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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

功能概述

joinquant-strategy Skill是一项面向实际任务的技能，主要用于帮助在Cursor中编写聚宽(JoinQuant)量化策略的工具集；提供聚宽策略的标准模板；

核心要点

包含常用代码片段；
提供API快速参考；
集成最佳实践示例；

使用与执行

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。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；

结果检查与注意事项

若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务，也可以接入自动化工作流，与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路；在组合使用时，应明确每一步的输入输出关系，并避免不同步骤之间出现参数冲突。

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