Racing Quant AI 赛马量化AI选股系统
集成策略匹配与个股深度分析的量化选股系统
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Racing Quant AI 赛马量化AI选股系统。 它的用途是：集成策略匹配与个股深度分析的量化选股系统 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/quant-stock-picker/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'我要进行量化选股，请帮我从策略数据库中匹配推荐低估值高成长策略，并分析持仓个股。'系统会先连接MySQL策略库，筛选出符合要求的策略，获取持仓股票列表，然后对每只股票进行5维度分析，输出综合投资参考。
介绍
这个Skill解决了投资者在量化选股过程中策略筛选繁琐、个股分析不深入的问题。实际投资中，投资者往往需要从海量策略中手动筛选，再逐个分析持仓股票，效率低下且容易遗漏关键信息。
使用方式很简单，你只需要通过自然语言描述投资需求（如“寻找低估值高成长策略”），系统会自动从远程MySQL策略数据库中智能匹配最合适的量化策略，并获取最新持仓股票。之后，它会调用多个数据源对每只股票进行5维度深度分析，包括核心交易数据、财务指标、资金流向等，最终生成综合投资参考。
它非常适合需要量化选股辅助决策的投资者、量化研究员和数据分析师。尤其是那些已经使用量化策略但缺乏个股深度分析能力的团队或个人，以及希望快速从策略库中筛选并评估持仓标的的用户。
建议在需要快速筛选策略并获取个股分析时统一使用此工具。需要注意的是，它依赖外部数据源（Tushare、akshare等），数据获取失败时会如实标注，不会编造数值。策略数据库需保持网络连接，且数据源优先级已固定，无法自定义切换。
常见问题
如何安装这个Skill？
在ClawHub上搜索racing-quant-ai并安装，或使用命令claw install racing-quant-ai。
数据源优先级是什么？
优先级为Tushare > akshare > baostock > 东方财富API，策略数据来自远程MySQL数据库。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/quant-stock-picker/raw/index.md 读取 Racing Quant AI 赛马量化AI选股系统 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/quant-stock-picker/raw/index.md（查看排版版本）