メニュー
Creates financial charts and visualizations. Supports candlestick charts, equity curves, indicator overlays, correlation heatmaps, and distribution plots. Trigger when the user wants to visualize financial data or trading results.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/LisonEvf/finance-skills --skill visualizationコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
燕赤霞短线打板体系 — 一进二/二进三/反包/弱转强/竞价/分歧转一致/涨停金凤凰。基于抖音口播稿蒸馏，适用于A股短线打板、龙头战法、情绪周期判断。
Generates structured trading performance reports. Includes performance metrics summary, equity curve, trade-by-trade log, monthly returns heatmap, and comparative benchmark analysis. Trigger when the user wants a summary or report of trading results.
Cleans and preprocesses financial time series data. Handles missing values, outliers, corporate actions (splits, dividends), date alignment, and data quality checks. Trigger when the user has messy financial data or needs to prepare data for analysis.
SKILL.md を表示中
SOC 職業分類に基づく
| name | visualization |
| description | Creates financial charts and visualizations. Supports candlestick charts, equity curves, indicator overlays, correlation heatmaps, and distribution plots. Trigger when the user wants to visualize financial data or trading results. |
| metadata | {"hermes":{"tags":["visualization","charts","plotting","finance","matplotlib"],"category":"analysis","requires_toolsets":["terminal"]}} |
Creates financial charts using matplotlib/mplfinance.
tradinglearn/backtest/backtester.py — plot_results() shows price vs portfolio overlay with buy/sell markerstradinglearn/utils/parameter_optimizer.py — plot_optimization_results() generates 4-panel heatmap figurefrom backtest.backtester import Backtester
bt = Backtester()
bt.run_backtest(data, strategy, params)
bt.plot_results() # Price chart + portfolio value + buy/sell signals
For custom charts:
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 8))
axes[0].plot(portfolio['date'], portfolio['portfolio_value'])
axes[1].bar(trade_log['exit_date'], trade_log['pnl'])