豆包调用 AIQT MCP 实现中文量化策略编写和回测
AIQT MCP 说明
AIQT MCP 是基于 A 股市场日级 K 线数据进行回测计算的 MCP，它可以接收来自 AI 智能体生成的规范 AIQT 量化策略，执行并返回回测结果。
AIQT 量化策略用汉语书写，普通股民也能看懂，从而可以确认 AI 生成的策略逻辑是否准确，避免 AI 幻觉曲解用户目标导致的错误。
AIQT MCP 服务地址：https://aiqt.cc/mcp
该 MCP 提供 7 个工具：
工具名 |
说明 |
saveStrategy |
保存策略内容 |
getStrategy |
读取当前策略池中的策略内容 |
saveBacktestParams |
保存回测参数 |
getBacktestParams |
读取当前回测参数池中的回测参数 |
bactTest |
对当前策略池中的策略，用当前回测参数池中的参数进行回测 |
webDisplay |
在网页中查看策略和回测 |
getSignals |
计算信号日期当天出现的买卖信号 |
Aiqt-strategy SKILL 用于辅助豆包生成规范的 AIQT 量化策略。用户输入自然语言需求，豆包编写符合规范的 AIQT 中文量化策略，发送给 MCP 检验并保存。用户审核策略逻辑符合要求后，指定回测参数 (股票代码、回测时间等)，发送给 MCP 进行回测计算，结果集返回后由豆包渲染展示给用户。
Aiqt-strategy SKILL 安装
1. 下载 SKILL 压缩包：
2. 在豆包的侧边栏中选择「连接器·技能·伙伴」：
3. 在右上角点击「添加」→「上传技能」：
4. 把压缩包文件拖拽到下面技能框中：
5. 上传成功后，可在技能管理中看到上传的技能：
SKILL 文件体系
技能目录建议按以下结构组织：
aiqt-strategy
├── SKILL.md # 主技能文件（触发词、流程、规则）
├── references/
│ ├── aiqt-prompt.md # 量化策略语法规则、内置指标列表、策略示例
│ └── mcp-input.md # mcp 工具参数说明
└── assets/
│└── backtest-card-template-multi-detail.html # 多票回测各股收益
│└── backtest-card-template-multi-summary.html # 多票回测结果
│└── backtest-card-template-multi-trades.html # 多票回测交易明细
│└── backtest-card-template-single.html # 单票回测结果
│└── backtest-card-template-single-trades.html # 单票票回测交易明细
│└── backtest-card-template-single-trades-source.html # 多票回测交易明细数据
文件 |
作用 |
SKILL.md |
定义技能的完整功能、处理流程、输出内容、MCP 调用方式 |
references/ aiqt-prompt.md |
定义量化策略的语法规范、内置指标、策略和指标举例 |
references/ mcp-input.md |
mcp 工具输入参数说明和举例 |
assets/ |
回测结果输出模板示例 |
AIQT MCP 连接配置
1. 在豆包的侧边栏中选择「连接器·技能·伙伴」，在右上角点击「添加」→「新建自定义连接器」：
2. 服务器名称用 AIQT-MCP，服务器 URL 是 https://aiqt.cc/mcp：
3. 保存成功后，在连接器管理列表中可以看到 AIQT-MCP。
示例 - 海龟策略
下面我们以海龟策略为例演示如何调用 AIQT MCP 工具完成策略编写、回测、交易信号输出等一系列工作。
策略编写
1. 用自然语言输入策略要求
例如输入：生成一个经典的海龟策略
2. 豆包触发技能，编写中文规范策略
这是该技能的一大亮点，它输出的不是晦涩的程序代码，而是固定格式的中文策略，人人都能看懂，策略逻辑清清楚楚。
3. 检查中文策略逻辑是否符合要求。例如这里 AI 将海龟策略的上轨周期设为 20，下轨周期设为 10。假设我们希望做一个对称的策略，将下轨周期也设为 20。直接用自然语言提示 AI 修改即可。
中文策略中可以看到，下轨周期被改为了 20。
单票回测
4. 根据 AI 提示输入回测参数，例如：
股票代码：600690，回测期近 1 年，前复权，提前读数 30 天
5. 执行回测，得到回测结果
单票回测结果会返回两张表，一张是回测结果表，一张是交易明细表。交易明细表数据量较多，AI 不一定会一次展示所有结果，需要查看时直接向 AI 提问即可。两张表格示例如下。
回测结果：
交易明细：
多票回测
6. AIQT 中还可以同时回测多只股票（最多 100 只），在回测参数中输入对应的股票大面即可。例如这里我们想同时回测 10 只股票，可以输入：
修改回测参数，股票代码：688001,688002,688003,688004,688005,688006,688007,688008,688009,688010。前复权，回测期近半年，提前读数 50 天
7. 执行回测，得到回测结果。多票回测结果会返回 3 张表分别为多票汇总、各票收益和交易汇总。当数据量较多时 AI 不一定会一次展示所有结果，需要查看哪张表格直接向 AI 提问即可。3 张表格结果示例如下：
多票汇总：
各票收益：
交易汇总：
输出交易信号
回测完成后，可以调用 MCP 工具 getSignals 来输出当日或某日的交易信号。
例如上一步的海龟策略，回测完成后，可以在对话里继续输入：计算交易信号
这时 AI 会提示填写持仓股票代码和信号日期。
输入代码和日期后，AI 会调用 mcp 工具计算出交易信号
结果输出，在 9 月 21 日股票 688007 有买入信号。
网页端查看策略、回测和 K 线图
回测结果数据往往比较大，豆包界面有时候会显示不全，用户也可以调用 mcp 工具 webDisplay，在网页里查看详细的回测结果和 K 线图。
例如，在上一步海龟策略的任务对话中输入提示词：在网页里查看策略
打开链接可以看到该策略所有的数据和参数（该链接为动态链接，如改变参数要重新调用）：
在网页上可以回测得到详细的回测结果：
网页上还有画图功能，可以绘制 K 线、指标和买卖点位
绘画指数比较图：
查看当前策略
使用工具 getStrategy 可以查看当前策略池中的策略，例如在对话任务中继续输入：查看当前策略。
可以看到策略池里保存的正是前面用到的海龟策略。
查看当前回测参数
使用工具 getStrategy 可以查看当前回测参数池里的参数，例如继续输入：查看当前回测参数。
参数池里保存的是最近一次使用的回测参数。
根据回测结果优化策略
如果回测结果不满意，还可以让 AI 根据回测结果对策略进行优化。例如输入：分析多票回测结果优化策略
AI 会对结果进行分析，然后给出推荐的方案，用户可以继续回测验证。
更多策略编写示例
在用 AI 编写策略时，交易逻辑描述的越清楚，AI 写出的策略就越符合用户要求。通常我们可以用自然语言说清楚买卖条件。下面举几个策略编写的提示词示例。
KDJ 低位金叉短线反转策略
提示词：
编写策略
买入条件：K、D 均低于 20，J 值触底回升，K 线上穿 D 线金叉。
卖出条件：K、D 高于 80，K 线下穿 D 线死叉。
AI 输出：
布林带开口向上策略
提示词：
编写策略
买入条件（全部满足）：
1、布林带（20,2）连续 3 日收口后首次开口向上；
2、收盘价站连续 2 日稳布林带中轨，并且最高价触碰上轨；
3、中轨均线保持上行趋势。
卖出条件（满一执行）：
1、股价连续 2 日跌破布林带中轨且中轨拐头走平或向下；
2、布林带连续 2 日开口收敛、重回震荡形态，趋势结束。
AI 输出：
20 日乖离率修复战法
提示词：
编写策略
买入条件：BIAS (20)≤-8，乖离持续收窄。
卖出条件：BIAS (20)≥8，正乖离过大，获利了结。
AI 输出：
DPO+BOLL 震荡低吸量化策略
提示词：
编写策略
买入条件：DPO 负值低位拐头；价格触碰布林下轨。
卖出条件：DPO 正值高位拐头；价格触碰布林上轨。
AI 输出：
新高连阳趋势强化策略
提示词：
编写策略
策略逻辑：连续收阳叠加持续创新高，是多头力量持续释放的直接信号，趋势强度不断提升，短期上涨惯性极强。
买入条件：1、连续 2 日及以上收阳线；2、连阳期间，每日收盘价持续创出阶段新高；3、成交量持续温和放大，无放量出货迹象。
卖出条件：1、出现放量阴线吞噬前一日阳线，多头力量衰退；2、停止创新高且高位滞涨，趋势终结。
AI 输出：
