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Zipline Reloaded — event-driven backtesting engine. Minute and daily data, custom factors, pipeline API, risk and performance analytics. Forked from Quantopian's Zipline for continued development.
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。
SOC 職業分類に基づく
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/mkurman/zorai --skill zipline-reloaded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。
SKILL.md を表示中
Use when provisioning Prime Intellect GPU compute, managing pods/disks/sandboxes, running hosted RL training via prime lab, installing or publishing RL environments, or exposing local services via Prime Tunnel. Covers the `prime` CLI (PyPI: prime) for all Prime Intellect platform operations.
Shared Python package for Science Skills, currently containing http_client -- a unified HTTP client with rate limiting, retries, and exponential backoff. Not a standalone agent skill. Do not invoke directly.
Retrieve and analyze AlphaFold predicted structures for a protein. Use when the user provides a specific UniProt Accession ID and wants structural confidence metrics (pLDDT), domain boundary analysis, or disorder assessment. Do not use if the user only has a protein name, gene name, or amino acid sequence — ask for a UniProt ID first.
| name | zipline-reloaded |
| description | Zipline Reloaded — event-driven backtesting engine. Minute and daily data, custom factors, pipeline API, risk and performance analytics. Forked from Quantopian's Zipline for continued development. |
| tags | ["backtesting","quant-finance","event-driven","factor-models","pipeline","trading","zorai"] |
Zipline Reloaded is an event-driven backtesting engine (forked from Quantopian). Supports minute and daily data, custom factors, pipeline API, and built-in risk/performance analytics.
uv pip install zipline-reloaded
from zipline.api import order_target, symbol
from zipline import run_algorithm
def initialize(context):
context.asset = symbol("AAPL")
def handle_data(context, data):
price = data.current(context.asset, "price")
sma20 = data.history(context.asset, "price", 20, "1d").mean()
sma50 = data.history(context.asset, "price", 50, "1d").mean()
order_target(context.asset, 100 if sma20 > sma50 else 0)
results = run_algorithm(start=pd.Timestamp("2022-01-01"), end=pd.Timestamp("2023-01-01"),
initialize=initialize, handle_data=handle_data, capital_base=10000)