xtquantai — 迅投 QMT 量化 AI 技能集

面向迅投 QMT / 投研终端的 Agent Skills 仓库：把量化策略开发的领域知识（因子回测、信号生成、实盘模板等）封装为标准 SKILL.md 技能，安装后可在 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、Kimi Code 等 70+ AI 编程工具中直接使用。

本仓库曾是 xtquant 的 MCP 服务器实现，现已全面转型为 skill 仓库。旧 MCP 代码保留在 legacy-mcp 分支（tag v0.1.0-mcp），不再维护。

技能列表

Related MCP server: 国金QMT-MCP

参与社区

这个项目靠社区需求驱动——你在 QMT 量化中遇到的重复劳动，都可能值得做成一个技能：

• 💡 想要新技能 → 提交技能需求，一句话的想法也欢迎

• 🐛 技能出问题 → 反馈 Bug

• 💬 使用咨询 / 量化思路交流 → Discussions

• 🔧 自己动手 → 阅读 贡献指南 后提 PR

所有技能在 CI 中自动按 Agent Skills 标准 校验。维护流程公开在 维护手册。

安装

方式一：npx skills（推荐，覆盖 70+ 工具）

# 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

方式二：Claude Code 原生插件

/plugin marketplace add dfkai/xtquantai
/plugin install qmt-skills@xtquantai

方式三：Kimi Code CLI

/plugins install https://github.com/dfkai/xtquantai

方式四：让你的 Agent 自己装

对任意 AI 编程工具说：

读取 https://raw.githubusercontent.com/dfkai/xtquantai/master/INSTALL.md 并按其中说明安装技能。

方式五：手动复制

把 skills/<技能名>/ 整个文件夹复制到你所用工具的技能目录：

跨工具通用目录是 .agents/skills/；只用 Claude 系工具可以放 .claude/skills/。

使用示例

安装 qmt-inner-backtest 后，在你的 AI 工具中直接说：

这份研报（附 PDF/截图）的上下影线因子，帮我生成一个中证1000、Top 10 持仓、5 日调仓的 QMT 回测脚本。

Agent 会先输出策略规格表供你确认，再基于母版生成完整的 QMT 策略编辑器回测脚本，并提示你需要在 QMT 面板中手动核对的配置项。

⚠️ QMT / 投研终端仅支持 Windows，生成的策略脚本需在 Windows 上的 QMT 策略编辑器中运行；skill 本身（生成脚本的过程）不限平台。

仓库结构

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

许可证

MIT — 详见 LICENSE。

致谢

• Agent Skills 开放技能标准