Files
qmt_bridge/reference/xtquant_big_convert/docs/MiniQMT_2_BigQMT-Skill
Docker df0b4b5f57 chore: trim reference/ to docs only (5.8MB -> 1.0MB)
- thinktrader_docs: keep .txt (extracted text), drop .html duplicates (36->18 files)
- xtquant_big_convert: keep README/LICENSE/CHANGELOG/.gitignore + docs/, drop src/tests/examples/benches/qmt-trader (project code, not referenced by bridge)
- un-ignore reference/xtquant_big_convert/.gitignore (now a normal tracked file)
2026-08-26 17:03:29 +08:00
..

MiniQMT → 普通QMT内置python 策略转换 Skill

把基于 miniQMT / xtquantXtQuantTrader / xtdata)的 Python 量化策略,转换为大QMT内置Pythonpassorder / ContextInfo 体系)可实盘运行的策略。

本 Skill 配合 Cursor AI Agent 使用,覆盖从可行性评估到上线部署的完整流程,含自动化工具脚本和真实转换对照示例。


文件结构

SKILL.md                  主工作流(7步转换流程)
faq.md                    买方共性疑虑 FAQ(外部数据/运行频率/同步下单/回测等8问)
api_mapping.md            全量 API / 字段 / 枚举映射表
constraints.md            限制清单、不可转场景判定与替代方案(含实测验证记录)
examples.md               真实策略(700行 demo)转换前后对照
scripts/
  analyze_strategy.py     第1步:静态分析,输出可行性报告
  check_converted.py      第5步:转换后合规校验(py3.6/GBK/框架结构)
  to_gbk.py               最终交付:UTF-8 → GBK 安全转存
templates/
  template_timer.py       定时器型骨架(apscheduler / while+sleep 策略首选)
  template_bar.py         行情驱动型骨架(K线/订阅回调策略)

快速上手

# 1. 分析原策略(得到可行性报告 + 推荐模板)
python scripts/analyze_strategy.py 你的策略.py

# 2. 以推荐模板为骨架手动填充转换后代码

# 3. 校验转换结果(必须全部 PASS)
python scripts/check_converted.py 转换后策略.py

# 4. GBK 落盘(大QMT内置端要求)
python scripts/to_gbk.py 转换后策略.py 输出_gbk.py

在 智能体工具ClaudeCode/Cursor/OpenClaw/Hermes/Workbuddy 中使用

在对话里 @MiniQMT2bigQMT_Skill(将本目录放入 .cursor/skills/ 或个人 skill 目录),Agent 会自动按 7 步流程完成转换并输出报告。


适用范围

可转换 处理方式
apscheduler / while+sleep 定时调度 C.run_time 定时器
order_stock_async 异步下单 passorder(11参) + userOrderId 状态机
query_stock_* 查询接口 get_trade_detail_data + m_ 前缀字段
xtdata.* 行情接口 C.get_full_tick / C.get_market_data_ex
委托回调类 on_stock_order → 模块级 order_callback / deal_callback
不可直接转(给替代方案) 建议
多账户/跨券商统一调度 文件桥方案(见 constraints.md D节)
重型 ML 依赖 / py3.6 装不了的库 模型外置,内置端只读信号执行
7x24 守护 / 盘后批处理 保留外部计划任务喂文件给内置策略

常见疑虑速答(详见 faq.md

  • 外部数据还能取吗? 能。内置端是完整 py3.6 非沙箱:本地文件通道(推荐)/ 直接网络请求(低频+超时)/ QMT 自身数据接口(比 mini 的 xtdata 更全)三选一。
  • 是不是最短一分钟跑一次? 不是。run_time 支持毫秒级间隔且与 K 线周期无关,1 秒循环已实盘长期验证;handlebar 本身逐 tick 触发。
  • 同步下单没了怎么办? 用 userOrderId 状态机等价改写(模板内置),实测下单后约 1 秒可查回委托号。
  • 能回测吗? K线型策略可直接回测(mini 反而没有回测框架);定时器型策略需把信号逻辑双入口挂载(回测挂 handlebar,详见 faq.md Q4)。

关键实测结论(已用券商模拟环境双端交叉验证)

  • xtconstant 常量与内置枚举数值一致(15项全部核实)
  • xc.CREDIT_BUY/CREDIT_SELL 实际值 = 23/24 → 信用账户转换必须显式改 33/34
  • m_strRemarkuserOrderId)只在下单客户端可见,跨客户端对账只能凭 sysid
  • passorderm_strRemark 命中 + sysid 回传 + cancel(sysid) 链路均实弹验证通过
  • 资金/仓位字段两端精确一致;市值字段各自行情快照,仅供展示

License

MIT