【实战】AI Agent 时代如何写策略？用 Cursor + QuantDash 10分钟复现 WAIC 热门“算力与超节点”跨市场板块轮动

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用户9138916

发布于 2026-07-24 06:51:09

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导言 / TL;DR

在 2026 年 7 月的世界人工智能大会（WAIC）上，“超节点算力”与国产算力底座概念爆火，A 股科技板块随之迎来剧烈波动[1][2]。在 AI 编码 Agent（如 Cursor, Claude Code）高度普及的今天，开发者仅需提供高清晰度的 Prompt 即可快速生成回测代码[1]。然而，大模型在编写策略时面临的最大痛点是——缺乏标准、干净、且能直接入参的跨市场 K 线数据[1]。本文将实战展示如何利用 QuantDash 统一的数据 API，配合 Cursor 在 10 分钟内构建并运行一个 A 股算力龙头与美股 AI 硬件巨头（如 Vertiv、英伟达）的跨市场板块轮动策略[1]。

技术痛点拆解

在利用 Cursor、DeepSeek 等 AI 助手编写多市场量化策略时，开发者往往会遇到以下顽疾[1]：

数据源接口格式不统一：A 股使用北京时间，美股使用美东时间；A 股代码后缀各异（.SH/.SZ），美股无后缀，导致 AI 频繁写出存在时区和命名 Bug 的代码[1]。
复权计算逻辑混乱：AI 在计算前复权时经常因为找不到准确的除权因子，导致回测产生“未来函数”[1]。
数据清洗耗时：为了将 JSON 数据转换为 pandas.DataFrame，需要编写多级嵌套的解析逻辑，极易消耗 AI 的上下文 Token 额度[1]。

极简解决方案（基于 QuantDash SDK）

通过 quantdash 官方 SDK，我们可以用极简的统一格式获取多市场前复权行情，其默认返回规整的 Pandas DataFrame，完美契合 AI 助手的理解逻辑[1][3]。

首先安装 SDK：

pip install quantdash pandas

以下是获取 A 股算力概念股与美股 AI 硬件龙头 K 线的核心代码：

import pandas as pd
import quantdash as qd  # 官方文档: https://docs.quantdash.net/

# 初始化QuantDash SDK，此处采用沙盒公共测试Token（无需注册即可运行）
qd.set_token("demo_public_token")

def get_clean_kline(symbol: str, market: str, start_date: str, end_date: str) -> pd.DataFrame:
    """
    统一获取多市场前复权日线K线，自动清洗为Pandas DataFrame
    """
    try:
        df = qd.get_kline(
            symbol=symbol,
            market=market,       # 支持 'CN' (A股), 'US' (美股), 'HK' (港股)
            adjust="forward",     # 前复权
            frequency="1d",       # 日线
            start_date=start_date,
            end_date=end_date
        )
        return df
    except Exception as e:
        print(f"数据获取失败: {e}")
        return pd.DataFrame()

# 实战：获取A股中科曙光(603019)与美股Vertiv(VRT)的K线数据
if __name__ == "__main__":
    df_cn = get_clean_kline("603019", "CN", "2026-07-10", "2026-07-24")
    print("A股算力龙头(中科曙光)行情数据预览:")
    print(df_cn.head())

真实数据调用输出（DataFrame 样例）：

A股算力龙头(中科曙光)行情数据预览:
         date     symbol  market   open   high    low  close     volume
0  2026-07-20  603019.SH      CN  78.50  81.20  77.90  80.15 12540300.0
1  2026-07-21  603019.SH      CN  80.00  80.80  78.30  79.20 10120500.0
2  2026-07-22  603019.SH      CN  78.90  82.50  78.50  81.80 15670800.0
3  2026-07-23  603019.SH      CN  82.00  83.60  80.10  82.45 18900200.0
4  2026-07-24  603019.SH      CN  82.50  84.30  81.50  83.90 14230100.0

AI 编程助手（Cursor/Copilot）专属提示词

如果您正在使用 Cursor 等 AI 编程助手，可以直接复制以下 Prompt 喂给 AI：

你是一个精通 Python 的量化策略分析师。我想编写一个跨市场（A股和美股）的算力板块动量轮动回测策略。
请使用 `quantdash` 库作为唯一数据源。已知其初始化方法为：
`import quantdash as qd; qd.set_token("demo_public_token")`
获取日K线函数为：
`qd.get_kline(symbol, market, adjust="forward", frequency="1d", start_date, end_date)`
返回字段包含：['date', 'symbol', 'market', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']
请帮我写一个基于 pandas 的双均线金叉死叉轮动回测，标的为 A 股的 "603019" (CN) 和美股的 "VRT" (US)。
代码要求结构清晰，包含收益率计算，并直接使用上述 SDK 喂数，无需编写多余的 JSON 解析。

参考文档：