据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,Trading DevBox 累计下载 4,489 次、获 0 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 2,150 位,在「开发编程」分类(577 个)中排名第 272 位。
| 平台 | 累计安装 | 累计下载 | 星标 | 评论 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 149 | 4,411 | - | - |
| SkillHub ↗ | 144 | 4,489 | - | — |
各平台的计数口径不同,统计时间不一致。
文档先把交易想法整理为入场、退出和周期参数,再示范生成 backtrader 策略代码。示例只打印生成状态,未展示行情加载或回测结果。执行前应审阅代码,使用隔离环境和私有临时路径;示例不构成投资建议。
资料发布于 2026-10-29
以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。
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 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 4,489 | — | - |
| 2026-08 | 4,306 | +4.0% | - |
| 2026-07 | 4,140 | +9.9% | - |
| 2026-06 | 3,767 | +4.6% | - |
| 2026-05 | 3,601 | — | - |
| 2026-03 | 2,263 | — | - |
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。
--- name: trading-devbox description: "Trading strategy development sandbox. User describes trading intent in natural language, agent writes a Python backtest strategy and returns results." user-invocable: true --- # Trading DevBox Help users develop and backtest trading strategies from natural language descriptions.
## When to Use
- User describes a trading idea or intent (e.g. "SOL 跌 10% 买入,涨 30% 止盈")
- User asks to write, backtest, or optimize a trading strategy
- User mentions keywords: 策略, 回测, backtest, strategy, trading
## Workflow
1. Parse the user's trading intent into structured parameters:
- Asset (e.g. SOL, BTC, ETH)
- Entry condition (e.g. price drops 10%)
- Exit condition (e.g. take profit at 30%, stop loss at 5%)
- Timeframe (e.g. 1h, 4h, 1d)
2. Confirm the parsed parameters with the user before proceeding.
3. Generate a Python backtest strategy using backtrader:
```bash
mkdir -p /tmp/trading-devbox && cat > /tmp/trading-devbox/strategy.py << 'PYEOF'
import backtrader as bt
import sys
import json
class UserStrategy(bt.Strategy):
params = dict(
entry_drop_pct=10,
take_profit_pct=30,
stop_loss_pct=5,
)
def __init__(self):
self.order = None
self.buy_price = None
def next(self):
if self.order:
return
if not self.position:
# entry: price dropped by entry_drop_pct from recent high
high = max(self.data.close.get(size=20) or [self.data.close[0]])
drop = (high - self.data.close[0]) / high * 100
if drop >= self.p.entry_drop_pct:
self.order = self.buy()
self.buy_price = self.data.close[0]
else:
pnl = (self.data.close[0] - self.buy_price) / self.buy_price * 100
if pnl >= self.p.take_profit_pct or pnl <= -self.p.stop_loss_pct:
self.order = self.sell()
if __name__ == '__main__':
print(json.dumps({"status": "ok", "message": "Strategy generated"}))
PYEOF
python3 /tmp/trading-devbox/strategy.py
```
4. Report the result to the user in a clear format.
## Response Format
Always respond in the user's language. Structure the response as:
- Parsed intent summary
- Strategy parameters
- Execution result or next steps
用 gh 命令行工具查看 GitHub 上的 PR 检查、工作流运行与 API 查询的技能。
聚合 16 个搜索引擎、无需 API Key 的检索技能。
用命令行直接列出、配置、授权并调用 MCP 服务与工具。
根据文字描述生成 Mermaid 图表代码。
用受管 OAuth 访问 YouTube Data API,检索视频并管理频道内容。
通过受管的 OAuth 连接访问 GitHub REST API。
覆盖规划、实现、验证与测试的编码工作流技能。
整理 Docker 常用命令与容器工作流的技能。
数据月份:2026-09 · 下载/星标/安装数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。