by 雪隐 from juejin.cn/user/143341…
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大家好，好久没写文章了，最近因为有一些时间（可能要被裁员了），所以想简单的写一些我感觉有趣的东西。
这次我想写的是一个AI股票小助手，但是事先声明，这个股票助手只是一个辅助性的工具，并不是什么能够保证赚钱的手段，如果你们因为这个工具亏钱了，或者少赚钱了，一概不负责，如果对ai辅助炒股有兴趣的朋友，可以看看这个文章。
这次我准备把文章分为基础内容讲解，事先准备，数据获取，openclaw的运用几个方面，内容不会太多。
一、基础概念（轻量，只讲工具）
- 简单说明量化研究的常见步骤：数据 → 策略想法 → 历史回测。
- 强调：本文只介绍工具的使用方法，不提供任何投资建议或交易策略。
二、事先准备（环境 + 注意事项）
- Python 3.10+ 环境，建议用 conda。
- 需要用到的库：
akshare，MiniQMT（需要券商终端支持），backtrader，TA-Lib。 - 风险提示（再次）：数据仅供参考，回测结果不代表未来表现，不要据此实盘交易。
三、数据获取：AkShare 与 MiniQMT 的简单对比
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AkShare：
- 纯免费开源，适合获取 A 股历史日线、财务数据等。
- 给出一个最简单的例子：获取某只股票的历史收盘价（比如
000001平安银行）。
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MiniQMT：
- 需要开通 QMT 权限，可以获取更实时的 tick 数据、下单接口等。
- 只展示如何连接、获取一个合约的基本信息，不展示下单代码。
- 强调：即使能下单，也不讨论实盘交易。
四、技术指标计算：TA-Lib 的简单用法
- 用一个例子展示如何用 TA-Lib 计算 RSI 或 MACD 的数值。
- 代码仅输出指标结果，不解读指标的意义。
五、回测框架：Backtrader 的 Hello World
- 搭建一个最简单的回测结构：买入持有（不展示任何择时策略）。
- 输出：回测的最终资产曲线图，只用来演示框架的使用方法。
六、整合示例
- 把多个内容整合成一个整体的例子
七、安全声明 + 总结
- 再次明确：本文所有内容仅用于 Python, nodejs 编程和开源库的学习交流。
- 股市有风险，任何基于此工具的操作需用户自己负责。
- 推荐读者参考各库的官方文档继续学习。
- “回测系统可以帮我们验证一个想法在历史数据上的表现，但请注意：历史永远不代表未来。”
- “我们不讲解任何具体的买卖规则，只展示工具的函数调用方法。”
- “如果你打算使用 MiniQMT 的交易功能，请务必在模拟环境中测试，并自负盈亏。”
