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。
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-strategy/ # 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-strategy/ # QMT 客户端策略开发指南与 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
└── .codex-plugin/ # Codex 插件配置（marketplace 索引见 .agents/plugins/）
请根据你的使用场景选择合适的安装方式：
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-strategy 技能: https://github.com/lzwme/finance-quant-skills
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"。
# 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本仓库同时提供了 Codex 插件清单（.codex-plugin/plugin.json），可将本仓库注册为 Codex 插件 marketplace 后安装：
codex plugin marketplace add lzwme/finance-quant-skills然后在 Codex 会话中输入 /plugins，进入插件界面选择 finance-quant-skills 安装即可。安装后会加载全部技能，直接用自然语言描述需求即可触发。
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、.codex 的 skills 软连接
# macOS/Linux 下
ln -s agents/skills .cluade/skills
ln -s agents/skills .cursor/skills
ln -s agents/skills .codex/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
New-Item -ItemType Junction -Path .codex/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、.codex 等目录下的 skills 软连接
.cluade/skills
.cursor/skills
.codex/skills
.codebuddy/skills
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。
| 分类 | 名称 | 说明 | 接入方式 |
|---|---|---|---|
| 数据获取 | baostock | A 股历史 K 线、财务报表、指数成分股 | 免费，无需注册 |
| 数据获取 | akshare | 股票/期货/加密货币/宏观等全品类金融数据 | 免费，无需注册 |
| 数据获取 | pywencai | 同花顺问财自然语言选股查询 | 需配置 Cookie |
| 数据获取 | tdxquant | 通达信行情快照、K 线、财务、公式执行 | 需客户端 |
| 数据获取 | miniqmt | MiniQMT（xtquant 库）实时行情订阅、K 线、交易下单 | 需客户端 |
| 数据获取 | jqdatasdk | 聚宽数据：行情、财务、因子数据 | 需 Token |
| 数据获取 | tushare | Tushare Pro：A 股行情、财务、宏观数据 | 需 Token |
| 回测框架 | backtrader | 事件驱动回测，内置 100+ 指标 | 开源 Python |
| 回测框架 | rqalpha | 米筐回测，支持 A 股/期货 | 开源 Python |
| 策略开发 | akquant | 事件驱动策略框架，支持风控、优化 | 开源 Python |
| 策略开发 | qmt-strategy | QMT 客户端策略开发指南与 API 参考 | 文档查阅 |
| 策略开发 | joinquant-strategy | 聚宽官网策略编写与 API 文档 | 文档查阅 |
| 投研报告 | equity-researcher | 机构级投研报告生成（投资速览/深度研报） | Kimi 官方技能 |
详见 USAGE_EXAMPLES.md 获取具体使用场景与参数说明。
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
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 2Frontmatter 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
- 东方财富妙想：
- 量化相关 Skill 集合：
- 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。
- 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。
This project is released under the MIT license.
This project is developed and maintained by Zhiwen Studio.