Guohongbin

Quant Trading CN

专业领域v1.0.0
作者:Guohongbin更新于 2026-05-18quant-trading-cn
#Trading#量化交易#交易

据 AlphaMoat 统计,截至 2026-10,Quant Trading CN 累计下载 7,322 次、获 1 个星标,按累计下载量在本次参与排名的 10,914 个 AI 技能中排名第 3,826 位,在「专业领域」分类(1,228 个)中排名第 423 位。

列表默认按累计下载量排序,也可按星标排序;详情页排名按累计下载量计算。

累计下载
7,322
星标
1
全站下载量排名
#3,826
全站前 36% · 「专业领域」前 35%
平台累计下载星标评论
ClawHub ↗7,3221-

各平台的计数口径不同,统计时间不一致。

这个技能是做什么的

围绕印度股市策略提供交易机器人生成、代码审查、回测分析和风险控制参考,并提及 Zerodha 工作流及 A 股适配说明。文档包含实盘交易相关指导,可能影响真实持仓或下单;未经明确授权,不应连接实盘账户或执行交易。回测结果和策略表现不保证未来效果,使用前应独立评估并先做模拟验证。

资料发布于 2026-10-27

可以用来做什么

  • 生成或审查量化交易策略代码
  • 分析回测结果、风控措施和策略一致性

什么时候用

  • 需要整理量化交易系统的开发或审查思路时
  • 需要区分模拟研究与真实账户操作时

示例提示词

以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。

审查这套策略的风险控制与回测假设,不接入实盘账户或下单。

月度数据趋势

累计下载7,322
6,7917,0767,3612026-07 · 累计下载 6,8302026-08 · 累计下载 7,0342026-09 · 累计下载 7,1552026-10 · 累计下载 7,32226-0726-0926-10
星标1
0122026-07 · 星标 12026-08 · 星标 12026-09 · 星标 12026-10 · 星标 126-0726-0926-10

2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。

月份累计下载环比星标
2026-107,322—1
2026-097,155—1
2026-087,034+3.0%1
2026-076,830—1

SKILL.md 原文

以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。

4.2 KB · ClawHub v1.0.0
---
name: quant-trading-cn
description: 量化交易专家 - 基于印度股市实战经验,支持策略生成、回测、实盘交易(Zerodha/A股适配)
metadata:
  openclaw:
    emoji: "📈"
    category: "finance"
    tags: ["trading", "quant", "algotrading", "india", "zerodha", "backtest"]
    requires:
      bins: ["python3"]
展开全部(共 148 行)
---

# 量化交易专家

基于 1780 行印度股市实战经验的量化交易系统。

## 功能

### 🎯 交互式机器人生成向导

```bash
# 启动向导
./scripts/wizard.sh

# 选择:
# 1. 从头生成交易机器人
# 2. 增强现有代码(修复问题、优化)
# 3. 从实时指数数据创建股票池
# 4. 运行回测对比
# 5. 分析表现
```

### 📊 16 个知识领域

1. **Zerodha 集成** - Tick size 四舍五入、仓位对账、止损生命周期
2. **回测-实盘一致性** - 数据缓存、T vs T-1 对齐、VWAP 重置
3. **信号生成** - Fortress 信号(65% 胜率)、多因子确认
4. **调仓逻辑** - 周频 vs 日频、交易成本建模
5. **股票池选择** - 流动性过滤、动量评分
6. **性能优化** - Parquet(28x)、Polars 向量化(37x)
7. **印度市场特性** - 交易时段、熔断机制、T+1 结算
8. **失败模式** - 5 个生产问题 + 修复
9. **指标公式** - RSI、MACD、ATR、ADX、VWAP、EMA
10. **多时间框架** - 日内 vs 波段、MTF 对齐
11. **日志可观测** - 结构化日志、实时监控
12. **交易后分析** - P&L 分解、夏普比率、回撤分析
13. **信号归因** - 追踪哪个指标触发
14. **退出策略** - 时间衰减、追踪止损、部分退出
15. **风险管理** - Kelly Criterion、组合热度
16. **资金复利** - 市场状态检测、牛市放大

### ⚠️ 30+ 常见陷阱

```markdown
🔥 关键:Tick Size 四舍五入
错误:kite.place_order(price=1847.35, ...)
报错:"Tick size for this script is 5.00"
修复:price = round(price / tick_size) * tick_size  # 1847.35 → 1850.00
影响:90% 订单拒绝是 tick size 错误

🔥 关键:VWAP 必须每日重置
错误:跨天累计 VWAP
症状:回测 65% 胜率,实盘 40%
修复:开盘时重置(9:15)
影响:回测-实盘不一致的第一大原因
```

## 使用方法

### 生成第一个交易机器人

```bash
./scripts/wizard.sh
```

向导会问:
- 交易风格:日内、波段、持仓
- 股票池:Nifty 50、中盘、自定义
- 策略:动量、VWAP 回调、开盘突破
- 资金:起始资金和单笔风险
- 风险偏好:保守(0.5%)、平衡(1%)、激进(2%)

### 获取股票池

```bash
# 从 NSE 获取最新成分股
./scripts/universe-fetch.sh --indices nifty50,nifty100,midcap150
```

### 分析现有代码

```bash
./scripts/check-code.sh ./my_trading_bot.py

# 输出:
⚠️ 发现 3 个问题:
1. Tick size 未四舍五入(第 45 行)- 会导致订单拒绝
2. VWAP 未每日重置(第 89 行)- 回测实盘不一致
3. 无股票冷却期(第 120 行)- 报复交易风险
```

## 性能基准

| 优化 | 之前 | 之后 | 提升 |
|------|------|------|------|
| Parquet 缓存 | 2.3s | 0.08s | 28.7x |
| Polars 向量化 | 450ms | 12ms | 37.5x |
| API 批量请求 | 15 次 | 1 次 | 15x |
| 预计算指标 | 180ms | 90ms | 2x |
| **总回测时间** | 5 min | 12 sec | **25x** |

## 文件结构

```
quant-trading-cn/
├── SKILL.md           # 本文件
├── KNOWLEDGE.md       # 16 个领域(1780 行)
├── NUANCES.md         # 30+ 陷阱
├── scripts/
│   ├── wizard.sh      # 交互式向导
│   ├── universe-fetch.sh  # 股票池获取
│   └── check-code.sh  # 代码检查
└── references/
    ├── KNOWLEDGE_en.md   # 原始英文版
    └── NUANCES_en.md     # 原始英文版
```

## A 股适配

本项目基于印度市场,但可适配 A 股:

| 印度 | A 股 |
|------|------|
| Zerodha | 雪球/同花顺 |
| Nifty 50 | 沪深 300 |
| Nifty Midcap | 中证 500 |
| T+1 结算 | T+1 结算 |
| 9:15-15:30 | 9:30-15:00 |

## 注意事项

⚠️ 本 skill 提供教育性指导,不保证盈利。交易有风险,仅用可承受资金。

---

*版本: 1.0.0*
*来源: [skill-algotrader](https://github.com/javajack/skill-algotrader)*

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