量化策略助手

兼容说明：本文档既是 OpenClaw Skill，也可作为任意 AI Agent 的操作手册。只要 Agent 能读取文件、执行命令、生成代码，即可按下方协议使用。YAML 头部的 metadata.openclaw 为 OpenClaw 平台专用字段，其他 Agent 忽略即可。

回测三轮交互闭环 → 用户按需选择参数优化 / 模拟实盘。

能力分层

回测是核心能力，不依赖 QMT。用户请求模拟/实盘时才运行 qmt-check。

CTA vs Portfolio 自动路由（强制）

portfolio 判定规则（分层，LLM 和 parse_requirement() 均遵循）：

1. 强信号（任一出现即 portfolio）：轮动/组合/多标的/全市场/等权/仓位分配/前N名
2. 弱信号 + 多标的上下文（二者共现才 portfolio）：弱信号 排序/筛选/选股/调仓/排列/持仓周期 需同时存在多标的上下文（板块/成分股/指数/行业/概念/股票池）
3. 标的数量 > 1：--symbols 含 2 只以上自动 portfolio

注意："多头排列"中的"排列"、"均线排序"在单标的场景不触发 portfolio。

路由由 parse_requirement() 自动判定并写入 parsed["mode"]，agent 生成策略代码时必须使用对应基类。

Portfolio 引擎驱动约束：Portfolio 回测引擎仅支持 DAILY 和分钟级驱动。周级策略用 --interval DAILY，在 on_bars(bars) 中按 list(bars.values())[0].datetime.weekday()==0（周一）判断调仓日；周线指标直接用 pro.weekly() 获取，无需从日线合成。

股票池所有权契约（强制）：股票池由 --symbols 参数唯一定义 → 引擎加载数据 → 策略通过 self.vt_symbols 接收。策略代码 __init__ 中禁止覆盖 vt_symbols，必须使用引擎传入的列表。所有标的代码使用 vnpy 格式（600519.SSE/000858.SZSE），不可使用 qgdata 格式（.SH/.SZ）。选股逻辑在 on_bars(bars) 中基于 self.vt_symbols 遍历和筛选。

板块/指数成分股由引擎自动解析（强制）：用户说"人工智能板块"/"沪深300成分股"/"银行行业"等时，引擎会自动解析出完整成分股列表到 --symbols。策略代码中禁止自行调用 pro.ths_member()/pro.ths_index()/pro.dc_member() 等板块 API。

回测日期约束（强制）：用户的回测日期意图必须由你转换为标准 --start YYYYMMDD --end YYYYMMDD 参数。例如用户说"最近1年"则根据当天日期计算 today-365 输出对应日期。用户未提及任何日期时，不传 --start/--end（引擎默认最近1年，即 today-365 ~ today）。第1轮确认摘要中日期栏必须写"引擎默认最近1年"而非自行编造"近2年"等。禁止编造与用户意图不符的固定日期。

模拟/实盘交易（独立流程，不走三轮协议）

用户提及 模拟/实盘/模拟交易/开始交易/QMT 时触发。前提：至少有一次成功的回测（status=completed）。

第 1 步：环境检测（自动发现 QMT 路径，无需用户手动配置路径）

"${PYTHON_BIN}" "${QUANTCLAW_ROOT}/backtests/pipeline_orchestrator.py" qmt-check

输出 JSON 含 ready（布尔）和 hint（状态说明）：

• platform != Windows → 提示用户在 Windows + QMT 环境运行
• QMT 路径自动扫描失败 → 提示确认 QMT 已安装
• QMT 终端未运行 → 提示"请先打开 QMT 并以极简模式登录"
• 缺少资金账号 → 提示通过 --account-id 或 QMT_ACCOUNT_ID 提供
• ready=true → 进入第 2 步

第 2 步：启动交易（内含自动探针验证：100股跌停价挂单→确认→撤单，可选单独跑 probe --symbol {代码} --account-id {账号}）

"${PYTHON_BIN}" "${QUANTCLAW_ROOT}/backtests/pipeline_orchestrator.py" trade \
  --run-id "{最近成功回测的 run_id}"

返回 JSON 分流：

• status=trading_started → 告知用户：✅ 交易已启动，附带日志路径
• status=platform_redirect → 告知用户：需在 Windows + QMT 环境运行，给出命令
• status=error → 告知具体错误

第 3 步：停止交易（用户说「停止交易」时）

"${PYTHON_BIN}" "${QUANTCLAW_ROOT}/backtests/pipeline_orchestrator.py" trade-stop --run-id "{run_id}"

仅需用户提供 资金账号（--account-id 或 QMT_ACCOUNT_ID）；QMT 路径自动扫描各盘符下 userdata_mini 目录（可通过 QMT_PATH 覆盖）。

环境

回测默认参数：capital=1000000 / rate=0.0003 / slippage=0.01 / size=1 / pricetick=0.01

配置指南: https://gitee.com/GuojinQuant/quant-claw#第四步配置环境变量 （仓库自带 .env.example）

关键变量（优先从 .env / 环境变量自动推导，不需要写死）：

• QUANTCLAW_ROOT：项目根目录（兼容 QMT_PROJECT_ROOT）
• MONITOR_PUBLIC_BASE：监控公网基址（可留空；OpenClaw 环境下可由 OPENCLAW_CONTROL_URL 自动推导）
• ORCH_MONITOR_PORT_CANDIDATES：白名单端口（默认 8767，必须在防火墙放通）
• QGDATA_TOKEN：数据 Token（可选；未配置时自动使用内置共享试用Token，有每日额度限制）

Token 自动提取规则（强制）：若用户对话中出现 60~70 位连续字母数字串（如"我的token是 Mj9mN2xP..."），自动提取并通过 --token 参数传给 submit 命令。日志和回复中只显示前 6 位+***，绝不回显完整 Token。提取到个人 Token 后提示用户：已使用您的个人Token，不消耗共享试用额度。

核心原则（强制）

• 回测请求走三轮交互协议（见下方工作流）。
• 编排器路径："${QUANTCLAW_ROOT}/backtests/pipeline_orchestrator.py"。
• 严禁读取或引用历史报告文件（.html/.png/.json），只使用 orchestrator 的 status 命令输出获取结果。
• 策略代码由 agent 在第 2 轮使用 LLM 生成，写入 ${QUANTCLAW_ROOT}/strategies/ 目录。
• 禁止在首条回复前做长轮询。
• 监控页是透明主通道，聊天页只给里程碑与结论。
• 失败时必须回复 status + error + next_action，禁止只说"失败了"不给下一步。
• 实盘能力保留，默认不进入实盘；用户请求模拟/实盘时执行 qmt-check 检测。
• 触发词分四类：
  • 回测第1轮：回测、策略、自动编排、均线、上穿、下穿、买入、卖出 → 进入三轮交互协议
  • 回测第2轮：开始生成、生成策略、好、开始、继续、1（或任何第1轮确认后的用户消息）；若同条消息同时包含完整需求+第2轮触发词，直接视为已确认并进入第2轮
  • 参数优化：优化、调参、参数优化、网格搜索 → 执行 optimize（回测完成后触发）
  • 模拟/实盘：模拟、模拟盘、模拟交易、开始交易、实盘、实盘交易、QMT → 执行 qmt-check + trade（独立流程，不走三轮协议）

第 0 步：环境预检（每次会话首次触发时执行一次）

运行 Skill 内置预检脚本（scripts/preflight.py，相对于本 Skill 目录）。脚本内部使用 sys.executable 自适应解释器，直接调用即可：

Linux/macOS：

python3 "<本Skill目录>/scripts/preflight.py"

Windows PowerShell：

python "<本Skill目录>\scripts\preflight.py"

输出 JSON，按字段消费：

• ready=true → 取 engine_root 作为 QUANTCLAW_ROOT，进入第 1 轮
• ready=false + engine_found=true → 依赖缺失，向用户展示 blockers 和 fix_cmd
• ready=false + engine_found=false → 引擎未找到，返回 status=config_missing + 配置指南链接。禁止降级为手动脚本。
• hints 非空 → 非阻塞提示（如 Token 状态），向用户如实展示
• 预检通过后可选执行 doctor_cmd 做深度配置诊断（端口/Token/公网等）

退出码：0=就绪　1=引擎未找到　2=依赖缺失可修复

编排器脚本内置路径回退（Path(__file__).parents[1]），即使环境变量未设置，只要找到脚本就能正常运行。

三轮交互协议

第 1 轮：需求确认

目标：理解用户意图，确认关键参数，引导进入代码生成轮。

1. 解析需求：提取标的、周期、信号（仓位/风控缺失时使用默认并说明）
2. 做数据能力检查：

   "${PYTHON_BIN}" "${QUANTCLAW_ROOT}/backtests/data_capability_guard.py" \
   --requirement "{用户原始需求}"

3. 确认并引导：回复至少包含：
   • 已理解的参数摘要（标的/周期/信号/方向）
   • 若 data_capability_guard 输出含 token_hint（非空字符串），必须在确认摘要之后、引导词之前如实告知用户。这表示检测到 Portfolio 策略 +（未传 Token 将回退共享试用 Token / 正在使用共享试用 Token）的组合，数据调用量大可能触发频率限制。直接呈现 token_hint 内容即可，不要包装为广告
   • 明确引导用户触发下一轮：

需求已确认：{标的} / {模式cta或portfolio} / {日线/分钟线} / {做多/做空} / {回测区间或"引擎默认最近1年"}
{若有token_hint则在此呈现，无则省略此行}
请回复「开始生成」，我来为你生成策略代码并提交回测。

第 1 轮禁止：不做代码生成、不调用 submit、不创建文件。 第 1 轮最多命令：data_capability_guard.py（1条）。

第 2 轮：代码生成 + 提交（极速流程）

触发：第 1 轮确认后，用户发送任意消息（开始生成/好/1 等）；若同条消息同时包含完整需求+第2轮触发词，也可直通第2轮。

直通首响（强制）：直通第2轮时先立即回复一句 已收到，开始生成中...，再执行代码生成与提交，避免长时间无反馈。

第 2 轮速度约束（强制）：

• 禁止重跑 data_capability_guard（第 1 轮已检查）
• 禁止单独跑 py_compile（submit 内部已含编译+静态检查+冒烟测试）
• 理想路径 2 次工具调用：① 写策略文件 ② submit
• submit 同步等待预检（compile→lint→dryrun，通常 10~60 秒）再返回结果：
  • 预检通过 → 返回 status: "accepted" + monitor_url（回测已在后台运行）
  • 预检失败 → 返回 status: "lint_error"/"compile_error"/"dryrun_error" + error + strategy_file（不返回 monitor_url）
• 预检失败时 在 Round 2 内立即修复：
  1. 先告知用户当前情况（如"检测到 import 路径错误，正在自动修复..."），保持透明
  2. 读 error + strategy_file → 修复代码 → 重新 submit
  3. 最多 6 轮修复重试，超过交由用户决策
• submit 返回 accepted 后若回测运行时/超时/数据失败 → 已有 monitor_url，在第 3 轮处理

1. 生成策略代码（agent 使用 LLM 能力，直接写入文件）：
   • 根据 parsed["mode"] 选择正确模板：
     • cta → 继承 CtaTemplate，on_bar(self, bar)，self.buy(price, vol) / self.sell(price, vol)，self.pos，初始化用 self.load_bar(N)（单数，N=bar 数量）
     • portfolio → 继承 StrategyTemplate（vnpy_portfoliostrategy），on_bars(self, bars: dict)，self.buy(vt_symbol, price, vol) / self.sell(vt_symbol, price, vol)，self.get_pos(vt_symbol)，初始化用 self.load_bars(days)（复数，days=天数）
   • 严禁混用：CTA 策略禁止用 load_bars，Portfolio 策略禁止用 load_bar
   • 仓位计算（强制——用户未指定时默认全仓）：
     • 用户明确说了手数/股数/仓位比例 → 按用户要求
     • 用户未提仓位 → 默认全仓（用 self.available_cash 动态计算最大可买手数）
     • 绝对禁止 fixed_size = 100 或任何硬编码固定股数作为默认仓位（这是 vnpy 教程示例值，不是真实交易逻辑）
     • CTA 全仓计算参考：

       vol = int(self.available_cash / (bar.close_price * 1.0003)) // 100 * 100  # 主板100股整数倍
       if vol >= 100:
       self.buy(bar.close_price, vol)

     • Portfolio 等权全仓参考：

       per_capital = self.available_cash / max(len(target_symbols), 1)
       vol = int(per_capital / (bar.close_price * 1.0003)) // 100 * 100
       if vol >= 100:
       self.buy(vt_symbol, bar.close_price, vol)

     • 引擎会自动管理资金扣减/回款，并在资金不足时自动调减到可买最大手数
   • 账户属性（引擎自动注入，策略直接用）：
     • self.available_cash — 可用现金（买入扣减，卖出回款）
     • self.total_value — 账户总值（现金+持仓市值）
     • self.closable_pos — CTA可卖数量（T+1 自动扣减当日买入）
     • self.closable_positions — Portfolio per-symbol可卖量dict（self.closable_positions.get(vt_symbol, 0)）
     • self.capital — 等于 available_cash（兼容）
     • self.trade_calendar — 交易日历（set of "YYYYMMDD"），可用 date_str in self.trade_calendar 判断交易日
     • self.last_order_status — 最近一次下单结果（{"ok":True/False,"reason":"...","symbol":"..."}）

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     • self.order_reject_log — 最近200条被拒订单记录（停牌/涨跌停/资金不足等）
   • 资金不足兜底：引擎会自动调减买入量到可用现金能买的最大手数，无需策略手动检查
   • 停牌/涨跌停兜底：引擎自动拦截停牌日下单和触及涨跌停价格的委托，返回空列表。策略判断下单是否成功应优先检查 buy()/sell() 返回值（空列表=被拒），而非假设一定成功
   • 交易所合规（强制）：沪深主板/创业板 100 股整数倍，科创板(688xxx) 200 股起步+1 股递增（205 股合法）
   • ArrayManager API：均线用 am.sma()，禁止用 am.ma()（vnpy 不存在此方法）
   • CTA 必须在 on_bar 开头调用 am.update_bar(bar)：否则 ArrayManager 永远不会 inited，导致全程 0 交易。引擎有运行时兜底但不能依赖
   • 写入 ${QUANTCLAW_ROOT}/strategies/{module_name}.py

Portfolio 轮动策略速查（减少生成思考时间）：

• 周轮动：on_bars(self, bars) 中 list(bars.values())[0].datetime.weekday()==0 判断周一调仓
• 排序选股：遍历 self.vt_symbols 计算因子 → sorted() → 取前N名
• 等权全仓：每只 self.available_cash / N，按交易所规则取整手
• 周线数据：pro.weekly(ts_code=code, start_date=..., end_date=...) 直取，无需从日线合成

2. 直接提交（submit 内置编译+静态检查+预导入，无需单独 py_compile）：

   "${PYTHON_BIN}" "${QUANTCLAW_ROOT}/backtests/pipeline_orchestrator.py" submit \
   --requirement "{用户原始需求}" \
   --strategy-file "${QUANTCLAW_ROOT}/strategies/{module_name}.py" \
   --strategy-module "{module_name}" \
   --strategy-class "{class_name}" \
   --symbols "{策略中所有vt_symbol逗号分隔}" \
   --monitor-public-base "${MONITOR_PUBLIC_BASE:-}" \
   --monitor-port-candidates "${ORCH_MONITOR_PORT_CANDIDATES:-8767}" \
   --timeout-sec 1200

   • submit 内部同步执行预检：py_compile → _lint_strategy → _preflight_import → dryrun
   • 预检通过后自动启动回测，返回 status: "accepted" + monitor_url
   • 预检失败返回 status: "<error_type>" + error + strategy_file，不启动回测、不返回 monitor_url
   • agent 判断 submit 输出：
     • status == "accepted" → 进入步骤 3（回复用户）
     • status 为 compile_error/lint_error/dryrun_error → 先输出一句话告知用户（如"检测到 xxx 错误，正在修复第 N/6 次..."）→ 读 error + strategy_file → 修复代码 → 重新 submit（最多 6 轮）
     • 6 轮后仍失败 → 将最后一次错误信息告知用户，交由用户决策

3. 回复用户（仅在 submit 返回 accepted 后）：

   • run_id + monitor_url + 当前状态
   • 引导词（必须覆盖两个语义点）：
     • A：打开监控页实时查看策略代码/曲线/交易
     • B：完成后发送「查看结果」获取摘要与报告链接

第 3 轮：查看结果 / 诊断修复

触发词：查看结果、结果、status、重新生成

1. 查询状态：

   "${PYTHON_BIN}" "${QUANTCLAW_ROOT}/backtests/pipeline_orchestrator.py" status --run-id "{run_id}"

2. 根据状态分流：

3. 错误分流（agent 决策表）：

• 只对 compile_error、lint_error、dryrun_error 和 runtime_error 尝试自动修复，其余直接报告用户。
• Round 2 预检失败（compile/lint/dryrun）自动修复最多 6 轮；Round 3 运行时修复最多 3 轮。超过交由用户决策。

3.5 结果校验告警（status=completed 时优先检查）：

status 输出中若包含 result_warnings 字段（非空列表），说明回测结果校验发现语义异常：

• 读 result_warnings + strategy_file → LLM 分析是否为策略 bug
  • 若判断为 bug → 修复策略代码 → 重新提交
  • 若判断为正常行为（如趋势策略在熊市期间无反向信号）→ 照常输出结果，附带告警说明

常见告警类型：零交易、单边信号（有买无卖/有卖无买）、胜率极端值（100%/0%）。

4. 完成后引导（status=completed 时必须附带）：

回测已完成，{摘要}。您可以：
1. 回复「优化参数」对策略参数进行网格搜索
2. 回复「模拟交易」在 QMT 中启动自动交易（需 Windows + QMT 环境）

参数优化流程（回测完成后由用户触发）

触发词：优化、调参、参数优化、网格搜索

前提：已完成至少一次回测（数据已缓存在数据库中）。

1. 确认优化方案：agent 分析当前策略的可调参数，向用户确认：

   • 优化目标（默认 sharpe_ratio，可选 total_return/annual_return/max_ddpercent）
   • 参数范围（[起始, 终止, 步长]）
   • 预估组合数

2. 执行优化：

   "${PYTHON_BIN}" "${QUANTCLAW_ROOT}/backtests/pipeline_orchestrator.py" optimize \
   --strategy-file "${QUANTCLAW_ROOT}/strategies/{module_name}.py" \
   --strategy-class "{class_name}" \
   --symbols "{vt_symbol}" \
   --start "{YYYYMMDD}" --end "{YYYYMMDD}" \
   --optimize-params '{"target":"sharpe_ratio","params":{"fast_window":[5,30,5],"slow_window":[10,60,10]}}'

支持 "algorithm":"ga" 使用遗传算法（大参数空间时推荐）。

3. 展示结果：输出 JSON 含 best（最优参数+指标）和 results（Top N），agent 以表格形式呈现。

4. 后续选择：用户可选择用最优参数重新回测验证，或继续调整参数范围。

绝对禁止清单（违反任何一条 = 严重事故）

链路禁止

• 禁止在项目目录或工作目录下创建 .html 报告文件
• 禁止读取、搜索、引用 reports/ 目录下的历史文件
• 禁止直接调用 backtest_runner.py、monitor_server.py、/api/code
• 禁止使用 python -m http.server 或任何临时 HTTP 服务
• 禁止生成临时回测脚本或手工拼接回测执行流程
• 禁止在 submit 之前检查"策略是否已存在"
• 禁止在编排器找不到时降级为手动脚本、akshare/yfinance 临时方案、或任何非编排器回测方式

输出禁止

• 禁止寒暄/自我介绍/营销文案
• 禁止承诺"完成后自动推送摘要"或"跨轮次自动再回复"
• 禁止使用"模拟数据演示"口径替代真实回测
• 禁止硬编码市场数据
• 禁止繁琐状态输出 [run_id][N/M][状态]
• 禁止发了"请确认"却自动继续
• 禁止前台启动长驻进程

安全禁止

• 禁止硬编码绝对路径（统一使用 QUANTCLAW_ROOT）
• 禁止在 SKILL 或脚本中提交明文凭据
• 禁止策略文件路径指向 strategies/ 目录之外

这个 Skill 质量不错，功能很全面，能把自然语言想法自动生成策略代码并回测。文档写得很详细，风险提示也很充分，数据接口丰富。不足之处是交互流程稍显复杂，新手需要花时间理解；部分文件较多较碎，找资料时容易迷路。如果你有一定量化基础或愿意学习，这是一款值得使用的量化助手。