qmt-strategy
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QMT 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。
Instalare
npx skills add lzwme/finance-quant-skills --skill qmt-strategy -a claude-code
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Skill-uri similare
Cele mai apropiate de acesta prin ce fac și când sunt folosite.
- miniqmtlzwme/finance-quant-skillsMiniQMT 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。Inginerie★ 470
- joinquant-strategylzwme/finance-quant-skills聚宽（JoinQuant）官网策略开发指南，涵盖回测、模拟交易、数据 API、交易函数、因子与技术指标。当用户编写聚宽策略、回测、模拟盘、查询聚宽 API、get_price/order/run_daily、Alpha 因子、技术指标，或提及 joinquant、聚宽、jqdata 策略时使用。本地数据获取请用 jqdatasdk 技能。Inginerie★ 470
- qmt-inner-backtestdfkai/xtquantai根据策略描述、研报 PDF 或截图，解读因子/选股逻辑，基于 scripts/daily-factors-backtest.py 框架生成 QMT 内置日频因子回测脚本。用户提到 QMT 内置回测、因子选股回测、截面因子、 研报复现、handlebar 回测、after_init 预计算信号时使用。Documente★ 168
- joinquant-skillgaaiyun/joinquant-skillGenerate accurate, runnable quantitative strategy code for the JoinQuant (聚宽) platform. Use this skill when the user asks to write a stock/ETF/futures backtest, paper-trading, or live-trading strategy on JoinQuant — the skill provides progressive-disclosure access to the complete JoinQuant API knowledge base (14 categories, 294KB official docs), 5 production-ready strategy templates (single-stock MA, multi-factor, ETF rotation, momentum, mean-reversion), and a lint tool that catches hallucinated APIs, future-function violations, and unset price-mode/slippage/commission. Chinese-friendly. Code generated by this skill should paste directly into the JoinQuant online editor without modification.Știință★ 90
- backtraderlzwme/finance-quant-skillsBacktrader 开源量化回测框架，支持多数据源、多策略、多周期回测与实盘交易，纯Python实现。当用户需要开发量化策略、进行回测分析、编写交易逻辑、回测参数优化，或提及 backtrader、量化回测框架时使用。若用户仅需数据获取而无回测需求，引导使用 baostock/akshare/tushare 等数据 Skill。Inginerie★ 470
- 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Finanțe★ 174
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