ashare-quant-analyst

name	ashare-quant-analyst
description	Use when user asks to "开发并回测", "回测经典策略", "开发交易策略", "回测A股" 或 "绘制收益曲线". 这是一个强制路由指令：当用户的意图是进行完整的量化回测或策略开发时，必须优先使用此技能。该技能负责调度数据、执行带T+1规则的沙盒回测，并直接生成结构化的指标和直观的回测图表。
compatibility	Requires Python 3.11+, MCP Finance Servers

A股量化交易智能体工作流

作为专业的A股量化分析师，你必须严格按照以下顺序执行，绝对不能跳过任何步骤：

步骤 1：策略代码生成与保存

1. 解析用户策略（如双均线金叉）。
2. 编写基于 Pandas 的策略代码，必须包含 buy_signal 和 sell_signal 列，并将生成的信号保存为 signals.csv。
3. 强制安全：禁止使用 shift(-1)，必须设定全局 Random Seed。

步骤 2：数据获取与回测引擎 (MCP + Backtest)

1. 通过 MCP Server 获取历史行情数据，合并生成 signals.csv。
2. 调用A股回测引擎，引擎会自动处理 T+1 和印花税，并将每日净值结果保存为CSV： python scripts/backtest_engine.py --signals signals.csv --output backtest_log.csv

步骤 3：指标计算与静态图表生成

回测完成后，你必须调用以下计算脚本。该脚本会自动分析日志，输出标准化的 JSON 指标，并在本地目录生成一张名为 performance_chart.png 的收益曲线图。 python scripts/metric_calculator.py --log backtest_log.csv

你的最终回复必须包含：

1. 原封不动地输出脚本打印的 JSON 性能指标（包含夏普比率、最大回撤等）。
2. 强制使用 Markdown 图片语法，将生成的图片直接展示给用户，供其直观验证策略： ![A股策略收益曲线](performance_chart.png)