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Agent Skill · 研究检索

quant-expert(量化专家)

quant-expert 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

quant-expert 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为执行命令;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 14,647。

总安装 8,397周安装 343GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,717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:quant-expert(量化专家)
来源仓库:https://github.com/noah-wu66/quant-expert
安装命令:
openclaw skills install quant-expert
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 quant-expert

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

基于 Tushare Pro 与假期助手的中国 A 股量化分析专用技能。支持库存筛选、财务趋势分析与节假日效应评估。quant-expert 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。适用于专业投资者进行本土化量化研究与策略验证。安装后需配置 Tushare 账号以获得完整数据权限。

建议定期核对假期日历更新以保证回测周期准确性。

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 quant-expert;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

    它需要执行命令,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

quant-expert 怎么安装?

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

quant-expert 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。

quant-expert 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install quant-expert 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

quant-expert 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。

quant-expert 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,397 次,近一周安装 343 次,下载 2,717 次。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。

quant-expert 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
quant-expert

量化专家 · 本页

8,397—执行命令MIT-0通过

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

name
quant-expert
description
Quantitative analysis skill for the Chinese A-share market using Tushare Pro data and a holiday helper. Use when the user asks for stock screening, stock diagnosis, market or sector analysis, money-flow checks, ETF or option data, macro data, trading-day queries, holiday checks, or raw Tushare data related to Chinese securities.
metadata
{"openclaw":{"emoji":"📈","primaryEnv":"TUSHARE_TOKEN","requires":{"anyBins":["python","python3","py"]},"os":["darwin","linux","win32"]}}

Quant Expert

Use this skill for Chinese A-share quantitative work in OpenClaw.

OpenClaw Setup

OpenClaw-friendly rule:

  • Keep the Tushare token outside the repository.
  • Prefer OpenClaw config injection over manual shell export.
  • Do not auto-install Python packages.

Recommended OpenClaw config:

{
  "skills": {
    "entries": {
      "quant-expert": {
        "apiKey": "your-tushare-token"
      }
    }
  }
}

Because primaryEnv is set to TUSHARE_TOKEN, OpenClaw can inject the token for this skill automatically.

Required Python packages for Tushare features:

  • tushare
  • pandas
  • requests

Note:

  • holiday_helper.py does not need TUSHARE_TOKEN.
  • All other bundled scripts need TUSHARE_TOKEN.

Hard Rules

  1. If dependencies or TUSHARE_TOKEN are missing, stop and report the blocker clearly.
  2. Do not install packages unless the user explicitly asks.
  3. Use Tushare as the primary numeric data source.
  4. Only add web research when the user wants interpretation, diagnosis, ranking, or recommendation.
  5. If Tushare is blocked, report the blocker instead of silently replacing numeric facts with web data.

Path Rule

When referencing bundled files in OpenClaw, use {baseDir}:

  • {baseDir}/scripts/tushare_helper.py
  • {baseDir}/scripts/stock_screener.py
  • {baseDir}/scripts/stock_diagnosis.py
  • {baseDir}/scripts/holiday_helper.py
  • {baseDir}/references/api_quick_reference.md
  • {baseDir}/references/analysis_strategies.md

What To Use

Raw Tushare query

Use {baseDir}/scripts/tushare_helper.py.

Example:

python {baseDir}/scripts/tushare_helper.py stock_basic '{"list_status":"L"}' -n 20
python {baseDir}/scripts/tushare_helper.py daily_basic '{"trade_date":"20260302"}' -f ts_code,pe_ttm,pb,total_mv

Stock screening

Use {baseDir}/scripts/stock_screener.py.

  • value: low PE_TTM, low PB, minimum market cap, minimum ROE, exclude ST
  • dividend: minimum dv_ttm, then verify consecutive dividend years
  • growth: revenue YoY, profit YoY, and ROE
  • momentum: daily gain, volume ratio, turnover rate

Example:

python {baseDir}/scripts/stock_screener.py -s value --pe-max 20 --roe-min 15 --mv-min 100
python {baseDir}/scripts/stock_screener.py -s growth --rev-growth-min 20 --profit-growth-min 25

Stock diagnosis

Use {baseDir}/scripts/stock_diagnosis.py.

Current built-in diagnosis is a structured snapshot, not an automatic rating model.

It covers:

  • company basics
  • price performance
  • valuation snapshot
  • income and financial-indicator trends
  • top shareholders and holder-count trend
  • recent money flow
  • ST, pledge, and restricted-share checks

Example:

python {baseDir}/scripts/stock_diagnosis.py 600519.SH

Trading day and holiday

Use {baseDir}/scripts/holiday_helper.py.

Example:

python {baseDir}/scripts/holiday_helper.py check
python {baseDir}/scripts/holiday_helper.py next 2026-09-30

Beijing Time Rule

Always reason in Beijing time.

  • Before 15:30 Beijing time, daily market data usually means the previous trading day.
  • After 15:30 Beijing time, same-day daily data may be available.
  • Do not hardcode dates when the helper utilities can derive them.

OpenClaw Execution Pattern

If the user wants raw data

  • Stay on the Tushare data layer.
  • Use one bundled script first.
  • Return concise results without forcing event research.

If the user wants judgment or interpretation

  1. Pull numeric evidence with Tushare first.
  2. Add event evidence from credible web sources.
  3. Keep the final answer in this order:

1. one-line conclusion 2. key quantitative findings 3. key event findings with source and URL 4. resonance or divergence 5. main risks 6. investment disclaimer

Minimum event evidence target:

  • 2 stock-level events
  • 2 industry-level events
  • 2 macro/global events

References

  • {baseDir}/references/api_quick_reference.md
  • {baseDir}/references/analysis_strategies.md

平台分布

OpenClaw

96.01%
按下载量换算2,609

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install quant-expert 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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