前言¶
做 A 股策略验证时，常见路径是：自己拉行情、写回测脚本、再单独搭一个看 K 线和模拟成交的界面。数据源切换、风控规则和导出报表往往散落在多个脚本里，Agent 也很难判断你本机是否已经装好量化服务、该走 Web 还是 REST。
下面介绍 SkillHub 上的 A股量化交易系统配置向导（@user_a9caeb3c/quant-trader-setup，当前页面版本 v4.0.3）。它面向 OneQuant 4.0 这一类本地 A 股量化平台：用配置向导把环境、调用方式和常见任务说明交给 AI，让你在对话里完成回测、选股、风险查看等操作，而不是从零拼命令。
这是什么¶
一句话定位：社区发布的 Agent Skill，用来引导安装与配置 OneQuant 量化交易系统，并配合文档说明其能力边界与调用方式。
出品与托管：发布者为 SkillHub 用户 user_a9caeb3c，分类为 data-analysis，来源标记为 community。官方 Skill 页与 API 入口分别为 SkillHub 技能页 与 api.skillhub.cn 条目。页面标注 requires_api_key=false，即安装 Skill 本身不要求额外填写 SkillHub API Key。
解决的问题：把「本地量化平台怎么装、有哪些入口、能做什么任务」收敛进 SKILL.md 式说明，让 Cursor、Claude Code、Codex 等客户端在识别技能后，按向导完成环境准备，并按你的自然语言意图触发对应能力（例如回测、筛选、导出）。
核心功能¶
以下能力来自 Skill 简介与 OneQuant 4.0 产品说明的交叉核对；未在资料中出现的细节不展开。
平台与数据¶
- 全平台：Windows、macOS、Linux，支持通过 Docker 部署。
- 数据源热切换：AkShare、聚宽（JQData）、米筐（RQData）三类数据源（资料中亦称「三源」）。
- 接口规模：提供 102 个 REST API 端点（SkillHub 页与抓取条目一致）。
五种调用方式¶
- Web 界面：浏览器完成配置与操作。
- REST API：可用 Python
requests等做程序化调用。 - CLI：命令行入口。
- 批量脚本：适合多标的并行回测一类任务。
- Docker：容器化运行与交付。
业务覆盖（资料已列）¶
| 方向 | 说明 |
|---|---|
| 策略回测 | 如 MA、RSI、MACD 等常见策略 |
| 技术信号 | 买卖点等标记 |
| 量化选股 | 如涨停、金叉、超卖等筛选场景 |
| 模拟交易 | 限价、市价、条件单 |
| 风控管理 | 止损止盈、仓位预警 |
| K 线分析 | 日、周、月及分钟等共 9 种周期 |
| 数据导出 | 如交易记录导出 Excel |
Skill 页还提到全链路测试、REST 文档章节扩充等工程向描述；具体评测与认证名称以官方页面文案为准，本文不重复营销表述。
安装与启用¶
1、安装 SkillHub CLI（若尚未安装）¶
先检查是否已有 CLI：
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时，可按 SkillHub 官方安装文档执行完整安装（含 CLI 与默认 Skill）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
仅需要 CLI 时：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash -s -- --cli-only
说明见 SkillHub 安装与优先源配置。
2、安装本 Skill 到当前 Agent 的 skills 目录¶
安装时必须用 --dir 指向当前客户端实际读取的 skills 目录，否则默认落在 ./skills/，Agent 可能识别不到。
skillhub install @user_a9caeb3c/quant-trader-setup --dir <你的 skills 目录>
常见路径（摘自官方安装文档，按你实际使用的客户端选择）：
- Cursor：
~/.cursor/skills/ - Claude Code：
~/.claude/skills/ - Codex：
~/.codex/skills/或项目下的.agents/skills/
也可以在对话里直接让 AI 按官方提示安装：
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 `@user_a9caeb3c/quant-trader-setup`。
3、启用 OneQuant 本体¶
本 Skill 是配置向导，量化服务本身需在本地或 Docker 中按 Skill 内文档完成 OneQuant 4.0 的安装与启动。完成后再通过 Web、REST、CLI 等五种方式之一访问；具体端口、环境变量与 Docker 镜像名以 Skill 包内 SKILL.md 及附带章节为准，此处不臆造配置项。
安装或更新 Skill 后，若客户端未自动加载新技能，按所用产品的说明重启或刷新 skills 目录。
典型用法¶
在 OneQuant 已就绪的前提下，可在 Agent 对话中用自然语言触发常见任务。下列表述与 Skill 线索中的触发示例一致，便于复现意图（实际执行仍依赖本机服务是否运行、数据源是否配置）：
帮我回测贵州茅台 MA 策略
筛选今天涨停的股票
查看自选股风险概览
导出交易记录 Excel
程序化场景可走 REST：在 Skill 文档中查阅 102 个端点中的回测、行情、模拟交易等路径，用 requests 发 HTTP 请求；数据源在 AkShare / JQData / RQData 之间切换时，按向导中的配置说明操作即可。
适用场景与注意¶
适合谁¶
- A 股个人投资者：在本地验证策略逻辑，而非直接替代券商终端。
- 量化学习者：需要 Web + API + CLI 多种入口对照学习。
- Python 数据分析师：批量回测、选股、导出 Excel 做二次分析。
不适合或需自行扩展¶
- 高频交易（HFT）：本地平台定位与资料描述均不面向超低延迟实盘。
- 实盘自动下单：模拟交易在平台内支持；对接真实券商需自行开发。
- 期货、期权：资料明确以 A 股为主。
- 港美股深度分析：仅有限支持，不宜当作主战场。
使用注意¶
- 聚宽、米筐等商业数据源通常需要各自的账号与授权；AkShare 等开源源也需关注网络与接口稳定性。
- Skill 负责向导与文档索引，行情与回测结果以本机 OneQuant 服务为准；Agent 不能替代未启动的后端。
- SkillHub 条目上的下载量、评分会变动；查阅时以 官方技能页 为准。
结尾¶
A股量化交易系统配置向导把 OneQuant 4.0 的安装、多入口调用和 A 股常见量化任务写进 Agent 可读的 Skill，适合希望在本机统一做回测、选股、风控查看与导出的开发者。若你要从 Skill 装起，可从官方地址入手：https://api.skillhub.cn/user_a9caeb3c/quant-trader-setup，并在 SkillHub 打开 对应技能页 查看版本与安装提示。
