前言¶

做 A 股量化的开发者常会遇到两类麻烦：一是数据散，行情、K 线、资金流向、财报分别在东财、新浪等不同接口，取数脚本各写一份，口径不统一；二是链路断，选股和回测做完之后，盯盘预警、推送通知、可视化面板又得另起项目。量化小精灵把这些环节整合进一个 Skill，数据获取、技术指标、选股回测、预警推送、Web 可视化共用一套入口。下面介绍它的能力边界、安装方式和典型用法。

这是什么¶

量化小精灵（quant-elf）是一个面向 A 股的个人量化工具 Skill，坐标 @user_7f2d3808/quant-elf，由社区开发者 user_7f2d3808 发布维护，当前版本 1.0.2，分类为 data-analysis。它基于 AkShare 与新浪 API 多数据源，用 SQLite 做本地持久化，把行情、K 线、选股、策略、预警、推送、Web 可视化七类能力合并在一个 Skill 里。Skill 本身不需要 API Key，标签为 requires_api_key=false。

官方地址：https://api.skillhub.cn/user_7f2d3808/quant-elf

核心功能¶

1、行情与 K 线：实时行情、历史 K 线，并计算 MA、RSI、MACD、BOLL、KDJ 等常用技术指标。
2、资金与基本面：资金流向、财务报表数据查询。
3、选股：板块筛选与多因子选股。
4、策略回测：内置 15 种策略，用于量化策略的历史回测。
5、盯盘预警：自选股价格预警监控。
6、推送通知：预警结果可通过飞书、钉钉、企业微信、Telegram、邮件等多平台推送。
7、Web 可视化：Flask 加 Plotly 搭建的 Web 仪表盘，采用浅蓝主题，另含蒙特卡洛股价预测。

安装与启用¶

SkillHub 页面未在抓取结果中给出可直接复制的安装命令，因此这里不臆造命令。安装时请打开官方地址 https://api.skillhub.cn/user_7f2d3808/quant-elf ，按页面提示的 SkillHub 安装流程添加 @user_7f2d3808/quant-elf。该 Skill 为 community 来源、通用 SKILL.md 格式，启用后按需触发：当用户询问 A 股股票数据、技术指标、资金流向、财报、板块筛选、价格预警、多因子选股、策略回测、自选股推送或启动 Web 可视化仪表盘时使用。

需要说明的是，现有资料未提供 Cursor、Codex CLI、Claude Code 各自的安装差异，各客户端的具体调用方式以 SkillHub 页面说明为准。

典型用法¶

官方简介中列出的使用场景如下，可作为交互式入口：

1、查询 A 股实时行情或历史 K 线，并要求计算指定技术指标。
2、查询个股资金流向与财务报表。
3、按板块或多因子条件筛选股票。
4、用内置 15 种策略之一对个股或组合做回测。
5、将自选股加入价格预警，并指定飞书、钉钉、企业微信、Telegram 或邮件中的推送渠道。
6、启动 Flask + Plotly 的 Web 可视化仪表盘，查看行情图表与蒙特卡洛股价预测结果。

由于官方页面抓取失败，具体的命令行参数、脚本路径与配置字段未能核实，本文不列出，使用时以 Skill 随附文档为准。

适用场景与注意¶

适合个人开发者快速搭建 A 股量化小闭环：不想再分别对接行情接口、写指标计算、搭回测框架和推送通道时，可以用它把取数、选股、回测、预警、通知、看板串起来。

注意几点：

1、数据源为 AkShare 与新浪 API，接口稳定性和字段覆盖受上游影响，生产环境使用前需自行核对数据口径。
2、SQLite 为本地持久化方案，适合单机小规模使用，不适用于高并发或多机共享场景。
3、策略回测基于历史数据，不构成收益承诺，蒙特卡洛预测属统计模拟，仅作参考。
4、推送依赖对应平台（飞书、钉钉、企业微信、Telegram、邮件）的通道配置，需自行准备接收端。
5、当前资料显示安装量为 0、社区来源，属较新的 Skill，使用前建议先小范围验证。

结尾¶

量化小精灵的价值在于把 A 股量化里最繁琐的取数、指标、回测、预警、推送、可视化环节收敛到一个 Skill 入口，减少拼凑多个脚本的成本。如果你的需求集中在个人 A 股分析、盯盘提醒和轻量回测，值得试用。

官方地址：https://api.skillhub.cn/user_7f2d3808/quant-elf