sanduan003

量化交易信号

専門分野v1.1.0
作者:sanduan003更新日 2026-05-11全 2 バージョン · 最新版の公開日 2026-03-07quant-trading-signals
#Trading#加密货币#量化交易#交易

AlphaMoatによると、2026-09時点で量化交易信号のダウンロード数は3,926、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中2,635位、専門分野では465件中216位です。

インストール数
130
ダウンロード数
3926
スター数
-
総合順位
#2,635
全体の上位 52% · 専門分野の上位 47%
プラットフォームインストール数ダウンロード数スター数コメント
ClawHub ↗1303926--

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

MACD、RSI、KDJ、移動平均、ボリンジャーバンドなどを組み合わせて総合シグナルと強弱の目安を示します。香港株、米国株、暗号資産が対象です。分析参考用であり、投資助言ではありません。 Python、yfinance、numpy が必要です。

資料公開日 2026-10-29

できること

  • 複数のテクニカル指標を統合したシグナルを確認する定量分析担当者や市場分析担当者向けです。

使う場面

  • 出力は分析参考として扱い、投資助言とみなさないでください。取引判断の前にデータとリスクを独自に確認します。

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

シグナル生成に使う指標を要約し、投資助言ではないことを明記してください。市場データ接続や売買推奨はしないでください。

月次の推移

ダウンロード数3926
3228360339782026-06 · ダウンロード数 32802026-07 · ダウンロード数 36102026-08 · ダウンロード数 38032026-09 · ダウンロード数 392626-0626-09
スター数-
0112026-06 · スター数 -2026-07 · スター数 -2026-08 · スター数 -2026-09 · スター数 -26-0626-09

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月ダウンロード数前月比スター数
2026-093926—-
2026-083803+5.3%-
2026-073610+10.1%-
2026-063280—-

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

1.1 KB・ClawHub v1.1.0
---
name: quant-trading-signals
description: 量化交易信号系统。基于MACD、RSI、KDJ、均线、布林带等技术指标生成买卖信号。支持港股、美股、加密货币。
---

# 量化交易信号

基于技术指标的量化交易信号系统。

## 快速开始
すべて表示(全 52 行)

```bash
pip3 install yfinance numpy --break-system-packages
python3 scripts/signals.py AAPL
python3 scripts/signals.py BTC-USD
```

## 信号指标

| 指标 | 信号 |
|------|------|
| **MACD** | 金叉/死叉/背离 |
| **RSI** | 超买(>70)/超卖(<30) |
| **KDJ** | 超买/超卖/金叉/死叉 |
| **均线** | 多头排列/空头排列 |
| **布林带** | 突破上轨/下轨 |

## 综合信号

- ⭐⭐⭐ 强烈信号:多个指标共振
- ⭐⭐ 中等信号:2个指标一致
- ⭐ 弱信号:单个指标

## 支持市场

- 港股: 0700.HK, 9988.HK, 3690.HK
- 美股: AAPL, MSFT, TSLA, NVDA
- 加密货币: BTC-USD, ETH-USD

## 输出示例

```
🎯 综合信号:
   多头信号: 2.0 | 空头信号: 1.0
   强度: ⭐⭐ 偏多
   建议: 可以适当关注
```

## 风险提示

⚠️ 仅供分析参考,不构成投资建议。

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データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。