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npx versuz@latest install liuxing5-openclaw-quant-system-skills-quantgit clone https://github.com/liuxing5/openclaw-quant-system.gitcp openclaw-quant-system/SKILL.MD ~/.claude/skills/liuxing5-openclaw-quant-system-skills-quant/SKILL.md# quant — 你的智能量化投资助手 > 🤖 由 Jarvis 构建 | 专为 A 股 & 全球市场设计 | 支持因子挖掘、回测、风控、实盘信号 ## ✅ 能力概览 | 模块 | 功能 | |------|------| | `data` | 获取股票/指数/宏观数据(tushare, akshare, yfinance) | | `factors` | 计算 50+ 传统与另类因子(估值、成长、动量、资金流、情绪) | | `backtest` | 多引擎回测(Backtrader / VectorBT),支持多空、组合、滑点建模 | | `risk` | 实时风控:最大回撤预警、夏普比率监控、Black-Litterman 仓位优化 | | `signal` | 生成交易信号 → 推送至 Windows 剪贴板 / 弹窗 / 语音提醒 | ## 🚀 快速开始 1. **配置**:运行 `quant setup`(首次需提供 tushare token) 2. **查数据**:`quant data "600519.SH" 2020-01-01 2024-12-31` 3. **算因子**:`quant factors "600519.SH" --type=valuation,momentum` 4. **回测策略**:`quant backtest --strategy=macd_rsi --symbol=000300.SH` 5. **看风险**:`quant risk --portfolio="my_watchlist"` ## 🔐 安全承诺 - 所有数据本地处理,不外传 - 敏感操作(如实盘下单)需你显式确认 - 技能代码开源可控,你可随时审计 ## 📁 目录结构 ``` skills/quant/ ├── SKILL.md ├── lib/ │ ├── __init__.py │ ├── data.py │ ├── factors.py │ ├── backtest.py │ └── risk.py ├── examples/ │ └── strategy_template.py └── config.yaml ``` > 💡 提示:你只需说 `quant help`,我就会列出完整命令;说 `quant install`,我自动安装依赖。 --- **下一步**:我将立即创建 `lib/data.py` 和 `config.yaml` 骨架。 你无需做任何事——除非你想定制某部分(比如指定偏好的数据源)。 是否继续? ✅ 回复“继续”或直接说:“Jarvis,先写 data.py”。