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nickliqian/tdxquant

API development
51 stars 品質 40 トレンド 40

TdxQuant Claude Code Skill - 通达信量化策略开发助手

概要

TdxQuant(通达信量化)全能开发助手。基于 tqcenter Python API 帮助用户完成量化策略开发全流程。 - 📊 — K线、快照、财务、板块成份股、可转债、ETF - 🎯 — 技术指标、基本面筛选、行业轮动、公式调用 - 📈 — 配合 vectorbt 进行策略回测,支持 SIGNALS_TQ 公式展示 - 🔔 — 行情订阅、条件预警、分批订阅 - 📦 — 自定义板块、批量操作 - 🧮 — 调用通达信内置公式(技术指标/条件选股/专家系统) - 💰 — 账户查询、买卖下单、委托查询、撤单(实盘/模拟盘) - Python 3.7+(建议 3.13),64位 - 通达信金融终端(支持 TQ 策略功能) - 依赖包: 验证安装:在对话中提到"量化策略"、"选股"、"回测"、"下单"等关键词时,skill 会自动激活。 - get_market_data 单次最多 24000 条 - subscribe_hq 最多订阅 100 只股票 - send_warn 的 reason_list 每个元素最多 25 汉字;参数名是 volum_list(非 volume_list) - 复权类型:行情 API 用 'none'/'front'/'back',公式 API 用 0/1/2 - 周期:1m 5m 15m 30m 1h/60m 1d 1w 1mon 1q 1hy 1y tick - 交易下单:stock_account() 返回值 ≥ 0 有效;实盘 Value=1(待确认),模拟盘 Value=2(直接成功) - 批量公式 count > 0 时 end_time 被忽略;批量返回外层 key 是股票代码而非 'Data'

README

TdxQuant Skill

TdxQuant(通达信量化)全能开发助手。基于 tqcenter Python API 帮助用户完成量化策略开发全流程。

简单的策略脚本基本可以一次成功,如果生成的有问题,可以联系我帮忙优化skills。

功能特性

  • 📊 数据获取 — K线、快照、财务、板块成份股、可转债、ETF
  • 🎯 选股策略 — 技术指标、基本面筛选、行业轮动、公式调用
  • 📈 回测验证 — 配合 vectorbt 进行策略回测,支持 SIGNALS_TQ 公式展示
  • 🔔 实时监控 — 行情订阅、条件预警、分批订阅
  • 📦 板块管理 — 自定义板块、批量操作
  • 🧮 公式调用 — 调用通达信内置公式(技术指标/条件选股/专家系统)
  • 💰 交易下单 — 账户查询、买卖下单、委托查询、撤单(实盘/模拟盘)

环境要求

  • Python 3.7+(建议 3.13),64位
  • 通达信金融终端(支持 TQ 策略功能)
  • 依赖包:
pip install numpy pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install vectorbt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  # 回测用,可选

快速开始

1. 安装 Skill

Kiro IDE(推荐)

# 将 skill 目录放到项目的 .kiro/skills/ 下
cp -r tdxquant /your-project/.kiro/skills/

全局安装

# Kiro 全局
cp -r tdxquant ~/.kiro/skills/

# Claude Code 全局
cp -r tdxquant ~/.claude/skills/

从 Gitee 克隆

git clone [email protected]:nickliqian/tdxquant.git

验证安装:在对话中提到"量化策略"、“选股”、“回测”、"下单"等关键词时,skill 会自动激活。

2. 初始化连接

import sys, os, winreg

# 自动获取通达信安装目录
key_path = r"SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Uninstall\通达信金融终端64"
with winreg.OpenKey(winreg.HKEY_LOCAL_MACHINE, key_path) as key:
    tdx_root, _ = winreg.QueryValueEx(key, "InstallLocation")

sys.path.insert(0, os.path.join(tdx_root, 'PYPlugins', 'user'))

from tqcenter import tq
tq.initialize(__file__)

3. 编写策略

文件结构

tdxquant/
├── SKILL.md                          # 主文件(策略模式 + 陷阱 + 开发流程)
├── README.md                         # 本文件
└── references/
    ├── market-data.md                # 行情与基础数据 API
    ├── financial-data.md             # 财务与交易数据 API(FN/GP/BK/SC/GO)
    ├── sector-formula.md             # 板块管理与公式调用 API
    ├── trading-order.md              # 交易下单 API
    ├── subscribe-notify.md           # 订阅、通知与 SIGNALS_TQ 公式系统
    └── constants.md                  # 常量枚举(市场后缀/复权/周期/交易常量)

策略模式速览

SKILL.md 中包含 8 个端到端策略模式:

模式 说明
选股入板块 技术指标选股 → 写入自定义板块
回测策略 配合 vectorbt 回测,支持可视化
调用通达信公式 单只/批量调用技术指标和条件选股公式
实时监控与预警 订阅行情 + 条件触发 + 发送预警信号
财务选股 ROE/营收增长/资产负债率等基本面筛选
行业轮动 板块涨幅排名 → 成份股选股
交易下单 完整六步流程:句柄→资产→持仓→下单→委托→撤单
选股+自动下单 信号选股 → 资金分配 → 批量下单

关键约束

  • get_market_data 单次最多 24000 条
  • subscribe_hq 最多订阅 100 只股票
  • send_warn 的 reason_list 每个元素最多 25 汉字;参数名是 volum_list(非 volume_list)
  • 复权类型:行情 API 用 'none'/'front'/'back',公式 API 用 0/1/2
  • 周期:1m 5m 15m 30m 1h/60m 1d 1w 1mon 1q 1hy 1y tick
  • 交易下单:stock_account() 返回值 ≥ 0 有效;实盘 Value=1(待确认),模拟盘 Value=2(直接成功)
  • 批量公式 count > 0 时 end_time 被忽略;批量返回外层 key 是股票代码而非 'Data'

更新记录

版本 日期 主要变更
v1.6 2026-04 对标官方文档补充:初始化路径配置、故障排除、4个缺失API、SIGNALS_TQ公式系统、字段完整分类
v1.5 2026-04 新增交易下单模块(6个API + 2个策略模式 + 交易陷阱)
v1.4 2026-04 公式调用实战踩坑优化(count/end_time互斥、返回结构差异、SMA收敛)
v1.3 2026-04 补充板块参数说明、行业轮动模式、可视化引导
v1.2 2025-04 合并三个子skill为一个,增加财务选股示例
v1.1 2025-04 用户审查反馈修复(10+项)
v1.0 2025-04 首次创建

许可证

MIT License

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インストール

npx skillfish add nickliqian/tdxquant