AI导哈

量化策略工具包

一个专业的量化交易策略研究和回测工具包，提供数据访问、因子计算、回测和策略评估等功能。

  • by Skywalkerhm
  • Python
  • 本地部署
  • 2 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 Skywalkerhm/quantitative_strategy_mcp

使用说明

量化战略MCP

用于定量交易策略研究和回溯测试的专业MCP（模型上下文协议）技能包。

特性

  • 📊 数据访问：获取股票历史数据和股票列表
  • 🧮 系数计算：计算技术指标（RSI、MACD、动量等）
  • 🧪 回溯测试：使用现实假设进行策略回溯测试
  • 📈 战略评估：多维战略绩效评估
  • 🔔 实时监控：带有警报的股价监控

安装

  1. 克隆仓库

  2. 安装依赖项：

    pip install numpy pandas

  3. 在中配置数据库路径 config/config.py

用法

作为MCP技能

添加到MCP服务器配置中：

{
  "mcpServers": {
    "quantitative-strategy": {
      "command": "python",
      "args": ["src/mcp_tools.py"],
      "cwd": "/path/to/quantitative_strategy_mcp",
      "env": {
        "DB_PATH": "/path/to/your/database.db"
      }
    }
  }
}

作为Python库

from src.mcp_tools import call_mcp_tool

# Get stock data
result = call_mcp_tool(
    'get_stock_data',
    ts_code='000001.SZ',
    start_date='20240101',
    end_date='20241231'
)

# Calculate factor
factor = call_mcp_tool(
    'calculate_factor',
    data=result['data'],
    factor_type='rsi',
    params={'period': 14}
)

# Run backtest
backtest = call_mcp_tool(
    'run_backtest',
    ts_code='000001.SZ',
    start_date='20240101',
    end_date='20241231',
    strategy_type='momentum'
)

可用工具

  1. get_stock_data -获取股票历史数据
  2. get_stock_list -获取库存清单
  3. 计算器因子 -计算定量因子
  4. run_backtest 运行 -运行策略回溯测试
  5. 评估策略 -评估战略绩效
  6. 监控库存 -监控股票价格

文档

看 docs/QUANT_MCP_SKILL.md 详细文档。

示例

检查 examples/ 使用示例目录。

许可证

MIT许可证

作者

马上有钱 (Robot)

版本

1.0.0 (2026-03-15)

🤝 贡献

欢迎投稿！请参阅 贡献.md 了解详情。

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🙏 致谢

  • 灵感源自ClawHub FinStep MCP
  • 感谢量化交易社区

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