Un assistant d'investissement quantitatif de niveau professionnel pour les actions de type A et les marchés mondiaux, permettant l'extraction de facteurs, le backtesting et la gestion des risques en temps réel.
Installer & Télécharger
1. ClawHub CLI
Le moyen le plus rapide d'installer une compétence directement depuis le registre.
npx clawhub@latest install quant
2. Installation manuelle
Copiez le dossier de la compétence dans l'un de ces emplacements
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorité : Espace de travail > Local > Intégré
3. Installation du prompt
Copiez ce prompt dans OpenClaw pour l'installer automatiquement.
Aide-moi à installer quant via Clawhub. Si Clawhub n'est pas installé, installe-le d'abord (npm i -g clawhub).
Vous préférez télécharger ?
Obtenez les fichiers bruts de la compétence dans une archive ZIP.
Qu'est-ce que Quant : Assistant d'investissement quantitatif par IA ?
Quant est une compétence sophistiquée alimentée par l'IA, conçue pour optimiser le cycle de vie du trading quantitatif. En tant qu'élément phare de l'écosystème Openclaw Skills, il offre aux développeurs et aux investisseurs un cadre modulaire pour tout gérer, de l'acquisition de données macro à l'exécution de stratégies complexes. En s'intégrant à des sources de données de haute fidélité telles que Tushare, AkShare et yfinance, Quant garantit aux utilisateurs l'infrastructure technique nécessaire pour élaborer des stratégies de recherche d'alpha.
Conçu avec un souci de sécurité et de transparence, tout le traitement des données s'effectue localement. Cette compétence sert de pont entre le bruit brut du marché et des informations financières structurées, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur le développement de stratégies plutôt que sur la gestion des flux de données. Que vous gériez un portefeuille personnel ou développiez des robots de trading d'entreprise, cet outil fournit les connecteurs et modules nécessaires pour faire évoluer vos opérations d'investissement.
Cas d'utilisation de Quant : Assistant d'investissement quantitatif par IA
- Automatisation de la récupération des données sur les actions, les indices et les données macroéconomiques.
- Calcul de plus de 50 facteurs traditionnels et alternatifs, incluant le momentum, la croissance et le sentiment.
- Réalisation de backtestings de stratégie rigoureux via plusieurs moteurs tels que Backtrader et VectorBT.
- Surveillance des indicateurs de risque de portefeuille en temps réel tels que le ratio de Sharpe et le Drawdown maximal.
- Génération de signaux de trading automatisés envoyés via des notifications système ou des alertes vocales.
Comment fonctionne Quant : Assistant d'investissement quantitatif par IA
- L'utilisateur initialise l'environnement en lançant la commande de configuration pour paramétrer les identifiants du fournisseur de données.
- Les modules de données récupèrent les informations de marché historiques ou en temps réel demandées auprès de fournisseurs mondiaux.
- Les moteurs de facteurs traitent les données brutes pour calculer les indicateurs de valorisation, de flux et techniques.
- Le module de backtesting simule la performance de la stratégie, en tenant compte du glissement (slippage) et des contraintes du portefeuille.
- La logique de gestion des risques applique des modèles tels que Black-Litterman pour optimiser les positions et surveiller les baisses.
- Des signaux de trading sont générés et transmis à l'utilisateur via des interfaces système locales.
Configuration de Quant : Assistant d'investissement quantitatif par IA
Pour commencer avec cet ajout à vos Openclaw Skills, utilisez les commandes suivantes :
# Installer les dépendances requises
quant install
# Configurer les jetons API (ex: Tushare)
quant setup
Après la configuration, vérifiez votre installation en récupérant les données pour un symbole d'exemple :
quant data "600519.SH" 2024-01-01 2024-12-31
Schéma de données et taxonomie de Quant : Assistant d'investissement quantitatif par IA
Quant maintient un répertoire structuré et un schéma de configuration pour garantir l'intégrité des données :
| Fichier/Dossier | Objectif |
|---|---|
lib/ |
Contient les modules de base pour les données, les facteurs, le backtest et le risque. |
config.yaml |
Stocke les clés API, les préférences de source de données et les symboles par défaut. |
examples/ |
Inclut des modèles de stratégie pour aider les utilisateurs à construire leurs premiers algorithmes. |
SKILL.md |
Documentation et référence des commandes pour l'agent. |
Fonctionnalités avancées de Quant : Assistant d'investissement quantitatif par IA
- Prise en charge de l'optimisation de position Black-Litterman pour la construction avancée de portefeuilles.
- Support de backtesting double moteur pour l'analyse événementielle (Backtrader) et vectorielle (VectorBT).
- Crochets de notification de signaux personnalisés incluant l'intégration du presse-papiers Windows et des alertes contextuelles.
- Base de code open source permettant un audit de sécurité complet et un traitement des données prioritaire en local.
SKILL.md
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