QMT Strategy Autopilot

核心功能：支持自然语言解析股票交易策略需求，通过1-5个封闭式澄清问题补全信息，生成标准StrategySpec，按依赖调用国金QMT技能执行，具备双源数据、幂等执行特性。典型场景：用户以自然语言提出交易策略（如持仓股60分钟均线交叉卖出），通过plan、clarify、run三步完成落地。输入为自然语言指令或澄清JSON，输出为澄清问题或执行结果，需依赖Python3及QMT相关环境变量。

listolany

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最近更新 2026-05-18 12:29:59

分类：自动化依赖：代码执行 / 第三方 API应用场景：自动化脚本 / 财务

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent，它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill： npx secure-skills-cli add qmt-strategy-autopilot

Metadata

name: qmt-strategy-autopilot
description: 一句话需求自动生成并执行国金QMT策略（封闭式澄清 + 双源数据 + 实盘语义）
metadata: {"openclaw":{"requires":{"bins":["python3"],"env":["QMT_PATH","QMT_ACCOUNT_ID"]}}}

国金QMT Strategy Autopilot

将自然语言需求转换为 StrategySpec，按依赖顺序调用国金QMT skills 执行策略。

功能

一句话解析策略需求
1-5 个封闭式澄清问题
统一 StrategySpec 生成
步骤幂等执行（request_id + step_state）
数据双源（xtdata 主源 + qgdata 补源）

命令

# 1) 生成策略计划（可能返回澄清问题）
python3 {baseDir}/scripts/qmt_autopilot.py plan "我持仓的股票里，60分钟5日线下穿10日线则卖出"

# 2) 提交澄清回答
python3 {baseDir}/scripts/qmt_autopilot.py clarify "我持仓的股票里，60分钟5日线下穿10日线则卖出" '{"confirm_mode":"收盘确认","price_mode":"买一价"}'

# 3) 执行StrategySpec
python3 {baseDir}/scripts/qmt_autopilot.py run '{"strategy_name":"demo","symbol_scope":"portfolio","symbols":[],"signal":{"period":"60m","type":"ma_cross","fast":5,"slow":10,"direction":"bearish"},"trigger":{"confirm_mode":"bar_close","cooldown_sec":0,"once_per_day":true},"execution":{"side":"SELL","qty_mode":"all","qty_ratio":1.0,"price_mode":"bid1","max_retries":1},"risk":{"max_order_count":20,"daily_loss_limit":0.05,"dup_signal_block":true},"runtime":{"interval_sec":3,"session":"trade_hours","broker_env":"sim"},"meta":{}}'

环境变量

BROKER_ENV=sim|live：柜台环境切换（策略语义不变）
QGDATA_TOKEN：启用历史分钟/资讯补源
CONNECTION_MANAGER_PATH、REALTIME_DATA_PATH、TRADING_EXECUTION_PATH：可选自定义路径