Ai Quant Trader

5. 止盈止损管理
6. 策略胜率统计
7. AI实时选股

## 安装依赖
```bash
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