快速开始¶
本仓库是 Agent Skills 层:在 Cursor 里用自然语言驱动脚本,通过 HTTP 调用已启动的 QMT Bridge。Bridge 的安装、qmt-server、PM2 守护见 qmt-bridge(本仓不再包含这些脚本)。
若你仍使用拆分前的单体克隆:请分别检出 qmt-bridge 与本仓,并把 Skill 侧 .env 改成连接地址(127.0.0.1),不要再用服务端的 0.0.0.0。
架构¶
Mac / Linux / Windows(主力机 · 本仓库) Windows(中转站)
┌──────────────────────┐ ┌─────────────────────────┐
│ Cursor / Claude │ HTTP/WS │ QMT 客户端(登录中) │
│ @skills/.../SKILL.md │ ◄───────────► │ qmt-server (qmt-bridge) │
│ 分析 / 本地报告 │ 局域网 │ xtquant │
└──────────────────────┘ └─────────────────────────┘
1. 启动 Bridge(Windows,QMT 同机)¶
- QMT 勾选「独立交易」登录并保持运行。
- 在 qmt-bridge 仓库:
pip install -e ".[full]"
qmt-server --port 8080 --trading --api-key your-secret-key \
--mini-qmt-path "C:\你的QMT路径\userdata_mini" \
--stock-account-id 普通账户ID --credit-account-id 信用账户ID
验证:http://127.0.0.1:8080/docs 或 GET /api/meta/health。
2. 安装本仓库(主力机)¶
git clone --recurse-submodules https://github.com/atorber/qmt-trading-skill.git
cd qmt-trading-skill
pip install qmt-bridge-pro
pip install -e ".[dev]"
cp .env.example .env
开发对照 Bridge 源码:pip install -e "./vendor/qmt-bridge"。
编辑 .env:QMT_BRIDGE_HOST / QMT_BRIDGE_PORT / QMT_BRIDGE_API_KEY 须与 Bridge 一致。
客户端地址
服务端可监听 0.0.0.0;Skill 脚本请连接 127.0.0.1 或 Windows 局域网 IP,不要把 0.0.0.0 当作 HTTP 目标。
3. 在 Cursor 中使用¶
自然语言(推荐),例如:
今天账户盈亏多少生成今日交易复盘把复盘同步到飞书
@ Skill 文件:@skills/qmt-bridge-execution-review/SKILL.md
完整提示词见 Agent Skills 与 skills/README.md。写操作须确认后脚本才加 --execute --confirm。
4. 本机手动跑脚本(调试)¶
python skills/qmt-bridge-daily-pnl/scripts/daily_pnl_snapshot.py \
--host 127.0.0.1 --port 8080 --api-key YOUR_KEY
python skills/qmt-bridge-execution-review/scripts/daily_trade_report.py \
--host 127.0.0.1 --port 8080 --api-key YOUR_KEY --feishu-md
Windows 中文乱码:chcp 65001 或 $env:PYTHONIOENCODING='utf-8'。
每日复盘定时调度¶
前台常驻,到点生成复盘并同步飞书(需 Bridge、QMT、lark-cli auth):
scripts\daily_eval_scheduler.bat
scripts\daily_eval_scheduler.bat --run-now
scripts\daily_eval_scheduler.bat --run-now --skip-feishu
时间见 .env 中 DAILY_EVAL_SCHEDULE_TIME(默认每交易日 15:10)。日志:logs/daily_eval_scheduler.log。
复盘报告长什么样:每日复盘报告示例。