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Agent Skill · 效率

ai-quant-trader(AI 量化交易员)

ai-quant-trader 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

ai-quant-trader 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 3,826。

总安装 15,359周安装 653GitHub Stars 2下载 5,381核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ai-quant-trader(AI 量化交易员)
来源仓库:https://github.com/yuhuijiang2025-cell/ai-quant-trader
安装命令:
openclaw skills install ai-quant-trader
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install ai-quant-trader

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

基于AKShare的AI量化交易助手,实现策略生成、参数优化、自动交易、止盈止损及实时选股模拟。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install ai-quant-trader;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

ai-quant-trader 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install ai-quant-trader。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ai-quant-trader 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

ai-quant-trader 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

ai-quant-trader 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

ai-quant-trader 用的人多吗?

公开数据是累计安装 15,359 次,近一周安装 653 次,下载 5,381 次,GitHub 2 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

ai-quant-trader 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
ai-quant-trader

AI 量化交易员 · 本页

15,3592权限未标注MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

AI量化交易助手技能

技能概述

基于AKShare的AI驱动量化交易模拟系统,支持AI策略生成、自动交易、风险控制和实时选股。

核心功能

  1. 模拟实时交易(支持蜻蜓点金手续费规则)
  2. AI大模型生成交易策略
  3. AI优化策略参数
  4. 自动策略执行
  5. 止盈止损管理
  6. 策略胜率统计
  7. AI实时选股

安装依赖

pip install akshare pandas numpy

简化版使用(无需安装依赖)

如果Python环境有问题,可以使用简化对话版:

  1. 直接通过OpenClaw对话使用所有功能
  2. AI会模拟执行筛选、分析、策略生成
  3. 查看 SIMPLIFIED_SKILL.md 了解详情

命令列表

交易命令

  • /交易 设置本金 [金额] - 设置初始资金(默认100000)
  • /交易 买入 [股票代码] [数量] - 买入股票
  • /交易 卖出 [股票代码] [数量] - 卖出股票
  • /持仓 - 查看当前持仓

策略命令

  • /策略 生成 [描述] - AI生成交易策略
  • /策略 优化 [策略名] - 优化策略参数
  • /策略 列表 - 查看所有策略
  • /策略 回测 [策略名] - 回测策略表现

自动交易

  • /自动 启用 [策略名] [股票代码] - 启用自动交易
  • /自动 暂停 [股票代码] - 暂停自动交易
  • /自动 列表 - 查看自动交易状态

风控命令

  • /风控 设置止损 [股票代码] [百分比] - 设置止损(如5%)
  • /风控 设置止盈 [股票代码] [百分比] - 设置止盈(如10%)
  • /风控 移动止盈 [股票代码] [回撤百分比] - 设置移动止盈

选股统计

  • /选股 今日推荐 - AI推荐今日股票
  • /选股 筛选 [条件] - 按条件筛选股票
  • /统计 [策略名] - 查看策略统计

文件结构

ai-quant-trader/
├── SKILL.md              # 技能文档
├── main.py              # 主程序
├── broker.py           # 模拟交易引擎
├── strategy_gen.py     # AI策略生成器
├── auto_trader.py      # 自动交易执行
├── risk_manager.py     # 风控管理
├── stock_screener.py   # 选股引擎
└── data_provider.py    # 数据提供

使用示例

用户:/交易 设置本金 100000
AI:✅ 已设置初始资金:100,000元

用户:/选股 今日推荐
AI:📈 今日AI推荐:
    1. 600519 贵州茅台 (MACD金叉,趋势向上)
    2. 000858 五粮液 (RSI超卖反弹)

用户:/策略 生成 "一个基于MACD金叉的短线策略"
AI:🤖 已生成策略"MACD短线策略",代码已保存

用户:/自动 启用 MACD短线策略 600519
AI:✅ 已为600519启用MACD短线策略,开始自动监控

注意事项

  1. 所有交易均为模拟,不涉及真实资金
  2. AI策略仅供参考,投资有风险
  3. 数据来自AKShare,可能有延迟
  4. 建议先小额测试,熟悉系统后再增加资金

平台分布

OpenClaw

94.39%
按下载量换算5,079

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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