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Set up the Python environment for OpenAlgo execution skills - venv, openalgo[indicators], vectorbt, talib, scikit-learn, xgboost. Scaffolds strategies/ folder and .env.
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/marketcalls/openalgo-execution-skills --skill algo-setup명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | algo-setup |
| description | Set up the Python environment for OpenAlgo execution skills - venv, openalgo[indicators], vectorbt, talib, scikit-learn, xgboost. Scaffolds strategies/ folder and .env. |
| argument-hint | [python-version] |
| allowed-tools | Read, Write, Edit, Bash, Glob, Grep |
Set up the local Python environment for building and running OpenAlgo dual-mode trading strategies.
$0 (optional) = python interpreter name (python, python3, python3.12). Default: python.
Detect the OS (Windows / macOS / Linux) via uname -s or os.name. Use OS-specific install commands for the TA-Lib C library (which pip install ta-lib depends on).
Create venv if not already present:
python -m venv venv
Install TA-Lib C library (required by Python ta-lib):
brew install ta-libsudo apt install libta-lib-dev (may need sudo apt update)pip install ta-libActivate venv and install Python packages from requirements.txt:
# Linux/macOS
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
# Windows
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
Scaffold folders:
strategies/
(empty - generated strategies will land here)
backtests/
(empty - generated backtest CSV/HTML output lands here)
Create .env by copying .env.sample and prompt the user to fill in OPENALGO_API_KEY:
cp .env.sample .env
Verify the install by running:
from openalgo import api, ta
import vectorbt as vbt
import talib
import sklearn
import xgboost
print("OK")
Print next steps:
Setup complete. Next:
1. Edit .env and set OPENALGO_API_KEY
2. Make sure OpenAlgo is running at http://127.0.0.1:5000
3. Generate a strategy: /algo-strategy ema-crossover SBIN NSE 5m
OPENALGO_API_KEY=... in the shell - the user pastes it into .env manuallypip exists outside the venv after step 4 - always activate firstSkip step 2. Activate the existing venv, run pip install -r requirements.txt against it, and continue.
sudo apt update && sudo apt install build-essential libta-lib-dev. If that fails (older distros), suggest skipping TA-Lib and using only INDICATOR_LIB="openalgo" in strategies.from openalgo import api works (SDK installs without network). Real connection is verified in /algo-strategy.