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开发需要联网clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

mquantmquant 开发

Agent Skill

mquant 用于辅助 Python 项目开发、测试和数据处理,适合在 OpenClaw 中需要阅读 Python 代码、运行测试或整理脚本流程时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

7,188

周安装

288

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,327
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:mquant(mquant 开发)
来源仓库:https://github.com/chouchounii/mquant
安装命令:
openclaw skills install mquant
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install mquant

简介

Matic MQuant 战略开发助理。为 Matic-MQuant 平台生成 Python 策略代码。

SKILL.md

name
mquant-coder
slug
mquant-coder
version
1.0.5
description
Matic MQuant strategy development assistant. Generates Python strategy code for Matic-MQuant platform.
author
chouchounii
license
MIT-0

MQuant Strategy Development Assistant

Overview

This skill generates runnable Python strategy code for the Matic-MQuant quantitative trading platform.

核心理念

  • 代码可直接运行优先,策略逻辑可由用户后续调整
  • 生成代码经过模板验证,确保语法正确、API调用无误
  • 用户可在实盘前通过Matic模拟盘验证策略效果

⚠️ 注意:由于Matic平台不支持回测,策略验证应通过测试环境调试。

Reference Structure

SKILL文档(Skill 维护)

文档路径说明
API 速查手册reference/API_REFERENCE.md常用 API、结构体字段、常见错误
日志格式规范reference/LOG_FORMAT.md日志格式、级别、代码实现
API 完整定义reference/mquant_api.pyMQuant 官方 API 定义
数据结构定义reference/mquant_struct.pyMQuant 官方结构体定义
策略模板reference/python template.pyMQuant 官方策略模板
常见问题reference/mquantFAQ.md官方 FAQ
策略示例reference/mquant_inside_python_strategy/DualThrust、网格策略等示例
⭐ 快速参考文档,生成策略时优先查阅

用户自定义文档(用户自行维护)

文档路径说明
策略模板库custom_docs/strategy_templates.user.md你的代码模板、公共函数
API 用法笔记custom_docs/api_cookbook.user.md你的 API 使用经验
上线检查清单custom_docs/deployment_checklist.user.md你的实盘检查项
问题排查手册custom_docs/debugging_guide.user.md你遇到的问题和解决
交易所特性custom_docs/exchange_notes.user.md你的交易所规则笔记
其他custom_docs/...用户需要的其他文档

区别

  • reference/ = Skill 文档(随版本更新)
  • custom_docs/ = 用户的私人笔记(完全自主,Skill 永不更新)
  • 生成策略时优先参考 custom_docs/ 中的内容

Workflow

Step 0: User Environment Initialization (First Run)

首次使用时,自动创建以下内容:

  1. 个人笔记文件(如果不存在):

- COMMON_ERRORS.user.md - 个人错误笔记 - TRADING_RULES.user.md - 个人交易规则 - TRADING_PHILOSOPHY.user.md - 个人交易理念

  1. custom_docs/ 用户自定义文档(如果不存在):

- README.md - 目录说明 - strategy_templates.user.md - 策略模板库(含示例模板) - api_cookbook.user.md - API 速查手册 - deployment_checklist.user.md - 上线检查清单 - debugging_guide.user.md - 问题排查手册 - exchange_notes.user.md - 交易所特性笔记

提示custom_docs/ 中的文档完全由用户管理,可随时编辑添加,也可由SKILL自助。

Step 1: Directory Configuration (User Provided)

需要用户提供 M-quant 策略目录路径

出于安全考虑,不进行全盘扫描。请用户自行提供保存路径。

路径示例:

Windows: D:\Matic\M-quant\admin\
         D:\Trading\Matic\M-quant\	rader01\
         C:\Program Files\Matic\M-quant\user\

路径确认流程:

  1. 询问用户策略保存路径
  2. 验证路径是否存在且可写
  3. 如路径无效 -> 提示重新输入或仅输出代码到对话
  4. 用户不提供路径 -> 直接输出代码到对话,不保存文件

Step 2: Version Control

命名格式xxxxx_vN.py(文件名 ≤ 11 个字符)

举例:
首次生成: ma_v1.py + ma_v1.log
再次生成: ma_v2.py + ma_v2.log

规则

  • 最多保留 5 个版本,超出时自动删除最旧版本
  • 生成新版本时自动对比变更(Version Diff)

Step 3: Strategy Parameter Configuration

确认策略类型后,询问用户参数需求:

举例:

您需要【xx交易策略】,请选择参数设置方式:
1. 自定义参数
2. AI 根据描述自动生成
  • 自定义参数:用户指定具体数值,未填项使用默认值
  • AI 生成:用户描述需求(如"茅台 1600-1800 网格交易"),AI 自动推断参数

Step 4: Code Generation

生成原则:可运行 > 完美

确保生成的代码:

  • 语法正确,可直接运行
  • API 调用符合 Matic 规范(接口速查详见 reference/API_REFERENCE.md
  • 包含日志写入功能
  • 包含基本异常处理

参考文档优先级

  1. custom_docs/strategy_templates.user.md - 用户模板(如存在)
  2. custom_docs/api_cookbook.user.md - 用户API 使用习惯(如存在)
  3. custom_docs/exchange_notes.user.md - 用户交易所特性(如存在)
  4. reference/mquant_api.py - MQuant内置 API 定义
  5. reference/mquant_struct.py - MQuant内置 数据结构
代码规范:生成的策略必须包含日志功能,详细实现请参阅 reference/LOG_FORMAT.md API 规范:详细 API 用法和常见错误请参阅 reference/API_REFERENCE.md

保存与展示:

  1. 在对话中完整展示生成的代码
  2. 保存 .py 文件到选定目录
  3. 同步保存 .log 元数据文件
  4. 展示完成后提示保存路径:
   代码已生成并保存!
   
   文件位置:[完整路径]\strategy_name_v1.py
   日志文件:[完整路径]\strategy_name_v1.log
   
   你可以直接在 Matic-MQuant 中加载此策略。

Step 5: Debugging & Error Fixing

错误分类

  • Syntax Error:语法错误
  • Import Error:模块导入失败
  • API Error:Matic API 调用错误
  • Logic Error:逻辑错误
  • Runtime Error:运行时错误

排查步骤

  1. 读取 .log 文件查看生成参数和运行时日志
  2. 查阅 custom_docs/debugging_guide.user.md 是否有类似问题
  3. 查阅 custom_docs/exchange_notes.user.md 确认是否交易所特性导致

修复后建议

  • 新问题 -> 记录到 custom_docs/debugging_guide.user.md
  • 交易所特性 -> 更新 custom_docs/exchange_notes.user.md
  • 模板改进 -> 更新 custom_docs/strategy_templates.user.md

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

70.38%
按下载量换算1,638

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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