kyugao/qmt_bridge
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qmt_bridge/reference/xtquant_big_convert/qmt-trader/SKILL.md
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Raw Blame History

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qmt-trader 通过统一 CLI 脚本驱动大 QMT 迅投量化交易端的全部能力，含实时行情查询、K线历史数据、账户资产与持仓查询、委托与成交查询、买入卖出下单、撤单、板块龙虎榜北向资金财务数据等，并内置 xtquant_big_convert 桥接服务的安装部署引导（装包/同步 QMT 端文件/配置/启动验证/排错）。适用于大模型辅助量化交易分析、行情研判、持仓监控、半自动下单等场景。当用户需要查看股票行情、分析K线、查询持仓资产、查看今日委托成交、下单买卖、撤单、查询北向资金龙虎榜财务数据，或需要安装部署 QMT RPC 桥接服务时触发此 skill。

QMT Trader — 大模型驱动的 QMT 交易/行情工具

概述

本 skill 提供一个确定性 CLI 脚本 scripts/qmt.py，让大模型通过命令行调用大 QMT 的全部 交易与行情能力，避免每次现场写 Python 代码。所有命令默认输出 JSON（便于解析），加 --table 切换人类可读表格。

前置条件：本 skill 依赖 xtquant_big_convert 桥接服务已部署运行。若 ping 失败或用户尚未部署， 先按下文「首次部署」引导完成：装包 → 同步 QMT 端文件 → 写配置 → QMT 里运行入口 → 验证。

首次部署（只需一次，AI 逐步引导用户完成）

部署分两端：客户端（跑本 skill/策略的开发机）和服务端（大 QMT 客户端内置 Python）。

第 1 步：客户端安装包

pip install "xtquant-big-convert[redis]"   # redis 传输（默认，推荐）
# 或 zmq 同机低延迟：pip install xtquant-big-convert（基础版已含 pyzmq）

没发布到 PyPI 的私有 fork 用源码安装：git clone <repo> && cd xtquant_big_convert && pip install -e .[redis]

第 2 步：把服务端文件同步到 QMT 的 python 目录

需要拷 4 项到大 QMT 的 python 目录（如 D:\国金证券QMT交易端\python\）：

bigqmt_signal_trader/                  （整个包，pip 装的在 site-packages 里）
bigqmt_signal_trader_strategy.py
bigqmt_signal_trader_redis_rpc_runtime.py
BIGQMT_REDIS_DRYRUN.py                 （★ QMT 编辑器入口，GBK 编码）

pip 安装后的文件位置可以用这条命令定位（输出目录里就有全部 4 项）：

python -c "import bigqmt_signal_trader_strategy as m, os; print(os.path.dirname(m.__file__))"

QMT 沙箱若拒绝 import redis（部分券商白名单拦截），改用仓库里的 bigqmt_no_redis/ 无 redis 版本（自包含 ZMQ 传输）。

第 3 步：创建 QMT 端私有配置

在 QMT 的 python 目录创建 bigqmt_signal_trader_local_config.py（含账号密码，不要提交 git）：

# coding: utf-8
BIGQMT_ACCOUNT_ID = "资金账号"
BIGQMT_REDIS_CONFIG = {
    "host": "Redis地址", "port": 6379, "db": 5, "password": "Redis密码",
    "rpc_allow_order_methods": False,     # 下单开关，默认关闭；确认风控后改 True
    "rpc_process_in_listener": True,
    "rpc_listener_methods": ("*",),
    "rpc_background_threads": False,      # 若切 zmq/mysql 传输必须改 True
    "schedule_adjust": True,
    "schedule_adjust_interval": "500nMilliSecond",
}

切 zmq：配置里加 "transport": "zmq" 并把 rpc_background_threads 改 True（QMT 端需装 pyzmq 19.0.2，Python 3.6 最后支持的版本）。

第 4 步：在 QMT 策略编辑器运行入口

QMT 策略编辑器里只加载运行 BIGQMT_REDIS_DRYRUN.py 一个文件（它自动 import 其余模块）。 若 QMT 装在非默认路径且用 exec 方式加载，需改文件里 _known_qmt_python_dir() 的 fallback 路径。

启动成功标志（QMT 输出面板）：

[bigqmt_shell] local redis config loaded keys=[...]
[bigqmt_shell] local account config loaded=True
[bigqmt_rpc] started channel=bigqmt:rpc:req:你的账号
[bigqmt_signal_trader] init ok

第 5 步：客户端配置 + 验证

客户端用环境变量（或 bigqmt_signal_trader_client_config.py）指向同一套 Redis/账号：

$env:BIGQMT_ACCOUNT_ID="资金账号"
$env:BIGQMT_REDIS_HOST="Redis地址"; $env:BIGQMT_REDIS_PORT="6379"
$env:BIGQMT_REDIS_DB="5"; $env:BIGQMT_REDIS_PASSWORD="Redis密码"

然后验证（redis ~13ms / zmq ~0.7ms 为正常）：

python scripts/qmt.py ping

部署排错速查

现象 排查
ping 超时 客户端/服务端 transport 不一致（一边 redis 一边 zmq）；QMT 端服务没启动；Redis 地址/密码/db 不一致
QMT 面板报 import redis 被拒 换 bigqmt_no_redis/ 无 redis 版本
启动了但查询全空 账号没对上：服务端 BIGQMT_ACCOUNT_ID vs 客户端 BIGQMT_ACCOUNT_ID；QMT 需在实盘模式
下单报 ORDER_DISABLED 正常保护，服务端配置 rpc_allow_order_methods 改 True 才放行
详细错误日志 QMT python 目录下 logs/bigqmt_*.log（保留 7 天），排错首选

快速开始

第 0 步：确认连通性

python scripts/qmt.py ping

返回 ok: true 且 latency_ms 合理（redis ~13ms / zmq ~0.7ms）即表示服务端就绪。

第 1 步：一键快照（资产+持仓+委托+成交）

python scripts/qmt.py snapshot

一次 RPC 往返返回账户全景，适合快速了解当前状态。

命令速查

行情分析

命令 用途 示例
tick <codes...> 实时五档盘口 tick 600000.SH 000001.SZ
kline <code> K线/历史行情 kline 600000.SH --period 1d --count 60 --dividend front
instrument <code> 合约详情 instrument 600000.SH
sector [name] 板块成分股/板块列表 sector "沪深A股"
trading-dates 交易日历 trading-dates --count 10
north 北向资金 north --period 1d
longhubang <code> 龙虎榜 longhubang 600000.SH --count 5
financial <codes...> 财务数据 financial 000001.SZ --tables Capital.CAPITAL
download <codes...> 下载历史数据 download 600654.SH --period 1d --dividend front
quote-subscribe <codes...> 实时全推订阅 quote-subscribe SH SZ --max 10

账户/持仓/委托

命令 用途 示例
account 账户资产 account
positions [code] 持仓列表 positions / positions 600000.SH
orders 今日委托 orders --cancelable
trades 今日成交 trades
snapshot 一键全景 snapshot

下单/撤单

命令 用途 示例
buy <code> <volume> 买入 buy 600000.SH 100 --price 7.50
sell <code> <volume> 卖出 sell 600000.SH 100 --price 7.50
cancel <order_id> 撤单 cancel 12345 --market SH

下单命令支持 --dry-run（只打印不下单）、--latest（最新价）、--strategy、--remark。

扩展查询（高频）

命令 用途 示例
holiday 节假日列表 holiday
stock-name <code> 股票名称 stock-name 600000.SH
instrument-type <code> 品种类型 instrument-type 600000.SH
divid-factors <code> 除权除息因子 divid-factors 600000.SH
market-times [market] 日内交易时段 market-times SH
trading-calendar [market] 交易日历(含时段) trading-calendar SH
option-list <code> 期权列表 option-list 510050.SH
bsm-price ... BSM 期权定价 bsm-price C 3.0 2.8 0.03 0.3 30
bsm-iv ... BSM 隐含波动率 bsm-iv C 3.0 2.8 0.25 0.03 30
hkt-stats <code> 港股通统计 hkt-stats 600000.SH
hkt-details <code> 港股通明细 hkt-details 600000.SH
hkt-rate 港股通汇率 hkt-rate
top10-holder <code> 十大股东 top10-holder 600000.SH
holder-num <code> 股东户数 holder-num 600000.SH
ipo / ipo-limit 新股数据/申购额度 ipo
credit-assure 融资担保品合约 credit-assure
credit-short 融券标的合约 credit-short
credit-debt 负债合约 credit-debt
his-st <code> 历史 ST 数据 his-st 600000.SH
index-weight <index> 指数权重 index-weight 000300.SH
industry <name> 行业成分 industry 银行
sector-info [name] 板块详情 sector-info 沪深A股
local-data <code> 本地缓存数据 local-data 600000.SH
timetag2dt <ms> 毫秒时间戳转日期 timetag2dt 1751353200000
dt2timetag <dt> 日期转毫秒时间戳 dt2timetag 20250701150000

通用 RPC（兜底所有方法）

rpc <method> [json_params] 可调用任意白名单方法（含未列出的，如 get_l2_quote / call_formula / get_raw_financial_data 等）：

python scripts/qmt.py rpc get_holidays
python scripts/qmt.py rpc get_stock_name '{"stock":"600000.SH"}'
python scripts/qmt.py rpc get_l2_quote '{"stock_code":"600000.SH","count":5}'
python scripts/qmt.py rpc call_formula '{"formula_name":"MA","stock_code":"600000.SH","period":"1d"}'

典型工作流

场景一：行情分析

分析某只股票的技术面：

# 1. 看实时盘口
python scripts/qmt.py tick 600000.SH

# 2. 拉最近 60 根日 K（前复权），输出含 MA5/MA20/MA60 统计
python scripts/qmt.py kline 600000.SH --period 1d --count 60 --dividend front

# 3. 看合约详情（名称、上市日、最小变动价位等）
python scripts/qmt.py instrument 600000.SH

# 4. 看近期龙虎榜
python scripts/qmt.py longhubang 600000.SH --count 5

场景二：持仓监控

# 一键看全景
python scripts/qmt.py snapshot

# 只看持仓（含浮动盈亏）
python scripts/qmt.py positions

# 看可撤委托
python scripts/qmt.py orders --cancelable

场景三：下单交易

# 0. 先看当前价
python scripts/qmt.py tick 600000.SH

# 1. 干跑确认参数
python scripts/qmt.py buy 600000.SH 100 --price 7.50 --dry-run

# 2. 真实下单（限价 7.50 买 100 股）
python scripts/qmt.py buy 600000.SH 100 --price 7.50 --strategy my_strat

# 3. 确认委托进了系统
python scripts/qmt.py orders

# 4. 需要时撤单
python scripts/qmt.py cancel <order_sysid> --market SH

场景四：批量行情分析

# 同时看多只股票的盘口
python scripts/qmt.py tick 600000.SH 000001.SZ 600519.SH

# 看板块成分股
python scripts/qmt.py sector "沪深A股"

# 看北向资金流向
python scripts/qmt.py north

安全须知

  1. 下单默认关闭：服务端 rpc_allow_order_methods 默认 False。必须由人工在服务端配置中 显式开启后才能下单，否则 buy/sell/cancel 会报 ORDER_DISABLED 错误。

  2. 下单前先看价：始终先用 tick 确认当前价格，避免下出明显不合理的委托。

  3. 超时防重复：如果 buy/sell 报 ORDER_TIMEOUT，委托可能已提交。先用 orders 查询确认， 不要直接重试，避免重复下单。

  4. strategy_name 一致性：下单时的 --strategy 和查询时的 --strategy 必须一致。 查全部委托用 orders --strategy ""（空字符串=不过滤）。

  5. 实盘模式：QMT 必须运行在实盘模式（非模拟/模型交易）才能收到完整回报。

脚本说明

scripts/qmt.py

统一 CLI 入口，包含以下子命令：

基础查询：

  • ping — 连通性检测（含延迟测量）
  • account — 查询账户资产（现金/冻结/总资产/市值）
  • positions [code] — 查询持仓（含浮动盈亏计算）
  • orders [--cancelable] [--strategy ""] — 查询今日委托（含语义化状态名）
  • trades [--strategy ""] — 查询今日成交
  • snapshot — 一键全景（资产+持仓+委托+成交）

行情：

  • tick <codes...> — 实时五档盘口（含涨跌幅计算）
  • kline <code> [--period 1d] [--count N] [--dividend front] — K线（含 MA5/20/60 统计）
  • instrument <code> — 合约详情
  • sector [name] — 板块成分股/板块列表
  • trading-dates [--count N] — 交易日历
  • north [--period 1d] — 北向资金
  • longhubang <code> [--count N] — 龙虎榜
  • financial <codes...> [--tables T1,T2] — 财务数据
  • download <codes...> — 下载历史数据到服务端
  • quote-subscribe <codes...> [--max N] [--timeout S] — 实时全推行情订阅

扩展查询：

  • holiday — 节假日列表
  • stock-name <code> — 股票名称
  • instrument-type <code> — 品种类型
  • divid-factors <code> — 除权除息因子
  • market-times [market] — 日内交易时段
  • trading-calendar [market] — 交易日历（含时段）
  • option-list <code> — 期权列表
  • bsm-price / bsm-iv — BSM 期权定价/隐含波动率
  • hkt-stats / hkt-details / hkt-rate — 港股通统计/明细/汇率
  • top10-holder <code> / holder-num <code> — 十大股东/股东户数
  • ipo / ipo-limit — 新股数据/申购额度
  • credit-assure / credit-short / credit-debt — 融资融券查询
  • his-st <code> — 历史 ST 数据
  • index-weight <index> — 指数权重
  • industry <name> — 行业成分
  • sector-info [name] — 板块详情
  • local-data <code> — 本地缓存数据
  • timetag2dt / dt2timetag — 时间戳转换

交易：

  • buy <code> <volume> [--price P] [--latest] — 买入下单
  • sell <code> <volume> [--price P] [--latest] — 卖出下单
  • cancel <order_id> [--market SH] — 撤单

通用兜底：

  • rpc <method> [json_params] — 调用任意白名单方法（未列出的方法都能这样调）

配置自动发现：脚本会自动把仓库 src/ 加入 sys.path（开发模式直接运行，无需 pip install），并自动发现 QMT 的 python 目录（读 local_config.py 里的 transport 配置）。配置从环境变量（BIGQMT_ACCOUNT_ID/BIGQMT_REDIS_HOST 等）或配置文件读取。

输出格式：默认 JSON（ok/data/ts 三字段），加 --table 切换表格输出。错误返回 ok: false + error/detail/code，退出码 1。

参考

详细的 API 参数、返回值结构、常量定义和已知陷阱见 references/api_reference.md。 当命令速查不够用时（如需要直接 RPC 调用、查看信用交易类型、了解回调系统等），查阅该文件。

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