qlib-mcp

全网首个 Microsoft Qlib 量化研究平台的 MCP Server — 让 AI Agent 直接调用 Qlib 做数据查询、因子分析和策略回测。

功能概览

安装

前置依赖

# Python 3.10+（推荐 3.12）
pip install pyqlib mcp

下载 Qlib 数据（A 股日线，约 500MB）

python -m qlib.run.get_data qlib_data \
  --target_dir ~/.qlib/qlib_data/cn_data \
  --region cn

注册到 MCP 客户端

Claude Desktop / mcporter / Cursor:

{
  "mcpServers": {
    "qlib": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/qlib-mcp/server.py"],
      "description": "Microsoft Qlib 量化研究平台"
    }
  }
}

请将 python 替换为你实际的 Python 路径（如 /Users/你/.pyenv/versions/3.12.12/bin/python）

使用示例

1. 初始化

调用 qlib_init，data_path = "~/.qlib/qlib_data/cn_data"，region = "cn"

2. 查询 CSI300 成分股

调用 qlib_list_instruments，market = "csi300"，start_date = "2024-01-01"

3. 获取平安银行近 60 日收盘价

调用 qlib_get_data，symbols = "SZ000001"，fields = "$close,$volume"，start_date = "2024-10-01"

4. 20 日动量因子 IC 分析

调用 qlib_factor_analysis，factor_expr = "$close / Ref($close, 20) - 1"

5. TopK 策略回测（CSI300，2020-2023）

调用 qlib_backtest_topk，market = "csi300"，topk = 50，signal_field = "$close / Ref($close, 20) - 1"

Qlib 表达式语法速查

# 价格动量
$close / Ref($close, 20) - 1      # 20 日动量

# 技术指标
EMA($close, 12) - EMA($close, 26) # MACD
($close - Mean($close, 20)) / Std($close, 20)  # 布林带位置

# 成交量因子
$volume / Mean($volume, 20)        # 相对成交量
Corr($close, $volume, 10)          # 价量相关性（聪明钱）

完整算子列表：调用 qlib_expression_help(topic="operators")

受支持的市场

许可证

MIT License

相关链接

• Microsoft Qlib 官方仓库
• Model Context Protocol
• Qlib 文档