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基于随机模拟K线数据的量化策略回测引擎，支持六种策略类型，返回完整回测报告。
Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.
Basé sur la classification professionnelle SOC
| name | quant_backtest |
| description | 基于随机模拟K线数据的量化策略回测引擎，支持六种策略类型，返回完整回测报告。 |
| version | 1.0.0 |
| author | BetaAgent-Brain |
| license | MIT |
| layer | L2 |
| capability_domain | ["C02","C03","C05"] |
| industry | financial |
| metadata | {"raw_title":"quant_backtest - 量化回测引擎","auto_generated":true,"auto_generated_at":"2026-06-20"} |
基于随机模拟K线数据的量化策略回测引擎，支持六种策略类型，返回完整回测报告。
| 策略 | 关键字 | 说明 |
|---|---|---|
| 均线交叉 | ma_cross | 短周期上穿/下穿长周期均线 |
| MACD | macd | MACD金叉/死叉信号 |
| RSI | rsi | RSI超买超卖阈值策略 |
| 布林带 | bollinger | 价格触及布林带上下轨策略 |
| 动量策略 | momentum | 追涨杀跌动量策略 |
| 价值投资 | value | 低估值买入持有策略 |
from quant_backtest import BacktestEngine
engine = BacktestEngine(
strategy="ma_cross", # 策略类型
symbol="XXXXXX.SH", # 标的代码
start_date="2024-01-01", # 开始日期
end_date="2024-12-31", # 结束日期
initial_capital=1000000, # 初始资金
fast_period=20, # 快周期（均线策略）
slow_period=60 # 慢周期（均线策略）
)
report = engine.run()
equity_curve)annual_return)sharpe_ratio)max_drawdown)win_rate)profit_loss_ratio)calmar_ratio)monthly_returns)trade_signals)python3 scripts/backtest_cli.py generate "均线交叉 20日60日 上证指数 2024年"
python3 scripts/backtest_cli.py report --format=json
python3 wecom_integration.py --report_id <id>
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