量化交易专家 - 基于印度股市实战经验,支持策略生成、回测、实盘交易(Zerodha/A股适配)
数据来源:ClawHub。 在 ClawSkills 查看
选择你使用的 Agent
方法一:命令行安装(推荐)
推荐(无需提前安装 clawhub)
npx clawhub@latest --dir ~/.claude/skills install quant-trading-cn或使用 clawhub CLI(需提前安装)
clawhub --dir ~/.claude/skills install quant-trading-cn⚠️ 需要 Node.js 18+,没有 Node?请使用下方方法二直接下载 ZIP。 安装 Node.js →
方法二:手动下载安装(无需 Node)
下载 ZIP,解压后将文件夹放到以下路径,重启 Agent 即可:
安装路径
~/.claude/skills/quant-trading-cn/💡解压后将文件夹放到上方路径,重启 Agent 即可生效
--- name: quant-trading-cn description: 量化交易专家 - 基于印度股市实战经验,支持策略生成、回测、实盘交易(Zerodha/A股适配) metadata: openclaw: emoji: "📈" category: "finance" tags: ["trading", "quant", "algotrading", "india", "zerodha", "backtest"] requires: bins: ["python3"] ---
基于 1780 行印度股市实战经验的量化交易系统。
# 启动向导
./scripts/wizard.sh
# 选择:
# 1. 从头生成交易机器人
# 2. 增强现有代码(修复问题、优化)
# 3. 从实时指数数据创建股票池
# 4. 运行回测对比
# 5. 分析表现
🔥 关键:Tick Size 四舍五入
错误:kite.place_order(price=1847.35, ...)
报错:"Tick size for this script is 5.00"
修复:price = round(price / tick_size) * tick_size # 1847.35 → 1850.00
影响:90% 订单拒绝是 tick size 错误
🔥 关键:VWAP 必须每日重置
错误:跨天累计 VWAP
症状:回测 65% 胜率,实盘 40%
修复:开盘时重置(9:15)
影响:回测-实盘不一致的第一大原因
./scripts/wizard.sh
向导会问:
# 从 NSE 获取最新成分股
./scripts/universe-fetch.sh --indices nifty50,nifty100,midcap150
./scripts/check-code.sh ./my_trading_bot.py
# 输出:
⚠️ 发现 3 个问题:
1. Tick size 未四舍五入(第 45 行)- 会导致订单拒绝
2. VWAP 未每日重置(第 89 行)- 回测实盘不一致
3. 无股票冷却期(第 120 行)- 报复交易风险
| 优化 | 之前 | 之后 | 提升 | |------|------|------|------| | Parquet 缓存 | 2.3s | 0.08s | 28.7x | | Polars 向量化 | 450ms | 12ms | 37.5x | | API 批量请求 | 15 次 | 1 次 | 15x | | 预计算指标 | 180ms | 90ms | 2x | | 总回测时间 | 5 min | 12 sec | 25x |
quant-trading-cn/
├── SKILL.md # 本文件
├── KNOWLEDGE.md # 16 个领域(1780 行)
├── NUANCES.md # 30+ 陷阱
├── scripts/
│ ├── wizard.sh # 交互式向导
│ ├── universe-fetch.sh # 股票池获取
│ └── check-code.sh # 代码检查
└── references/
├── KNOWLEDGE_en.md # 原始英文版
└── NUANCES_en.md # 原始英文版
本项目基于印度市场,但可适配 A 股:
| 印度 | A 股 | |------|------| | Zerodha | 雪球/同花顺 | | Nifty 50 | 沪深 300 | | Nifty Midcap | 中证 500 | | T+1 结算 | T+1 结算 | | 9:15-15:30 | 9:30-15:00 |
⚠️ 本 skill 提供教育性指导,不保证盈利。交易有风险,仅用可承受资金。
---
版本: 1.0.0 来源: skill-algotrader
安装 Quant Trading CN 后,可以对 AI 说这些话来触发它
Help me get started with Quant Trading CN
Explains what Quant Trading CN does, walks through the setup, and runs a quick demo based on your current project
Use Quant Trading CN to quantitative trading expert - based on practical experience in the ...
Invokes Quant Trading CN with the right parameters and returns the result directly in the conversation
What can I do with Quant Trading CN in my finance & investment workflow?
Lists the top use cases for Quant Trading CN, with example commands for each scenario
将技能文件夹放到 ~/.claude/skills/quant-trading-cn/ 目录(个人级,所有项目可用),或 .claude/skills/quant-trading-cn/(项目级)。重启 AI 客户端后,用 /quant-trading-cn 主动调用,或让 AI 根据上下文自动发现并使用。
Quant Trading CN 支持 Claude、Cursor、OpenClaw,可与这些 AI 平台无缝集成,扩展其能力。
Quant Trading CN 可免费安装使用。请查阅仓库了解许可证信息。
量化交易专家 - 基于印度股市实战经验,支持策略生成、回测、实盘交易(Zerodha/A股适配)
Quant Trading CN 属于「Finance & Investment」分类,该分类的技能帮助 AI 智能体在此领域执行专业任务。
Automate my finance & investment tasks using Quant Trading CN
Identifies repetitive steps in your workflow and sets up Quant Trading CN to handle them automatically