据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,joinquant聚宽平台的策略助手，DR成熟框架 累计下载 1,969 次、获 2 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 4,452 位,在「专业领域」分类(465 个)中排名第 390 位。

累计安装

236

累计下载

1,969

星标

全站排名

#4,452

全站前 88% · 「专业领域」前 84%

平台	累计安装	累计下载	星标	评论
ClawHub ↗	26	969	1	1
SkillHub ↗	236	1,969	2	—

各平台的计数口径不同,统计时间不一致。

这个技能是做什么的

该技能为在 Cursor 中编写聚宽量化策略提供模板与参考：策略模板含基础模板、双策略模板和 ETF 轮动模板；代码片段覆盖数据获取（历史/财务数据）、下单处理（委托/撤单）、风险控制（止损/止盈/仓位管理）和技术分析；API 参考文档分核心函数、数据函数与下单函数；另附动量 ETF 策略完整示例。使用 /template 选模板、/snippet 查片段、/api 函数名查 API。代码仅供参考，需注意风险管理与回测验证并遵守平台规定。

资料发布于 2026-10-29

可以用来做什么

用 /template 快速套用基础、双策略或 ETF 轮动模板
查 data_fetching/order_handling/risk_control 常用代码片段
用 /api 函数名快速查询核心/数据/下单 API 用法
参考 momentum_etf_strategy.py 学习完整策略结构
按 risk_control 片段加止损、止盈与仓位管理逻辑

什么时候用

在 Cursor 中从零编写聚宽量化策略时
需要现成的策略骨架（双策略/ETF 轮动）起步时
不确定某个聚宽 API 的用法需要速查时

示例提示词

以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。

用 /template 选 ETF 轮动模板，然后按我的标的海改造

查一下聚宽下单 API 的用法，我要实现分批建仓

给这个策略加上止损和仓位管理，参考 risk_control 片段

月度数据趋势

累计下载1,969

星标2

2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。

月份	累计下载	环比	星标
2026-09	1,969	—	2
2026-08	1,501	+15.0%	2
2026-07	1,305	—	2
2026-05	884	—	2
2026-03	475	—	1

SKILL.md 原文

以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。

2.9 KB · ClawHub v1.0.0

# joinquant-strategy Skill

帮助在Cursor中编写聚宽(JoinQuant)量化策略的工具集。

## 主要功能
- 提供聚宽策略的标准模板
- 包含常用代码片段
- 提供API快速参考
- 集成最佳实践示例

展开全部(共 73 行)

## 目录结构

```
joinquant-strategy/
├── README.md            # Skill 说明文档
├── templates/           # 策略模板目录
│   ├── basic_template.py            # 基础策略模板
│   ├── dual_strategy_template.py    # 双策略模板
│   └── etf_rotation_template.py     # ETF轮动策略模板
├── snippets/            # 代码片段目录
│   ├── data_fetching.md       # 数据获取常用代码
│   ├── order_handling.md      # 下单处理代码
│   ├── risk_control.md        # 风险控制代码
│   └── technical_analysis.md  # 技术分析代码
├── api_reference/       # API参考文档
│   ├── core_functions.md      # 核心函数说明
│   ├── data_functions.md      # 数据获取函数说明
│   └── order_functions.md     # 下单函数说明
└── examples/            # 示例策略
    └── momentum_etf_strategy.py    # 动量ETF策略
```

## 功能说明

### 策略模板
- **basic_template.py**: 基础策略模板，包含完整的策略结构和基本逻辑
- **dual_strategy_template.py**: 双策略模板，基于示例实现的双策略框架
- **etf_rotation_template.py**: ETF轮动策略模板，用于实现ETF轮动交易策略

### 代码片段
- **data_fetching.md**: 数据获取常用代码，包括历史数据、财务数据等获取方法
- **order_handling.md**: 下单处理代码，包括委托下单、撤单等操作
- **risk_control.md**: 风险控制代码，包括止损、止盈、仓位管理等
- **technical_analysis.md**: 技术分析代码，包括常用技术指标计算

### API参考文档
- **core_functions.md**: 核心函数说明，包括策略初始化、运行等核心功能
- **data_functions.md**: 数据获取函数说明，详细介绍数据API的使用方法
- **order_functions.md**: 下单函数说明，详细介绍下单API的使用方法

### 示例策略
- **momentum_etf_strategy.py**: 动量ETF策略，基于示例整理的完整策略实现

## 使用方法

在Cursor中使用此skill时，可以：

1. **快速开始**：使用`/template`命令选择策略模板
2. **代码补全**：输入`/snippet`查看常用代码片段
3. **API查询**：输入`/api 函数名`快速查看API用法
4. **最佳实践**：参考`examples/`目录学习复杂策略的编写

## 注意事项

- 本工具包提供的代码和模板仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行调整
- 策略开发过程中，应注意风险管理和回测验证
- 请遵守 JoinQuant 平台的相关规定和限制

## 版本信息

- 版本: 1.0.0
- 最后更新: 2026-03-10