BENZEMA

Trading Coach

专业领域v1.0.0
作者:BENZEMA更新于 2026-05-17trading-coach
#Trading#交易

据 AlphaMoat 统计,截至 2026-10,Trading Coach 累计下载 11,892 次、获 15 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 2,308 位,在「专业领域」分类(1,228 个)中排名第 225 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
1.2万
星标
15
全站下载量排名
#2,308
全站前 22% · 「专业领域」前 19%
平台累计下载星标评论
ClawHub ↗1.2万15-

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

导入支持的券商格式,按 FIFO 配对交易、对持仓评分并生成复盘报告。编码与列结构因券商而异,须检查环境和所需数据。评分与生成观察用于复盘,不能证明未来交易结果。

资料发布于 2026-10-27

可以用来做什么

  • 复盘历史交易与执行模式

什么时候用

  • 用户提供券商交易导出记录时

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。

检查 CSV 格式,说明 FIFO 配对,整理有数据支持的发现并标注缺失。

月度数据趋势

累计下载1.2万
1.0万1.1万1.2万2026-05 · 累计下载 1.0万2026-07 · 累计下载 1.1万2026-08 · 累计下载 1.1万2026-09 · 累计下载 1.2万2026-10 · 累计下载 1.2万26-0526-0926-10
星标15
1517182026-05 · 星标 182026-07 · 星标 152026-08 · 星标 152026-09 · 星标 152026-10 · 星标 1526-0526-0926-10

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
2026-101.2万—15
2026-091.2万—15
2026-081.1万+2.6%15
2026-071.1万—15
2026-051.0万—18

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。

3.6 KB · ClawHub v1.0.0
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name: trading-coach
description: |
  🏆 AI交易复盘教练 — 把你的券商CSV变成可执行的改进洞察!
  自动FIFO配对持仓,8维度质量评分(入场/出场/趋势/风险...),10维度AI洞察。
  支持富途(中/英)、老虎、中信、华泰等主流券商。
  触发条件: 用户提供交易CSV、要求分析交易表现、评估交易质量、生成复盘报告、
  计算盈亏统计、识别交易模式问题、"帮我复盘"、"分析我的交易"。
---
展开全部(共 97 行)
# 🏆 Trading Coach — AI交易复盘教练

> 别再凭感觉交易了。让数据告诉你哪里做对了,哪里需要改进。

将券商导出的CSV交易记录,转化为**专业级复盘报告**和**可执行的改进建议**。

## ✨ 核心能力

- 🔄 **智能导入** — 自动识别5种券商格式,一键导入
- 📊 **FIFO配对** — 自动把买卖配对成完整持仓周期
- 🎯 **8维度评分** — 入场、出场、趋势、风险、行为...全面诊断
- 💡 **AI洞察** — 10维度分析,找出你的交易盲点

## 🚀 快速开始

```bash
# 首次安装
git clone https://github.com/BENZEMA216/tradingcoach.git ~/tradingcoach
cd ~/tradingcoach
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt && cp config_template.py config.py

# 一键复盘
python scripts/import_trades.py /path/to/trades.csv  # 导入
python scripts/run_matching.py                        # 配对
python scripts/score_positions.py --all               # 评分
python scripts/analyze_scores.py                      # 报告
```

## 📈 支持券商

| 券商 | 编码 | 自动检测 |
|------|------|----------|
| 富途(中文) | UTF-8-BOM | ✅ 方向、代码、成交时间 |
| 富途(英文) | UTF-8 | ✅ Side、Symbol、Fill Time |
| 老虎证券 | UTF-8 | ✅ 交易方向、股票代码 |
| 中信证券 | GBK | ✅ 买卖标志、证券代码 |
| 华泰证券 | GBK | ✅ 操作、证券代码 |

详见 [references/csv_formats.md](references/csv_formats.md)

## 🎯 评分体系

8个维度,每个都有权重:

| 维度 | 权重 | 评估内容 |
|------|------|----------|
| 入场质量 | 18% | RSI/MACD/布林带配合度 |
| 出场质量 | 17% | 止盈止损执行 |
| 趋势把握 | 14% | 顺势/逆势、ADX强度 |
| 风险管理 | 12% | R:R比率、MAE/MFE |
| 市场环境 | 11% | 市场状态适配 |
| 交易行为 | 11% | 纪律性、冲动检测 |
| 新闻契合 | 7% | 新闻背景一致性 |
| 执行质量 | 5% | 滑点、成交效率 |

**等级**: A(90+) / B(80-89) / C(70-79) / D(60-69) / F(<60)

详见 [references/scoring_system.md](references/scoring_system.md)

## 💡 AI洞察

10个维度深度分析你的交易模式:入场质量、出场时机、风险控制、持仓周期、费用侵蚀、历史对比、模式识别、根因分析、事件关联、改进建议

详见 [references/insight_dimensions.md](references/insight_dimensions.md)

## 📊 输出示例

```
总持仓: 150笔 | 胜率: 62.5% | 总盈亏: $12,500 | 平均评分: 72.3 (C)

⚠️ 在超买区域做多 — 入场时RSI=75.2,建议避免RSI>70时追涨
✅ 止损执行良好 — 平均亏损控制在2.3%,纪律性强
💡 持仓时间偏短 — 平均持仓2.3天,考虑延长持有优质标的
```

---

## ☕ 支持作者

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反电信网络诈骗(反诈)专家技能。当用户描述一个疑似诈骗的场景、短信、电话、链接、聊天记录、App、投资平台、招聘信息或转账要求,并询问「这是不是诈骗」「要不要转钱」「怎么止损」「钱还能不能追回来」,或需要识别诈骗话术、拆解骗局结构、生成报案材料与取证清单时使用。同时在对话中主动嗅探「转账、验证码、屏幕共享、安全账户、保证金、刷单、稳赚、百万保障、跑分」等风险词并插入预警,即使对方并未询问反诈。适用场景还包括:家属求助劝阻疑似被骗的亲人、企业/银行/支付机构/互联网平台做涉诈账户识别与交易监测规则、涉诈资金链(跑分、卡四件套、GOIP)分析、反诈合规与员工培训、反诈实战演练。

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