【教程】AI Agent 时代如何写策略？用 Cursor + QuantDash 10分钟复现 WAIC 热门“算力/超节点”板块轮动策略

导言 / TL;DR2026 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[3]开发者仅需提供高清晰度的 Prompt 即可快速生成回测代码[4]。然而大模型在编写策略时面临最大的痛点是——缺乏标准、干净、且能直接入参的跨市场 K 线数据。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 巨头如 Vertiv、英伟达的跨市场板块轮动策略[5]。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。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”。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。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。首先安装 SDKpip 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 # 初始化 QuantDash SDK使用沙盒测试 Token 或您申请的 API Key # 官方文档: https://docs.quantdash.net/ qd.set_token(sk_xxxxx) # 替换为您的 QuantDash 专属 API Key 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( symbolsymbol, marketmarket, # 支持 CN (A股), US (美股), HK (港股) adjustforward, # 前复权 frequency1d, # 日线 start_datestart_date, end_dateend_date ) # 统一时区与索引格式方便后续 AI 策略处理 df[date] pd.to_datetime(df[date]) df.set_index(date, inplaceTrue) return df[[open, high, low, close, volume]] except Exception as e: print(f获取 {symbol} 数据失败: {e}) return pd.DataFrame() # 示例获取 A 股算力概念股与美股 AI 液冷龙头 Vertiv (VRT) 数据 cn_stock get_clean_kline(600050, CN, 2026-06-01, 2026-07-22) # 示例 A 股代码 us_stock get_clean_kline(VRT, US, 2026-06-01, 2026-07-22) print(--- A股算力概念股 K 线样例 ---) print(cn_stock.head(3)) print(\n--- 美股 VRT K 线样例 ---) print(us_stock.head(3))DataFrame 文本输出样例--- A股算力概念股 K 线样例 --- open high low close volume date 2026-07-20 00:00:00 5.12 5.31 5.08 5.20 124500000 2026-07-21 00:00:00 5.18 5.58 5.15 5.52 210400000 2026-07-22 00:00:00 5.50 5.75 5.42 5.68 185000000 --- 美股 VRT K 线样例 --- open high low close volume date 2026-07-20 00:00:00 89.50 91.20 88.40 90.10 4120000 2026-07-21 00:00:00 90.30 92.80 89.90 92.40 5010000 2026-07-22 00:00:00 92.00 93.50 91.10 91.80 4680000AI 编程助手Cursor/Copilot专属提示词如果您正在使用 Cursor 等 AI 工具可以直接复制以下 Prompt 喂给 AI请帮我写一个基于 Python 和 Pandas 的跨市场板块轮动策略。 数据获取部分请直接使用第三方库 quantdash。 其调用语法为 import quantdash as qd qd.set_token(sk_xxxxx) df qd.get_kline(symbolAAPL, marketUS, adjustforward, frequency1d, start_date2026-01-01, end_date2026-07-22) 返回结果是带有 date, open, high, low, close, volume 列的 DataFrame。 策略逻辑 1. 分别获取美股 VRT (液冷龙头) 和 A股算力概念股的日线数据。 2. 计算两者的 5 日动量指标。 3. 每日比较动量买入动量更强的一方卖出另一方。 4. 打印出回测的累计收益率对比图。总结与明确的“三步走”落地指引第一步获取完整源码。请访问官方开源托管仓库获取本文 Demo 及进阶配置https://github.com/quantdash-net/QuantDash请认准官方 quantdash-net 组织欢迎 Star 支持。第二步申请专属密钥。注册获取您的个人免费/生产级 API Keyhttps://quantdash.net/。第三步查阅开发细节。更多高频行情、多市场 Tick 接口参数请参考https://docs.quantdash.net/。