factormad-debate-factor-mining

Run a self-contained FactorMAD-style LLM multi-agent debate workflow for mining interpretable code-based stock alpha factors from daily OHLCV and point-in-time fundamental data. Use when an agent needs to generate, debate, validate, score, and export OHLCV, fundamental, or hybrid candidate alpha factor code for quantitative research.

الانتقال إلى التثبيت

المستودع: XinAloha/skills
آخر نشاط في المصدر: ٢٢ أغسطس ٢٠٢٦ في ١٤:٥٤
لغة SKILL.md المكتشفة: الإنجليزية
النجوم: ٣
التفرعات: ٠

خيارات التثبيت

يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.

التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.

يتجاوز الأمر المباشر Prompt المخصّص للمراجعة. افحص المصدر قبل تشغيله.

npx skills add https://github.com/XinAloha/skills --skill factormad-debate-factor-mining

يبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.

تفضّل نسخة محلية؟ نزّل الملفات المتاحة حاليًا لدى SkillsMP.

مراجعة ملفات المصدر

اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.

مستكشف الملفات

35 ملفات

SKILL.md

تعليمات المصدر · معاينة للقراءة فقط

العودة إلى البحث العودة إلى التثبيت

name	factormad-debate-factor-mining
description	Run a self-contained FactorMAD-style LLM multi-agent debate workflow for mining interpretable code-based stock alpha factors from daily OHLCV and point-in-time fundamental data. Use when an agent needs to generate, debate, validate, score, and export OHLCV, fundamental, or hybrid candidate alpha factor code for quantitative research.
quantSkills	{"organization":"https://github.com/quantskills","repository":"quantskills/skill-factormad-debate-factor-mining","repository_url":"https://github.com/quantskills/skill-factormad-debate-factor-mining","project_type":"skill","collection":"factormad","license":"GPL-3.0-only","category":"tooling","tags":["factormad","alpha-factor-mining","multi-agent","debate","factor-debug"],"platforms":["codex"],"language":"zh-en","status":"active","validation_level":"runnable","maintainer_type":"community","requires":[],"summary_zh":"使用 FactorMAD 风格的 LLM 多智能体辩论流程从日频 OHLCV 与时点一致基本面数据中挖掘代码型股票 Alpha 因子。","summary_en":"Mine interpretable code-based stock alpha factors from daily OHLCV and point-in-time fundamental data with a FactorMAD-style LLM debate workflow."}

{
  "version": 1,
  "task": {
    "placeholder": "说明 OHLCV 数据、候选因子约束和实验目标；请上传或指明输入文件",
    "required": true
  },
  "fields": [
    {
      "key": "run_mode",
      "label": "运行模式",
      "type": "select",
      "default": "dry_run",
      "help": "建议先预检安装、路径和产物，再进行真实辩论",
      "options": [
        { "value": "dry_run", "label": "预检（不调用 LLM）" },
        { "value": "debate", "label": "真实多智能体辩论" }
      ]
    },
    {
      "key": "focus",
      "label": "挖掘关注点",
      "type": "textarea",
      "placeholder": "例如：量价背离、短期反转、可解释性或低换手"
    }
  ],
  "prompt_template": "{{#task}}任务与材料：\n{{task}}\n\n{{/task}}{{#attachments}}用户上传的材料（已放入工作区）：\n{{attachments}}\n\n{{/attachments}}按 FactorMAD 工作流以 {{run_mode}} 模式处理用户提供的 OHLCV 数据，{{#focus}}重点关注：{{focus}}；{{/focus}}组织多智能体提出、批判、校验、评分并导出可解释的 Python 股票 Alpha 候选代码，保留辩论轮次与接受因子产物，并明确内部 IC 证据不能替代独立样本外和组合验证，输出中文报告。"
}