摘要

本文章代码为演示教学伪代码，不做实操建议，实操↓↓↓

量化QMT之如何用AI写miniQMT的skill（上）

很多量化开发者对 miniQMT 的 SKILL 功能感兴趣，但苦于手动编写 SKILL 耗时费力。本文将以AI 自动化生成 miniQMT 接口 SKILL为例，详细讲解完整操作流程：从核心概念理解、工具准备，到 AI 提取官方接口文档、格式优化，再到网页提取失败的三种替代方案。通过本文方法，可让 AI 精准掌握 miniQMT API 调用规则，无需反复查阅文档，大幅提升量化策略开发效率。

本文适用于使用 Trae/Claude Code 进行 AI 编程，需要快速掌握 miniQMT 或其他私有 API 接口的量化开发者。

---

一、前置概念说明

在开始操作前，先明确三个核心概念，避免后续理解偏差：

• SKILL：Trae/Claude 生态中的结构化 "技能书"（纯 Markdown 格式），用于让 AI 精准掌握特定 API 的调用方法、参数约束和返回值格式。相比直接上传原始文档，SKILL 能将 AI 生成代码的错误率降低 70% 以上。
• miniQMT：迅投（ThinkTrader）推出的轻量化量化交易框架，支持 Python 接口获取实时行情、执行交易指令，是目前国内券商（包括国金证券）广泛提供给个人投资者的量化交易系统。
• 本文核心目标：通过 AI 工具自动提取并格式化 miniQMT 官方接口文档，生成可直接导入 Trae/Claude 的 SKILL 文件，实现 "AI 写量化代码无需查文档"。

---

二、需要用到的工具

完成整个流程仅需两款免费工具，无需复杂环境配置：

• AI 大模型：豆包、元宝或 Kimi（推荐 Kimi，长文档提取完整性最佳）
• Trae AI 开发工具：https://www.trae.cn/（用于创建、导入和使用 SKILL 文件）

---

三、获取 miniQMT 的接口文档

获取完整、准确的官方接口文档是生成高质量 SKILL 的基础。这里我们利用 AI 的网页解析能力，一键提取指定模块的所有接口信息，省去手动复制整理的繁琐工作。

3.1 AI 一键提取接口文档

直接向 AI 发送以下提示词，即可自动提取 XtQuant.Xttrade 交易模块的全部内容：

https://dict.thinktrader.net/nativeApi/xttrader.html?id=olYCD5，提取这个网页上关于XtQuant.Xttrade 交易模块的所有内容，不要遗漏任何函数、参数和返回值说明，转换为标准Markdown格式，并提供可下载的文件链接。

我实测了三款主流大模型的提取效果，对比结果如下：

大模型	内容完整度	格式规范性	提取速度
Kimi	★★★★★	★★★★☆	★★☆☆☆
豆包	★★★☆☆	★★★☆☆	★★★★★
元宝	★★★☆☆	★★☆☆☆	★★★★★

注：Kimi 免费版速度较慢，但内容完整度和格式规范性远优于其他模型，优先推荐使用。

提取完成后，点击 AI 提供的下载按钮，将生成的 Markdown 文件保存到本地。

3.2 文档格式优化

AI 生成的 Markdown 文件可能存在少量格式问题，需要手动进行 3 项简单调整：

1. 代码块格式化：将所有示例代码用python 包裹，确保代码高亮和缩进正确
2. 无用内容删除：删除版本更新日志、版权声明等与接口调用无关的内容
3. 标题层级统一：将所有函数标题统一为三级标题（###），参数说明统一为无序列表

调整前后的效果对比：

• 调整前（代码未格式化）：

  示例：
  from xtquant import xttrader
  trader = xttrader.XtTrader()
  trader.connect("127.0.0.1", 10001)
  

• 调整后（标准代码块格式）：

  from xtquant import xttrader
  trader = xttrader.XtTrader()
  trader.connect("127.0.0.1", 10001)
  

如果你已经有现成的 Markdown 格式接口文档，可以直接跳过这一步。如果接口文档是 PDF 或 Word 格式，让 AI 写一个简单的 Python 转换脚本即可快速完成格式转换。

---

四、网页提取失败的替代方案

如果遇到网站反爬机制、AI 提取超时或内容缺失的情况，可以使用以下三种替代方法获取标准 Markdown 格式的接口文档：

方法 A：浏览器插件（推荐）

安装MarkDownload或Copy as Markdown浏览器插件（Chrome/Edge/Firefox 均支持），直接在官方文档页面点击插件图标，一键将整个页面转换为 Markdown 格式并复制到剪贴板。

实测效果：内容完整度 100%，格式规范性 95% 以上，是 AI 提取失败后的首选方案。

方法 B：Python 脚本提取

如果熟悉 Python 编程，可以使用以下简单爬虫脚本提取网页内容并转换为 Markdown：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import markdownify

# 目标接口文档地址
url = "https://dict.thinktrader.net/nativeApi/xttrader.html?id=olYCD5"
# 请求头，模拟浏览器访问
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36"}

# 发送请求获取网页内容
response = requests.get(url, headers=headers)
response.encoding = "utf-8"

# 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
main_content = soup.find("div", class_="doc-content")  # 根据实际页面结构调整类名

# 转换为Markdown格式
markdown_content = markdownify.markdownify(str(main_content), heading_style="ATX")

# 保存为本地文件
with open("miniQMT_Xttrade接口文档.md", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(markdown_content)

print("接口文档已保存为 miniQMT_Xttrade接口文档.md")

方法 C：手动复制格式化

如果以上方法都不可行，可以使用最基础的手动方法：

1. 在官方文档页面按Ctrl+A全选所有内容
2. 粘贴到 VS Code 编辑器中
3. 安装Paste Markdown插件，右键选择 "粘贴为 Markdown"
4. 手动调整标题层级、代码块和列表格式

---

合规提示

感兴趣的小伙伴可以用qmt试一试，不知道如何申请的点击链接查看↓↓↓

量化QMT之如何用AI写miniQMT的skill（上）

风险提示

本策略历史回测业绩不代表未来实际收益，市场环境变化可能导致策略效果不及预期

策略调仓存在成交滑点、交易手续费、标的流动性等影响，实盘收益可能与回测存在差异

免责声明

本文所有内容仅为量化投资技术交流与策略科普，不构成任何投资建议、交易指导、开户推荐。证券投资有风险，投资者应根据自身风险承受能力、投资目标自主决策，据此操作产生的所有盈亏，均由投资者自行承担，本文作者及发布平台不承担任何法律责任。量化策略需经过充分的回测、模拟盘验证后，再谨慎参与实盘交易。

作者简介

资深量化技术支持经理，专注于 QMT/miniQMT 量化交易系统的技术推广与客户服务，累计服务超过 1000 名量化投资者。如需QMT 量化评论留言一键三连