XTQuantAI
Integra a plataforma de negociação quantitativa xtquant com um assistente de IA, permitindo que a IA acesse e opere dados e funções de negociação quantitativa.
Documentação
xtquantai — Coleção de Skills de IA Quantitativa para QMT XunTou
Repositório de Agent Skills para o QMT / terminal de pesquisa e investimento da XunTou: encapsula o conhecimento de domínio do desenvolvimento de estratégias quantitativas (backtest de fatores, geração de sinais, templates de trading ao vivo, etc.) como skills padrão SKILL.md, que, após a instalação, podem ser usados diretamente em 70+ ferramentas de programação de IA, como Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, Kimi Code, etc.
Este repositório já foi uma implementação de servidor MCP para xtquant, mas agora foi totalmente convertido em um repositório de skills. O código MCP antigo está preservado na branch
legacy-mcp(tagv0.1.0-mcp) e não é mais mantido.
Lista de Skills
| Skill | Status | Descrição |
|---|---|---|
qmt-inner-backtest | ✅ Disponível | Interpreta a lógica de fatores a partir de descrições de estratégia / PDFs de relatórios de pesquisa / capturas de tela, e gera estratégias de backtest de fatores cross-section diários integradas ao QMT com base em scripts modelo (after_init pré-calcula sinais → handlebar executa rebalanceamento, incluindo tratamento de fatores de estilo Barra e verificação contra look-ahead bias) |
qmt-future-trade | 🚧 Planejado | Estratégia de abertura/fechamento de posições em futuros |
qmt-live-strategy-template | 🚧 Planejado | Template de estratégia de trading ao vivo com posições-alvo |
qmt-live-signal-feishu | 🚧 Planejado | Geração de sinais + notificações via Feishu |
Participe da Comunidade
Este projeto é impulsionado pelas necessidades da comunidade — qualquer trabalho repetitivo que você encontrar em quant com QMT pode valer a pena virar uma skill:
- 💡 Quer uma nova skill → Envie uma solicitação de skill, ideias de uma frase também são bem-vindas
- 🐛 Problemas com skills → Reporte um Bug
- 💬 Dúvidas de uso / troca de ideias quant → Discussions
- 🔧 Faça você mesmo → Leia o Guia de Contribuição e envie um PR
Todas as skills são validadas automaticamente no CI de acordo com o padrão Agent Skills. O processo de manutenção é público no Manual de Manutenção.
Instalação
Método 1: npx skills (recomendado, cobre 70+ ferramentas)
# 交互式选择要安装到的工具
npx skills add dfkai/xtquantai
# 只装某个技能
npx skills add dfkai/xtquantai --skill qmt-inner-backtest
# 装到全局目录（所有项目可用）
npx skills add dfkai/xtquantai -g
Método 2: Plugin nativo do Claude Code
/plugin marketplace add dfkai/xtquantai
/plugin install qmt-skills@xtquantai
Método 3: Kimi Code CLI
/plugins install https://github.com/dfkai/xtquantai
Método 4: Deixe seu Agent instalar sozinho
Diga a qualquer ferramenta de programação de IA:
Leia https://raw.githubusercontent.com/dfkai/xtquantai/master/INSTALL.md e instale as skills conforme as instruções contidas nele.
Método 5: Cópia manual
Copie a pasta inteira skills/<技能名>/ para o diretório de skills da ferramenta que você usa:
| Ferramenta | Diretório de projeto | Diretório de usuário |
|---|---|---|
| Claude Code | .claude/skills/ | ~/.claude/skills/ |
| Cursor (≥2.4) | .cursor/skills/ (também lê .agents/, .claude/) | ~/.cursor/skills/ |
| OpenAI Codex CLI | .agents/skills/ | ~/.agents/skills/ |
| GitHub Copilot | .github/skills/ (também lê .claude/, .agents/) | — |
| Gemini CLI | .gemini/skills/ ou .agents/skills/ | — |
| Kimi Code CLI | .kimi-code/skills/ ou .agents/skills/ | — |
| Windsurf | .windsurf/skills/ ou .agents/skills/ | — |
| OpenCode | .opencode/skills/, .claude/skills/, .agents/skills/ | — |
| Cline (≥3.48) | .cline/skills/ ou .claude/skills/ (requer recursos experimentais ativados) | — |
| Trae (ByteDance) | apenas .trae/skills/ | — |
| Qwen Code | apenas .qwen/skills/ | — |
| iFlow CLI | apenas .iflow/skills/ | — |
O diretório universal entre ferramentas é
.agents/skills/; se você usa apenas ferramentas da família Claude, pode colocar em.claude/skills/.
Exemplo de Uso
Após instalar qmt-inner-backtest, diga diretamente na sua ferramenta de IA:
Com base no fator de sombras superior/inferior deste relatório de pesquisa (com PDF/captura de tela em anexo), gere um script de backtest QMT para CSI 1000, com Top 10 posições e rebalanceamento a cada 5 dias.
O Agent primeiro exibirá uma tabela de especificações da estratégia para sua confirmação, depois gerará um script de backtest completo do editor de estratégias QMT com base no modelo, e indicará os itens de configuração que você precisa verificar manualmente no painel do QMT.
⚠️ O QMT / terminal de pesquisa e investimento só suporta Windows; os scripts de estratégia gerados precisam ser executados no editor de estratégias QMT no Windows; a skill em si (o processo de geração de scripts) não tem restrição de plataforma.
Estrutura do Repositório
xtquantai/
├── skills/ # 技能目录（每个子目录一个 skill）
│ └── qmt-inner-backtest/
│ ├── SKILL.md # 技能定义（agentskills.io 标准格式）
│ └── scripts/
│ └── daily-factors-backtest.py # 回测母版脚本
├── .claude-plugin/
│ └── marketplace.json # Claude Code 插件市场清单
├── .github/ # issue/PR 模板与 CI 校验
├── kimi.plugin.json # Kimi Code 插件清单
├── INSTALL.md # 给 agent 读的安装指令
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
└── docs/ # 调研文档与维护手册
Licença
MIT — consulte LICENSE para detalhes.
Agradecimentos
- Agent Skills padrão aberto de skills