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Orchestrateur de trading quantitatif A-shares

Orchestrateur principal pour le trading quantitatif des actions A. Analyse l'intention, gère le pipeline de recherche et coordonne sept sous-compétences, des données aux rapports.

Spar Skills Guide Bot
Data & IAAvancé
9014/08/2026
Claude CodeCursorWindsurf
#quant-trading#A股#master-skill#workflow#量化#调度器

Recommandé pour

Claude CodeCursorWindsurfData scientistData & analyseProductivité

name: jingni-trader version: 1.0.0 description: A股量化交易全流程主调度器。负责解析用户意图，管理投研阶段状态机，维护跨 Skill 的上下文对象，按流程依次调度七个子 Skill 完成从数据采集到绩效报告的全链路工作。本身不执行任何量化计算，只做编排。 author: quant-team license: MIT tags:

  • quant-trading
  • A股
  • master-skill
  • workflow
  • 量化
  • 调度器 dependencies:
  • importlib (Python 标准库)
  • logging (Python 标准库)
  • json (Python 标准库) environment_variables:
  • name: TUSHARE_TOKEN description: Tushare Pro API Token（启用 tushare 数据源时需要；tushare 是 opt-in 源，默认不参与降级链） required: false
  • name: GM_TOKEN description: 掘金量化API Token，用于实盘交易 required: false
  • name: IFIND_USERNAME description: 同花顺 iFinD 登录账号（启用 ifind 数据源时需要） required: false
  • name: IFIND_PASSWORD description: 同花顺 iFinD 登录密码（启用 ifind 数据源时需要） required: false
  • name: JINGNI_URL description: 惊泥因子库服务地址（启用 jingni-datafeed 因子库时需要） required: false
  • name: JINGNI_TOKEN description: 惊泥因子库 API Token（启用 jingni-datafeed 因子库时需要） required: false
  • name: DATA_BACKENDS description: 数据源优先级链，逗号分隔（如 "tushare,baostock,akshare,websearch"）。默认 "baostock,akshare,websearch"（仅真正免费源）。用户对话指定时优先级高于此变量 required: false default: "baostock,akshare,websearch"
  • name: QUANT_WORK_DIR description: 数据和工作目录 required: false default: "./workspace"
  • name: QUANT_FORCE_REFRESH description: 强制刷新所有阶段，忽略缓存产物（设为 "1" 启用） required: false default: "0"
  • name: FACTOR_BACKEND description: 因子计算后端（pandas_ta / talib），默认 pandas_ta（纯 Python，无需安装 C 依赖） required: false default: "pandas_ta"
  • name: BACKTEST_BACKEND description: 回测引擎后端（native / rqalpha / backtrader / gm），默认 native required: false default: "native"
  • name: ALLOW_SYNTHETIC_FALLBACK description: 全部数据源失败时是否生成模拟数据兜底（默认 true） required: false default: "true"
  • name: AUTO_INSTALL_BACKENDS description: 数据源依赖缺失时自动 pip install 后重试（默认 true） required: false default: "true"
  • name: LOG_LEVEL description: 日志级别 required: false default: "INFO" language: python python_version: "3.9+" entry_point: engine.py allowed_sub_skills:
  • data-engine
  • factor-engine
  • strategy-model-engine
  • backtest-engine
  • portfolio-risk-engine
  • execution-monitor-engine
  • reports-engine included_skills:
  • skills/data-engine
  • skills/factor-engine
  • skills/strategy-model-engine
  • skills/backtest-engine
  • skills/portfolio-risk-engine
  • skills/execution-monitor-engine
  • skills/reports-engine
  • skills/jingni-datafeed trigger_keywords:
  • 量化
  • 回测
  • 选股
  • 因子
  • 实盘
  • 组合优化
  • A股
  • 策略开发
  • 分析
  • 技术面
  • 基本面
  • 诊股

jingni-trader

概述

jingni-trader 是量化交易 Skill 套件的主协调中枢，负责：

  1. 解析用户自然语言意图，判断当前投研阶段
  2. 管理任务状态机，按流程调度子 Skill
  3. 维护会话状态和任务上下文
  4. 输出结构化的量化研究报告

意图解析与路由

系统采用单一工作流模型：根据用户是否明确需要构建可回测/可交易策略，选择执行深度。因子计算/IC 分析本身是两条路径共用的前置步骤，不构成"策略构建"意图。

| 用户意图 | 触发条件 | 阶段路径 | 报告类型 | |------|---------|---------|---------| | 策略构建（strategy_required=True） | 包含"回测/策略/模型/组合/实盘/选股/风控/下单"等动作关键词 | DATA → FACTOR → MODEL → BACKTEST → PORTFOLIO → EXECUTION → REPORT | 策略回测绩效报告（夏普/回撤/归因） | | 分析（默认）（strategy_required=False） | 未命中策略构建关键词（含"分析/技术面/基本面/因子/alpha/ic"等） | DATA → FACTOR → REPORT | 个股深度分析报告（技术面+基本面） |

默认走分析路径：意图模糊或仅提及"因子/分析"时，strategy_required=False，因子仅用于分析，不构建策略。用户明确要求"回测/策略/实盘"等动作时才升级到完整 7 阶段管线。

路由实现

  • ctx.metadata["strategy_required"]: 布尔标志，驱动 target_stages 选择
  • ctx.metadata["report_template"]: 报告模板检测（technical/fundamental/both），正交维度，两条路径都设置
  • reports-engine 已统一路由：根据是否存在 BACKTEST 产物自动选择生成绩效报告还是模板分析报告，无需上层区分

个股分析报告支持三种模板：

  • technical: 仅生成技术面深度分析报告（含A股特色：资金面、龙虎榜）
  • fundamental: 仅生成基本面深度分析报告（含A股特色：股东结构）
  • both: 同时生成技术面与基本面两份报告（默认）

LLM 动态 Prompt 生成

reports-engine 的 llm_analyst 模块根据模板配置文件（technical.yaml / fundamental.yaml）中的 factor_groups 动态生成 LLM 系统提示词：

  • 每个因子分组（factor_group）包含因子列表、渲染方式、分析要点提示（analysis_hint）
  • TechnicalAnalyst 和 FundamentalsAnalyst 根据 factor_groups 动态构建指标参考说明和分析要点
  • 当 factor_groups 为空时，自动回退到硬编码的默认指标说明
  • 因子名称到中文说明的映射表维护在 _TECHNICAL_FACTOR_DESCRIPTIONS / _FUNDAMENTAL_FACTOR_DESCRIPTIONS 中

数据源优先级策略

数据源优先级采用"对话优先 + 配置兜底"的设计：用户通过自然语言对话即可切换数据源，无需修改环境变量。

完整优先级链（从高到低）

1. ctx.external_data (Agent 系统内置工具/MCP) — 最高，直接跳过降级链
2. ctx.data_sources (用户对话指定) — 用户通过对话明确要求时由 agent 写入
3. 环境变量 DATA_BACKENDS — 高级用户/CI 配置
4. 代码默认值 "baostock,akshare,websearch" — 兜底（仅真正免费源）
5. synthetic (模拟数据兜底) — 全部失败时告知用户

用户对话式切换数据源（推荐方式）

用户直接与 agent 对话即可指定数据源优先级，agent 会解析意图并写入 ctx.data_sources，覆盖环境变量：

| 用户说什么 | agent 解析结果(ctx.data_sources) | |-----------|--------------------------------| | "用 wind 取数据" | ["wind", "baostock", "akshare", "websearch"] | | "优先用 ifind" | ["ifind", "baostock", "akshare", "websearch"] | | "优先用 ifind，失败用 tushare" | ["ifind", "tushare", "baostock", "akshare", "websearch"] | | "用 tushare 取数据" | ["tushare", "baostock", "akshare", "websearch"] | | "用万得取数据" | ["wind", ...]（中文别名） | | "用同花顺取数据" | ["ifind", ...]（中文别名） | | "用 baostock 和 akshare" | ["baostock", "akshare", "websearch"] | | （未提及数据源） | None（走环境变量 → 默认值） |

判定规则（避免误触发）：

  • 必须同时命中"动作动词"（用/使用/优先/首选/改用/切换/换/use/using/from）和"数据源名称"（tushare/baostock/akshare/wind/ifind/万得/同花顺/掘金/通达信/迅投）
  • 用户只指定部分源时，自动追加默认免费降级链作为兜底
  • 未识别到数据源意图时，ctx.data_sources 保持 None，由 data-engine 走环境变量/默认值

可选数据源（opt-in 源）

以下数据源默认不参与降级链，需要用户通过对话明确指定或通过 DATA_BACKENDS 环境变量启用：

| 数据源 | 中文名 | 前置条件 | |--------|--------|---------| | tushare | Tushare Pro | TUSHARE_TOKEN（商业 API，有免费额度） | | wind | 万得 | Wind 金融终端 + WindPy | | ifind | 同花顺 iFinD | iFinDPy + 账号密码（IFIND_USERNAME/IFIND_PASSWORD） | | xtquant | 迅投 QMT/xtp | 本地券商客户端 | | gm | 掘金量化 | GM_TOKEN + 付费 SDK | | tdxquant | 通达信量化 | 本地通达信金融终端 TQ 策略 |

默认免费数据源（无需任何配置）

| 数据源 | 说明 | |--------|------| | baostock | 老虎量化开源项目（无需 Token） | | akshare | 聚合库爬虫（无需 Token） | | websearch | 通过 WebSearch 工具查询（终极回退） |

精准降级

降级链中某个源失败时，只在该源特定异常类型触发时才切换到下一源（如 tushare 的 QuotaExceededError/RateLimitError），避免普通错误误降级。详见 data-engine 的 DATA_FALLBACK_RULES。

数据源依赖自动安装

当某数据源适配器所需的第三方库尚未安装时，data-engine 不会直接跳过该数据源，而是先尝试用当前 Python 解释器自动安装依赖（pip install），安装成功后再加载并使用该数据源；仅当自动安装失败时才会按降级链跳到下一个数据源。

  • 开关：AUTO_INSTALL_BACKENDS（默认 true）
  • 后端与 pip 包映射（见 skills/data-engine/scripts/config.py 的 BACKEND_PIP_PACKAGES）
  • 自动安装结果会被缓存，避免在同一次运行的降级链里重复安装

高级：环境变量配置（可选）

如果用户希望通过环境变量持久化配置数据源优先级（适合 CI/服务器场景），可设置 DATA_BACKENDS：

# Linux/Mac
export DATA_BACKENDS=wind,tushare,baostock,akshare,websearch

# Windows PowerShell
$env:DATA_BACKENDS = "wind,tushare,baostock,akshare,websearch"

环境变量优先级低于 ctx.data_sources：用户在对话里说"用 wind"会立即覆盖环境变量配置。

运行归档机制

每次运行完整流程时，自动创建归档目录保存所有过程和结果：

  • 在 workspace/archives/ 下创建 YYYYMMDD_HHMMSS 格式的运行归档目录
  • 每个子任务在归档目录中创建 step_N_<阶段名> 格式的子文件夹
  • 每个步骤保存 summary.md 子任务小结报告
  • 全景汇总 pipeline_summary.md 保存在归档根目录

归档目录结构：

workspace/archives/20260529_143025/
├── pipeline_summary.md
├── step_1_DATA/
│   ├── summary.md
│   └── artifacts/
├── step_2_FACTOR/
│   ├── summary.md
│   └── artifacts/
├── step_3_REPORT/
│   ├── summary.md
│   └── artifacts/
...

阶段状态机

单一工作流 + 因子用途分支

系统采用单一工作流，根据 strategy_required 标志选择执行深度：

                              ┌─ strategy_required=True ──→ [MODEL] → [BACKTEST] → [PORTFOLIO] → [EXECUTION] → ┐
[DATA] → [FACTOR] → ┤                                                                                              ├→ [REPORT]
                              └─ strategy_required=False（默认）──────────────────────────────────────────────┘

分支逻辑

  • 默认分析路径（strategy_required=False）：因子仅用于分析，跳过 MODEL/BACKTEST/PORTFOLIO/EXECUTION，直接 DATA → FACTOR → REPORT
  • 策略构建路径（strategy_required=True）：完整 7 阶段管线，REPORT 阶段根据 BACKTEST 产物存在性自动生成绩效报告
  • 回测失败 → 返回因子调优
  • 模型过拟合 → 触发样本外再验证

LLM 内容注入

个股分析报告中包含 LLM 占位符（<!--LLM_TECHNICAL_ANALYSIS_PLACEHOLDER--> / <!--LLM_FUNDAMENTAL_ANALYSIS_PLACEHOLDER-->），agent 可在 run_pipeline() 时传入 llm_responses 参数自动替换：

result = engine.run_pipeline(
    user_input="分析 002594.SZ 比亚迪的技术面和基本面",
    llm_responses={
        "technical": {"overall_assessment": "...", "technical_score": 75, ...},
        "fundamental": {"overall_assessment": "...", "fundamental_score": 82, ...},
    }
)

Context 对象

标准化的上下文对象，包含以下字段：

| 字段名 | 类型 | 说明 | |--------|------|------| | task_id | str | 当前任务ID（YYYYMMDDHHMMSS） | | session_id | str | 会话ID | | user_intent | str | 用户原始意图 | | current_stage | str | 当前所处阶段 | | target_stages | List[str] | 目标阶段列表 | | stock_pool | List[str] | 股票池（股票代码列表，空列表=全市场） | | benchmark | str | 基准指数代码（默认 000300.SH） | | start_date | str | 开始日期 | | end_date | str | 结束日期 | | strategy_name | str | 策略名称 | | strategy_params | Dict[str, Any] | 策略参数字典 | | artifacts | Dict[str, str] | 已完成阶段产物路径 | | external_data | Dict[str, Any] | 系统内置工具传入的外部数据 | | data_sources | Optional[List[str]] | data-engine 专用：用户对话指定的数据源优先级链（None 时走环境变量/默认值） | | run_dir | str | 当前运行归档目录路径 | | step_dirs | Dict[str, str] | 各步骤归档子目录路径 | | metadata | Dict[str, Any] | 各阶段元数据（含 strategy_required、report_template、factor_source、report_intent 等） | | errors | List[str] | 错误记录 |

使用示例

Python API

from engine import run, MasterEngine
from context import Context

# 创建 Context
ctx = Context(
    task_id="task_001",
    user_intent="帮我用近3年A股数据做一个20日反转因子选股回测",
    current_stage="IDLE"
)

# 运行主流程
result = run(ctx)
print(result)

# 个股分析（含 LLM 内容注入）
engine = MasterEngine()
result = engine.run_pipeline(
    user_input="分析 002594.SZ 比亚迪的技术面和基本面",
    llm_responses={
        "technical": {...},
        "fundamental": {...},
    }
)

CLI 运行

# 交互式输入
python engine.py -i "帮我用近3年A股数据做一个20日反转因子选股回测"

# 指定参数
python engine.py --task-id test001 --stock-pool 000001.SZ,600000.SH --start-date 2021-01-01 --end-date 2024-01-01

# 仅生成报告
python engine.py -i "生成上个月实盘绩效报告"

# 强制刷新（忽略缓存）
python engine.py -i "分析比亚迪基本面" --force

子 Skill 映射

| 阶段 | 对应子 Skill | 说明 | |------|-------------|------| | DATA | data-engine | 多源数据采集与清洗 | | FACTOR | factor-engine | 因子计算、IC分析、多因子融合 | | MODEL | strategy-model-engine | 模型训练与超参优化 | | BACKTEST | backtest-engine | 策略回测与绩效评估 | | PORTFOLIO | portfolio-risk-engine | 组合优化与风控 | | EXECUTION | execution-monitor-engine | 实盘执行与监控 | | REPORT | reports-engine | 量化绩效报告 / 个股分析报告 |

jingni-datafeed 自动部署

jingni-trader 可选依赖 jingni-datafeed（惊泥因子库 datafeed 服务），该子 skill 独立维护在 duhanjun/jingni-datafeed。

启动时自动检测：MasterEngine 实例化时自动检查 skills/jingni-datafeed/ 目录：

  • 目录不存在 → 自动从 GitHub 克隆（git clone --depth 1），用户无需手动操作
  • 目录已存在 → 运行正常的版本检查（只检测落后、不自动修改文件）

自动克隆失败时不会阻断主流程，仅输出警告日志。如需手动安装：

cd jingni-trader
git clone https://github.com/duhanjun/jingni-datafeed.git skills/jingni-datafeed
cp skills/jingni-datafeed/.env.example skills/jingni-datafeed/.env
# 编辑 skills/jingni-datafeed/.env 填入 JINGNI_URL / JINGNI_TOKEN

里程碑检查点

每个子 Skill 完成后自动检查：

  • 产物完整性
  • 基本合理性
  • 失败时给出清晰错误码
  • 支持从断点重试

错误处理

  • 所有子 Skill 调用包含异常捕获
  • 明确的错误信息和建议
  • 优雅降级策略

配置说明

详见 references/config_guide.md

API 文档

详见 references/api_reference.md

Context 协议

详见 references/context_protocol.md

工作流架构

详见 references/workflow_architecture.md

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