quant-real-factor-5d-z-scored-upper-breakout

Use when computing the 5D Z-Scored Upper Breakout factor from user-supplied real OHLCV data or reviewing its bundled real-data validation metrics.

설치 방법

기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.

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/quantskills/skill-quant-factor-directional-alpha --skill quant-real-factor-5d-z-scored-upper-breakout

명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.

로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.

설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.

파일 탐색기

8 개 파일

SKILL.md

소스 지침 · 읽기 전용 미리보기

name	quant-real-factor-5d-z-scored-upper-breakout
description	Use when computing the 5D Z-Scored Upper Breakout factor from user-supplied real OHLCV data or reviewing its bundled real-data validation metrics.
metadata	{"organization":"QuantSkills","organization_url":"https://github.com/quantskills","repository":"skill-quant-factor-directional-alpha","repository_url":"https://github.com/quantskills/skill-quant-factor-directional-alpha","collection":"directional-alpha","factor_id":"R009","category":"Breakout","license":"GPL-3.0-only","copyright":"Copyright (C) 2026 QuantSkills"}

Use this Skill to compute 5日标准化上轨突破 / 5D Z-Scored Upper Breakout from caller-provided OHLCV data.

Load a pandas.DataFrame with open, high, low, close, volume; include date and symbol for cross-sectional research.
Call scripts/factor.py::compute_factor(df) to compute the factor column.
Call generate_signals(df) for a simple rank-based long/short signal.
Review validation_real/report.md before using the factor in a model.

Framework-neutral Python: pandas and numpy.
The caller owns data vendor, universe, calendar, costs, slippage, and execution modeling.