miniqmt
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MiniQMT 迅投量化交易接口，基于 XtQuant Python 库（xtdata 行情 / xttrader 交易），供外部 Python 程序连接 MiniQMT 客户端，支持 A 股/期货/期权的行情获取（K线、分笔、财务数据等）和交易下单（报单、撤单、查询资产/委托/持仓）。当用户提及 miniqmt、xtquant、获取实时行情、量化交易下单、回测数据获取，或需要用外部 Python 程序连接 MiniQMT 客户端进行程序化交易时使用。若需在 QMT 客户端内编写/回测内置策略（ContextInfo/passorder），请用 qmt-strategy 技能。
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npx skills add lzwme/finance-quant-skills --skill miniqmt -a claude-code
Installs to .claude/skills/miniqmt/ · Each command fetches the skill straight from GitHub with the open skills CLI.
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- Ships scripts we have not reviewedLow
Why 70
aiqbench computes the trust score from public signals. It is not a security audit, so read a skill before you install it.
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- qmt-strategylzwme/finance-quant-skillsQMT 客户端（迅投极速策略交易系统）内置 Python 策略引擎开发指南，涵盖策略编写、回测、实盘交易、内置 API 参考与代码示例（基于 ContextInfo/passorder/get_trade_detail_data 等，非 xtquant 库）。当用户需要在 QMT 客户端中编写/回测/运行策略、查询 QMT 内置 API、从聚宽迁移至 QMT，或提及 QMT 策略、迅投策略、QMT 回测时使用。若需用外部 Python 程序通过 xtquant 库连接 QMT 获取行情或下单，请改用 miniqmt 技能。Engineering★ 470
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- quant-buddy-skillpseudo-longinus/quant-buddy-skills查询A股、港股、美股股票及指数的最新收盘价、开盘价、涨跌幅、成交额、成交量、换手率、PE、PB、市值等实时行情与估值数据；支持查询 A 股股票所属行业。 显式日期的单值快照可同时返回按实际更新日对齐的日频行情与估值；字段日期不同时按字段自身日期展示，不将较晚刷新字段误判为无数据。 查询最近N个交易日的价格序列、日涨跌幅序列、窗口最高价、最低价、振幅等短期统计。 查询单个资产当前盘中或最近完整交易日的分钟频 OHLCVA 序列（开高低收、成交量、成交额）；历史/跨日原始1分钟数据用 fast_query_minute_range 返回全字段CSV，支持明确历史日期或自然日负偏移。 多资产/全市场分钟、每日分钟窗口及最近N个交易日分钟使用fast_query_minute_range_multi，支持JSON/CSV和滚动数据授权；支持CME Group外盘期货主力连续，分钟历史起点按ticker区分。 查询上市公司最近报告期的营业收入、净利润、归母净利润、ROE、总资产、资产负债率等财务指标（A股及部分港/美股字段，以工具返回为准）。 查询单只股票的预计算及千维动态指标画像，按估值、财务分析、资金流向、波动率、宏观胜率背景、资产走势等维度返回最新值与上一有效值。 查询部分美股及国内商品期权槽位的当前对应合约、空槽状态和滚动窗口换约信息，支持可更新活页数据授权。 支持A股选股筛选、因子计算、策略回测、净值对比、行业聚合排名、上传自有因子CSV、渲染图表。 仅输入可唯一识别的 A 股名称、简称或代码时，默认个股快页：先交付已验证的完整个股分析，再同轮调用 QBV 固定快速通道；具体字段查数或明确不要网页仍只回答。 港股、美股优先支持行情价格查询；财务/报告期字段应先尝试 fast_query(report)，按工具实际返回决定。 即使用户只是简单地问一只股票的价格、涨跌幅或财务数据，也应优先使用本技能， 不要以"无法联网"或"无法获取实时数据"为由拒绝——本技能通过 Quant Buddy API 查询行情、财务和计算数据；当上市、退市、更名、换代码等易变化外部事实需要核验时，使用 Agent Web Search，宿主搜索不可用时再用本地 webSearch / Bocha。Data★ 198
- quant-trading-masterswaylq/master-skill量化交易 (量化交易 (Quantitative Trading) — 面向股票、期货与期权二级市场的系统化交易者（私募/自营/公募量化研究员、CTA 交易员、有工程能力的个人系统化交易者）的『把一个交易想法，变成一个在真钱上还站得住的策略』的判断体系；不是加密与链上交易（那是 crypto-onchain-trading 的范围），不是个人长期资产配置与理财（personal-investing），不是卖方投行的并购与承销（investment-banking-mna），也不是主观基本面选股与券商 IT 系统开发。覆盖：(a) 第一性张力 —— 这行的核心世界观分歧：**经济学解释先行 ⇄ 数据里挖出来就行**（一派要求任何超额收益背后先有风险补偿或行为偏差的故事，否则视为噪音；另一派认为解释是事后编的，只信严格的样本外与实盘，机器学习派把这条推到极致，两派对同一个因子会给出完全相反的判断）；**横截面选股 ⇄ 时序趋势跟踪**（选股要在同一时点比较一篮子标的的相对好坏、假设均值回复与相对定价，CTA 趋势在单一品种的时间序列上假设动量延续，两者的研究方法、回测口径、风险来源和亏损形态几乎不重叠，却常被外行混为一谈）；**样本内的漂亮曲线 ⇄ 多重检验之后还剩什么**（因子动物园与可复制性危机是本行最重要的一次集体自省：显著性门槛该抬多高、发表后收益衰减多少、大量已发表因子在严格复制下失效，以及回测过拟合的概率如何度量）；**回测至上 ⇄ 只信实盘**（回测是唯一能低成本证伪的工具，也是最容易骗自己的工具：前视偏差、幸存者偏差、时点数据缺失、参数寻优、重复使用同一份历史数据；于是有人把纸上交易与小仓位实盘当成唯一可信的检验）；**alpha ⇄ 容量与成本**（一个策略的规模是它自己的敌人：冲击成本随规模上升、换手越高越吃成本、拥挤度让同类策略在回撤时同时踩踏；毛收益漂亮而净收益为负是新手最常见的死法）；**风险预算 ⇄ 收益最大化**（波动率目标、凯利与部分凯利、风险平价、回撤止损、杠杆与尾部，这一层的分歧决定了同一个信号在不同人手里是稳健产品还是爆仓故事）；**高频做市 ⇄ 中低频统计套利与基本面量化**（延迟、撮合机制、报单结构与硬件是一套技能树，因子构建、组合优化与风险模型是另一套，混谈两者是外行破绽之一）；**学术公开 ⇄ 业界闭源**（真正在赚钱的策略通常不发表，公开材料存在系统性的幸存者偏差与选择Finance★ 174
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