挖到一个宝藏 GitHub 仓库：专门为 A 股量化打造的 Agent Skills 全家桶！

做量化最麻烦的，往往不是写策略，而是找数据、接接口、搭回测环境，再把这些工具重新串起来。

最近发现一个很实用的开源项目：finance-quant-skills。

它把 A 股量化常用能力直接整理成了 13 个可安装的 Agent Skills：

数据获取：AKShare、BaoStock、Tushare、聚宽、问财等多套数据源

策略回测：支持 Backtrader、RQAlpha 等主流回测框架

策略开发：覆盖 AKQuant、MiniQMT 和量化策略编写流程

文档查询：内置 QMT、聚宽等开发文档，减少反复搜索

投研输出：可以整理公司数据并生成结构化研究报告

安装以后，不需要记住每个接口和字段，直接用自然语言描述任务：

拉取贵州茅台近三年的财务数据，分析营收、利润和现金流变化。

写一个双均线策略，回测最近三年表现，并计算最大回撤和夏普比率。

筛选高 ROE、低负债，同时估值处于历史低位的 A 股公司。

仓库地址：https://github.com/lzwme/finance-quant-skills…

感兴趣可以看看，dyor

lzwme/finance-quant-skills

Source: https://github.com/lzwme/finance-quant-skills

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

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。

• 什么是 Skills？
• 在 Claude 中使用 Skills
• 如何创建自定义 Skills
• Equipping agents for the real world with Agent Skills

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

• 东方财富妙想：
  • https://ai.eastmoney.com/mxClaw
  • https://clawhub.ai/u/Financial-AI-Analyst
• 量化相关 Skill 集合：
  • https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/coderwpf
  • https://clawhub.ai/u/coderwpf
• 聚宽策略开发 Skill：https://clawhub.ai/daidaotian/joinquant-strategy
• 基于富途 OpenAPI 的股票行情 Skill：https://clawhub.ai/shuizhengqi1/futu-stock
• quantskills 由 PandaAI发起的 AI Agent 时代的开放量化社区， 聚焦 Quant Skills（量化技能） 和 Agents（智能体） 两类资产。

优质 Skills 资源：

• anthropics/skills
• The open agent skills tool - npx skills
• https://skills.sh Vercel 推出的 Skills 聚合站，包含大量开源 Skills，能够按 24 小时热度、官方认证等多种方式快速检索。
• http://clawhub.ai OpenClaw 官方 Skills 集合站。

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.

爱丽丝呀！ (@BTCqzy1): 挖到一个 A 股开源量化神器 —— tickflow-stock-panel

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