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量化策略回测工具。编写、回测和优化交易策略，分析历史表现。Keywords: 量化, 回测, 策略, quant, backtest, trading strategy.
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Baseado na classificação ocupacional SOC
AI Agent personality diagnosis and configuration system based on MBTI framework. Use when users want to (1) test/diagnose an Agent's personality type, (2) understand the gap between Agent's actual personality and user's desired personality, (3) generate configuration recommendations to adjust Agent behavior, (4) customize Agent's communication style, proactivity, reasoning approach, or execution patterns. Supports both free tier (quick assessment) and premium tier (full 93-question assessment with detailed diagnostics).
数据看板。业务数据看板生成器。自动搭建KPI监控看板、实时指标追踪、定期自动报告推送 Keywords: 数据看板, dashboard, KPI监控, 业务分析.
arXiv论文智能阅读助手。通过对话式交互阅读和分析学术论文。Keywords: 论文, arXiv, paper, academic research.
八字排盘与农历/干支日期查询技能。用于用户请求“算八字”“四柱排盘”“阳历/农历时间转八字”“查询某天农历或干支日期”“查黄历/宜忌”等场景；关键词包括：八字、四柱、命理、阳历转八字、农历转八字、黄历、宜忌、干支日期、农历日期。 / Bazi charting and Chinese calendar conversion skill. Use for requests like “calculate my Bazi”, “Four Pillars chart”, “convert solar/lunar datetime to Bazi”, “check Chinese almanac (huangli)”, or “check auspicious/inauspicious activities (yi-ji) for a date”; keywords include: Bazi, Four Pillars, solar-to-Bazi, lunar-to-Bazi, Chinese calendar, Chinese almanac (huangli), yi-ji, heavenly stems and earthly branches.
学术引用管理器。管理参考文献、自动格式化引用和生成参考文献列表。Keywords: 引用, 参考文献, citation, bibliography.
引用管理。学术引用管理助手。文献导入整理、多种引用格式生成(APA/MLA/Chicago)、参考文献列表管理 Keywords: 引用管理, citation, 参考文献, 学术写作.
| name | quant-backtest |
| description | 量化策略回测工具。编写、回测和优化交易策略，分析历史表现。Keywords: 量化, 回测, 策略, quant, backtest, trading strategy. |
编写和回测交易策略分析历史表现。适用于量化交易策略开发、历史数据回测验证、策略参数优化、风险指标分析等场景。
触发关键词: 量化, 回测, 策略, quant, backtest, trading strategy
pip install pandas numpy backtrader matplotlib
策略回测引擎——支持均线/MACD/RSI等常见策略
绩效分析——年化收益/最大回撤/夏普比率/胜率
参数优化——网格搜索最优参数组合
| 命令 | 说明 | 用法 |
|---|---|---|
backtest | 回测策略 | python3 scripts/quant_backtest_tool.py backtest [参数] |
optimize | 参数优化 | python3 scripts/quant_backtest_tool.py optimize [参数] |
report | 生成回测报告 | python3 scripts/quant_backtest_tool.py report [参数] |
回测双均线策略标的沪深300
执行：
python3 scripts/quant_backtest_tool.py backtest --strategy ma_cross --symbol 000300 --period 3y
优化均线参数
执行：
python3 scripts/quant_backtest_tool.py optimize --strategy ma_cross --fast 5-20 --slow 20-60
生成详细回测报告
执行：
python3 scripts/quant_backtest_tool.py report --format markdown
# 📊 量化策略回测报告
**生成时间**: YYYY-MM-DD HH:MM
## 核心发现
1. [关键发现1]
2. [关键发现2]
3. [关键发现3]
## 数据概览
| 指标 | 数值 | 趋势 | 评级 |
|------|------|------|------|
| 指标A | XXX | ↑ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 指标B | YYY | → | ⭐⭐⭐ |
## 详细分析
[基于实际数据的多维度分析内容]
## 行动建议
| 优先级 | 建议 | 预期效果 |
|--------|------|----------|
| 🔴 高 | [具体建议] | [量化预期] |
| 🟡 中 | [具体建议] | [量化预期] |
| 🟢 低 | [具体建议] | [量化预期] |
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