Skill: haohanyang92/ai-quant-master (version 1.0.0)

# AI全栈量化 Master Skill > 基于B站「教育量化站」AI全栈量化8集系列视频整理的完整技能包 > 涵盖：QMT数据获取 → 因子加工 → 回测分析 → AI因子框架 → OpenClaw部署 → 多智能体架构 → 实盘交易 --- ## 技能简介 本技能提供一套完整的AI量化交易解决方案，通过8集系列视频的系统讲解，覆盖从数据准备、因子研究、回测分析到多智能体实盘交易的全流程。 ### 核心能力 - **QMT数据获取**：从QMT获取历史/实时行情数据 - **因子加工**：使用pandas/TALib加工因子宽表 - **数据库存储**：QuestDB时序数据库配置与写入 - **因子回测**：Backtrader框架，IC/IR/T值分析 - **AI因子框架**：Kimi+Trae对话式因子研究 - **OpenClaw部署**：全平台安装、飞书机器人配置 - **多智能体架构**：主Agent+5个子Agent协作 - **实盘交易**：QMT API下单、定时任务 --- ## 适用场景 1. 散户/新手学习量化交易全流程 2. 使用QMT进行A股量化策略开发 3. 利用AI辅助因子挖掘与策略优化 4. 搭建多智能体量化投研团队 5. 实现7×24小时自动化量化交易 --- ## 快速开始 ### 环境要求 - Python 3.8+ (推荐3.10+) - QMT客户端（用于获取行情数据） - Linux服务器或本地Windows/Mac - 飞书账号（用于机器人配置） ### 核心工具栈 | 工具 | 用途 | 费用 | |------|------|------| | QMT（迅投） | A股行情数据获取/实盘下单 | 免费（券商提供） | | QuestDB | 时序数据库存储因子 | 免费版足够 | | Backtrader | 量化回测框架 | 免费开源 | | TALib | 技术指标计算 | 免费 | | OpenClaw | 多智能体框架 | 开源免费 | | 飞书 | 消息交互/机器人 | 免费 | --- ## 安装步骤 ### 第一步：QMT安装 1. 联系券商客户经理获取QMT客户端 2. 安装后登录，启用「极速交易」权限 3. 获取API接口文档（迅投官网） ### 第二步：QuestDB安装 ```bash # Windows（本地） # 1. 从GitHub下载：https://github.com/questdb/questdb/releases # 2. 解压到本地目录（如 D:\questdb） # 3. Shift+右键打开PowerShell窗口 # 启动QuestDB java -p questdb.jar -m io.questdb.server.ServerMain \ -d /path/to/data # 访问 http://localhost:9000 查看Web控制台 # 连接端口：HTTP 9000，PGwire 8812，TCP ILP 9009 ``` ### 第三步：安装OpenClaw ```bash # Windows (PowerShell 管理员模式) # 要求：Node.js >= 22 iwr https://raw.githubusercontent.com/openclaw/openclaw/main/install.ps1 -UseBasicParsing | iex # 安装完成后按引导配置： # 1. 同意风险提示 # 2. 选择 Quick Start 快速安装 # 3. 配置大模型（推荐Kimi或阿里通义） # 4. 配置飞书机器人（见飞书配置章节） ``` ```bash # Linux服务器 npm install -g openclaw openclaw gateway start # 或使用官方一键部署 curl -fsSL https://openclaw.sh/install.sh | bash ``` ### 第四步：安装Python依赖 ```bash # 推荐使用UV管理Python环境 pip install uv # 创建项目环境 uv venv quant_env source quant_env/bin/activate # Linux/Mac # quant_env\Scripts\activate # Windows # 安装核心依赖 uv pip install pandas numpy akshare backtrader ta-lib ``` --- ## 模块详细说明 ### 模块一：QMT数据获取 **功能**：获取A股历史K线、财务数据、板块信息 **核心代码示例**（见 `examples/qmt-api-example.py`） ```python # 基础数据获取模板 import pandas as pd # QMT数据结构 # 订阅行情：subscribe_quote(symbols) # 获取历史：get_history_data(symbol, period, start, end) # 账户查询：get_account_info() ``` **注意事项**： - API token需妥善保管，切勿外泄 - 建议将token存放在配置文件中 - 历史数据建议先存储到本地再处理 --- ### 模块二：因子加工与存储 **流程**：QMT数据 → 因子计算 → 宽表整理 → QuestDB存储 **因子类型示例**： - 量价因子：OBV能量潮、MFI资金流量、EMV波动指标 - 趋势类：MFI、EMV、VAD威廉变异量 - 反转类：VPT量价趋势、KDJ - 情绪类：VR成交量比率、VRO3 **QuestDB存储**： ```sql -- 创建因子宽表 CREATE TABLE factor_wide_table ( symbol STRING, trade_date TIMESTAMP, obv DOUBLE, mfi DOUBLE, emv DOUBLE, mom DOUBLE, rsi DOUBLE, close DOUBLE, volume DOUBLE ) TIMESTAMP(trade_date) PARTITION BY DAY; -- 插入数据 INSERT INTO factor_wide_table VALUES ... ``` --- ### 模块三：因子回测 **核心指标**： - **IC（信息系数）**：因子排序与未来收益排序的相关性 - **IR（信息比率）**：IC均值/IC标准差，衡量稳定性 - **T值**：IC均值/标准误，显著性检验（<0.05显著） **调仓频率建议**： - 不建议每日调仓，过于频繁 - 推荐5天/周度/月度调仓 - 选股数量20-30只效果较优 **注意事项**： - 使用前一天因子值选股，用当天收益计算（避免未来函数） - T+1交易：用前一天收盘后因子值，次日开盘价交易 --- ### 模块四：AI因子框架 **工具**：Kimi（代码生成）+ Trae（本地IDE） **6步操作流程**： 1. 向Kimi描述需求，生成量化引擎代码 2. 用Trae打开代码并优化 3. 用UV创建Python环境 4. 阅读AI生成的使用说明书 5. 按说明书执行策略 6. 用AI继续优化和修改 ```bash # Kimi生成代码示例需求： # "请给我生成一个量化引擎代码，包括因子处理、因子检验和因子回测" # Trae本地环境配置 uv init ai_quant cd ai_quant uv add pandas numpy backtrader akshare uv run python main.py ``` --- ### 模块五：OpenClaw Skills技能系统 **技能市场**：https://clawhub.com（每日增长大量新技能） **安装技能**： ```bash # 通过OpenClaw CLI安装 openclaw skills install <skill-name> # 或手动下载skill包到 ~/.openclaw/workspace/skills/ ``` **自定义技能开发**： - 每个技能包含 `SKILL.md` 主文档 - 技能目录结构：主文档 + references/ + examples/ - 技能可组合生成新的复合技能 --- ### 模块六：飞书机器人配置 **完整配置流程**： 1. **创建企业自建应用**：飞书开放平台 → 创建应用 → 添加「机器人」能力 2. **配置权限**：权限管理 → 批量导入权限（参考 `feishu-permissions.json`） 3. **安装飞书插件**： ```bash # 在OpenClaw安装目录执行 git clone https://github.com/openclaw/feishu-plugin.git cd feishu-plugin npm install ``` 4. **配置插件**（三条命令）： ```bash openclaw config set channel.feishu.appId <APP_ID> openclaw config set channel.feishu.appSecret <APP_SECRET> openclaw channel connect ``` 5. **配置事件回调**：添加基础事件 → 配置回调URL → 开启「使用长连接」 6. **发布版本**：创建版本 → 提交审核 → 等待审批通过 --- ### 模块七：多智能体架构 **5个子Agent分工**： 1. **研究Agent**：市场信息、数据获取 2. **选股Agent**：标的筛选、因子排名 3. **策略Agent**：组合配置、权重分配 4. **风控Agent**：风险监控、仓位管理 5. **执行Agent**：交易执行、委托下单 **架构特点**： - 主Agent负责任务分发与协调 - 各子Agent独立工作空间（避免冲突） - 通过飞书群作为协作载体 - 通过AGENT.md文档定义工作流程 **创建子Agent**： ```bash openclaw agent create <agent-name> openclaw agent reset ``` **关键配置**：在 `~/.openclaw/openclaw.js` 中配置路由和绑定 --- ### 模块八：盘中定时任务与OPC模式 **定时任务配置**： - 建议15分钟执行一次 - 关闭深度思考（节省token） - 开启Light Context模式 **因子评分系统**： - 程序分值 + 趋势分值 + 强势判断 - 通过固定文件（如CSV/TXT）传递信号 - Agent读取文件后进行综合判断 **OPC模式（One Person Company）**： - 个人借助AI Agent实现高效运营 - 7×24小时自动运行 - 飞书推送实时报告 --- ## 常见问题 ### Q1: QuestDB启动失败？ - 检查Java环境：`java -version` - 确认端口9000未被占用 - 查看日志文件排查具体错误 ### Q2: QMT数据获取失败？ - 确认QMT客户端已登录 - 检查API Token是否有效 - 网络代理是否影响连接 ### Q3: OpenClaw连接不稳定？ - 检查服务器网络状态 - 确认API Key额度充足 - 尝试重启Gateway ### Q4: 多智能体消息路由失败？ - 确认飞书机器人已发布且审核通过 - 检查群组会话ID是否正确配置 - 确认每个Agent的绑定信息准确 ### Q5: 因子回测结果与实盘差异大？ - 避免使用当天因子值计算当天收益（T+1问题） - 考虑交易滑点和手续费 - 检查是否存在未来函数 --- ## 注意事项 1. **QMT Token安全**：切勿将实盘API Token上传至公网 2. **回测≠实盘**：回测结果仅供参考，实盘需考虑滑点、流动性 3. **调仓频率**：不建议过于频繁，降低交易成本是关键 4. **AI输出质量**：AI生成的代码需审核后再使用 5. **多智能体成本**：合理配置思考深度，避免token过度消耗 6. **数据来源**：优先使用券商提供的QMT数据，确保完整性 --- ## 相关技能 - `akshare-stock`：A股量化数据分析 - `backtest-expert`：交易策略回测指导 - `feishu-im-read`：飞书消息读取 - `market-sentiment`：市场情绪量化


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