TA-Lib 技术指标库，计算 SMA/EMA、MACD、RSI、ATR、布林带等 158 种技术指标，用于量化策略的信号生成和选股。
npx skills add https://github.com/polaris-dxz/quant-quickstart --skill talibCopia y pega este comando en Claude Code para instalar la habilidad
Backtrader 量化回测。禁止 pip install、禁止检查环境。唯一正确做法：直接执行 exec，命令 python skills/backtrader/scripts/run_backtest.py <股票代码> <开始日期> <结束日期> [策略名]，workdir 为工作区根目录，返回脚本输出的 JSON。示例：python skills/backtrader/scripts/run_backtest.py 600519.SH 2025-01-01 2025-12-31 double_ma
获取 A 股 K 线。禁止 pip install、禁止检查环境。唯一正确做法：直接执行 exec，命令 python skills/miniqmt-kline/scripts/get_kline.py <股票代码> 1d <条数>，workdir 为工作区根目录，返回脚本输出的 JSON。示例：python skills/miniqmt-kline/scripts/get_kline.py 600519.SH 1d 50
根据 ADX 判断股票更适合趋势交易还是震荡交易。禁止 pip install、禁止检查环境。唯一正确做法：直接执行 exec，命令 python skills/strategy-recommend/scripts/recommend.py <股票代码> [--period 14] [--count 100]，workdir 为工作区根目录，返回脚本输出的 JSON。示例：python skills/strategy-recommend/scripts/recommend.py 600519.SH
基于统一索引对比分析不同时期的财报变化，或横向对比不同公司的研报观点。在用户请求跨期对比、同行研报对比时使用。
分析上市公司财务指标趋势(毛利率/ROE/负债率等)，支持同行业横向对比。在用户请求分析财务数据、对比公司指标、查看财务趋势时使用。
读取上市公司PDF财报与公告，构建RAG知识库，支持多轮问答和页码溯源。在用户请求读取、解析财报PDF、查询财报数据、下载年报时使用。
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| description | TA-Lib 技术指标库，计算 SMA/EMA、MACD、RSI、ATR、布林带等 158 种技术指标，用于量化策略的信号生成和选股。 |
| metadata | {"openclaw":{"emoji":"📊","os":["win32","linux"],"requires":{"bins":["python3"],"packages":["talib","numpy","pandas"]},"permissions":["exec","file.read","file.write"],"timeout":30}} |
使用 TA-Lib 计算技术分析指标，支持均线、动量、波动率、形态识别等 158 种指标。
CSV 需含 open/high/low/close 列：
python3 {baseDir}/scripts/calc_indicators.py <indicator> <csv_path> [--period N]
若已配置 xtquant，可直接传入股票代码：
python3 {baseDir}/scripts/calc_indicators.py <indicator> --stock <stock_code> [--period N]
| 指标 | 说明 | 参数示例 |
|---|---|---|
| SMA | 简单移动平均 | period=10 |
| EMA | 指数移动平均 | period=12 |
| MACD | 指数平滑异同移动平均 | fast=12,slow=26,signal=9 |
| RSI | 相对强弱指标 | period=14 |
| ATR | 真实波幅均值 | period=14 |
| BBANDS | 布林带 | period=20 |