Finance Quant Skills

一个面向金融量化交易领域的 Claude Skills 技能维护仓库，基于 Agent Skills 标准构建。

一、目录结构

本仓库维护金融量化交易相关的 Skills，涵盖量化策略开发、金融数据分析、交易框架文档查询等场景。每个 Skill 位于独立文件夹中，包含 SKILL.md 指令等文件。

finance-quant-skills/
├── skills/              # 量化交易相关的 Skills 集合
│   ├── akquant/         # AKQuant 框架量化策略开发（事件驱动、风控与优化）
│   ├── akshare/    # AKShare 开源金融数据接口（股票/期货/基金/加密货币等）
│   ├── backtrader/      # Backtrader 开源量化回测框架
│   ├── baostock/        # BaoStock A股数据平台（免费行情、K线、财务数据）
│   ├── jqdatasdk/       # 聚宽数据接口（A股行情、财务、因子数据）
│   ├── joinquant-docs/  # 聚宽官网策略开发文档（回测/模拟/API/因子/技术指标）
│   ├── miniqmt/         # MiniQMT 迅投量化交易接口（XtQuant，支持交易下单）
│   ├── pywencai/        # 同花顺问财数据查询（中文自然语言查询）
│   ├── qmt-docs/        # QMT 策略开发指南与 API 参考文档
│   ├── rqalpha/         # RQAlpha 米筐开源回测框架（A股/期货）
│   ├── equity-researcher/ # 机构级投研报告生成（Kimi 官方技能）
│   ├── tdxquant/        # 通达信量化数据获取（行情/K线/财务/板块/公式执行）
│   └── tushare/         # Tushare 数据接口（A股行情、财务、宏观数据）
├── template/            # Skill 模板
└── .claude-plugin/      # Claude Code 插件配置

二、Skills 安装

请根据你的使用场景选择合适的安装方式：

2.1 方式一：让 AI Agent 帮助安装

以对话的形式告诉 Agent 智能体，如 OpenClaw：

帮我安装这个 skills 仓库中的所有技能: https://github.com/lzwme/finance-quant-skills

帮我安装这个 skills 仓库中的 qmt-docs 技能: https://github.com/lzwme/finance-quant-skills

2.2 方式二：在 Claude Code 中安装使用

将该仓库注册为 Claude Code Plugin marketplace：

/plugin marketplace add lzwme/finance-quant-skills

然后安装指定的 Skills 插件：

/plugin install quant-skills@finance-quant-skills
/plugin install quant-docs@finance-quant-skills

也可以通过界面操作：选择 Browse and install plugins → finance-quant-skills → 选择插件 → Install now。

安装后，直接描述需求即可触发对应 Skill，例如："使用 QMT 文档 Skill 查询如何通过 Python 调用交易接口"。

2.3 方式三（推荐）：使用 npx skills 工具为智能体安装技能

# 查看帮助
npx skills --help

# 查看当前项目下已安装的技能
npx skills list
# 查看已全局安装的技能
npx skills list -g
# 更新已安装的技能
npx skills update

# 安装当前仓库技能
npx skills add lzwme/finance-quant-skills

2.4 安装技巧：以软连接形式支持多编程智能体工具

不同编程智能体的 skills 目录规范有所不同。当我们在多个编程工具之间切换使用时，需要配置多个 skills 目录。

通过软连接和 .gitignore 配置，可以将 skills 目录链接到多个编程工具的 skills 目录中，如此则仅在源目录维护更新文件即可。

创建软连接的命令示例如下：

# 假若在 agents/skills 中维护 skills
# 创建 .cluade、.cursor 的 skills 软连接

# macOS/Linux 下
ln -s agents/skills .cluade/skills
ln -s agents/skills .cursor/skills

# windows powershell 下（其中的 Junction 也可换为 SymbolicLink，但需管理员权限执行）
New-Item -ItemType Junction -Path .cluade/skills -Target <绝对路径>/agents/skills
New-Item -ItemType Junction -Path .cursor/skills -Target <绝对路径>/agents/skills

.gitignore 配置示例如下：

# 假若仅在 .agents/skills 中维护 skills
# 忽略 .cluade、.cursor 等目录下的 skills 软连接
.cluade/skills
.cursor/skills
.codebuddy/skills

三、Skills 使用示例

Skills 的详细使用示例见 USAGE_EXAMPLES.md，涵盖数据获取、策略回测、策略开发与文档三大类共 13 个 Skills 的调用场景。

3.1 Skills 一览

分类 名称 说明 接入方式
数据获取 baostock A 股历史 K 线、财务报表、指数成分股 免费，无需注册
数据获取 akshare 股票/期货/加密货币/宏观等全品类金融数据 免费，无需注册
数据获取 pywencai 同花顺问财自然语言选股查询 需配置 Cookie
数据获取 tdxquant 通达信行情快照、K 线、财务、公式执行 需客户端
数据获取 miniqmt MiniQMT 实时行情订阅、K 线、交易下单 需客户端
数据获取 jqdatasdk 聚宽数据：行情、财务、因子数据 需 Token
数据获取 tushare Tushare Pro：A 股行情、财务、宏观数据 需 Token
回测框架 backtrader 事件驱动回测，内置 100+ 指标 开源 Python
回测框架 rqalpha 米筐回测，支持 A 股/期货 开源 Python
策略开发 akquant 事件驱动策略框架，支持风控、优化 开源 Python
策略开发 qmt-docs QMT 策略开发指南与 API 参考 文档查阅
策略开发 joinquant-docs 聚宽官网策略编写与 API 文档 文档查阅
投研报告 equity-researcher 机构级投研报告生成（投资速览/深度研报） Kimi 官方技能

详见 USAGE_EXAMPLES.md 获取具体使用场景与参数说明。

四、开发

4.1 什么是 Skills？

Skills 是由指令、脚本和资源组成的文件夹，Claude 会动态加载它们以提升在专业任务上的表现。Skills 教会 Claude 如何以可重复的方式完成特定任务——例如按照量化策略流程编写交易程序、分析金融数据、自动化研报处理等。

4.2 创建新的 Skill

在 skills/ 目录下新建文件夹，创建 SKILL.md 及相关文档或资源文件即可。模板示例：

---
name: my-quant-skill
description: 描述该 Skill 的功能及适用场景
---

# 技能名称

[在此编写 Claude 激活该 Skill 时应遵循的指令]

## 示例
- 示例用法 1
- 示例用法 2

## 规则
- 规则 1
- 规则 2

Frontmatter 必填字段：

  • name — 唯一标识符（小写，用连字符分隔）
  • description — 功能描述，说明该 Skill 做什么以及何时使用

五、量化金融相关资源参考

5.1 量化金融相关 Skills

优质 Skills 资源：

5.2 量化交易资源列表

  • Awesome Quant 收集整理学习和使用涉及的高质量量化交易资源列表，以便于快速索引查找。

License

This project is released under the MIT license.

This project is developed and maintained by Zhiwen Studio.