joinquant聚宽平台的策略助手，DR成熟框架

提供聚宽量化策略开发模板、代码片段和API参考，助力策略快速编写与风险管理实践。

joinquant-strategy Skill

帮助在Cursor中编写聚宽(JoinQuant)量化策略的工具集。

主要功能

• 提供聚宽策略的标准模板
• 包含常用代码片段
• 提供API快速参考
• 集成最佳实践示例

目录结构

joinquant-strategy/
├── README.md            # Skill 说明文档
├── templates/           # 策略模板目录
│   ├── basic_template.py            # 基础策略模板
│   ├── dual_strategy_template.py    # 双策略模板
│   └── etf_rotation_template.py     # ETF轮动策略模板
├── snippets/            # 代码片段目录
│   ├── data_fetching.md       # 数据获取常用代码
│   ├── order_handling.md      # 下单处理代码
│   ├── risk_control.md        # 风险控制代码
│   └── technical_analysis.md  # 技术分析代码
├── api_reference/       # API参考文档
│   ├── core_functions.md      # 核心函数说明
│   ├── data_functions.md      # 数据获取函数说明
│   └── order_functions.md     # 下单函数说明
└── examples/            # 示例策略
    └── momentum_etf_strategy.py    # 动量ETF策略

功能说明

策略模板

• basic_template.py: 基础策略模板，包含完整的策略结构和基本逻辑
• dual_strategy_template.py: 双策略模板，基于示例实现的双策略框架
• etf_rotation_template.py: ETF轮动策略模板，用于实现ETF轮动交易策略

代码片段

• data_fetching.md: 数据获取常用代码，包括历史数据、财务数据等获取方法
• order_handling.md: 下单处理代码，包括委托下单、撤单等操作
• risk_control.md: 风险控制代码，包括止损、止盈、仓位管理等
• technical_analysis.md: 技术分析代码，包括常用技术指标计算

API参考文档

• core_functions.md: 核心函数说明，包括策略初始化、运行等核心功能
• data_functions.md: 数据获取函数说明，详细介绍数据API的使用方法
• order_functions.md: 下单函数说明，详细介绍下单API的使用方法

示例策略

• momentum_etf_strategy.py: 动量ETF策略，基于示例整理的完整策略实现

使用方法

在Cursor中使用此skill时，可以：

1. 快速开始：使用/template命令选择策略模板
2. 代码补全：输入/snippet查看常用代码片段
3. API查询：输入/api 函数名快速查看API用法
4. 最佳实践：参考examples/目录学习复杂策略的编写

注意事项

• 本工具包提供的代码和模板仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行调整
• 策略开发过程中，应注意风险管理和回测验证
• 请遵守 JoinQuant 平台的相关规定和限制

版本信息

• 版本: 1.0.0
• 最后更新: 2026-03-10