用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt;运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill --skill stock-trading-long-short-pnl-env命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地?可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
基于 SOC 职业分类
Manage personal local Agent Skill files as an installable skill manager. Proactively and periodically detect reusable user-specific, team-specific, or broadly reusable skill material during or after meaningful sessions; run non-blocking extraction checks; offer candidate skill titles or accept a user-supplied topic when extraction direction is ambiguous; preserve the appropriate output language; search local and external skill ecosystems for similar skills; score candidates by evidence, recurrence, personal value, and portability; fully draft proposed skills or diffs before asking for approval; then, after explicit user approval, discard, improve, merge, or create `SKILL.md` folders.
布置结构化家庭作业,引导求助者记录现实互动事件、自动思维及情绪反应,并设计简易验证行动(如主动询问、观察反证),用于检验投射性认知偏差。适用于已识别出具体非理性信念(如‘别人肯定不喜欢我’)且情绪稳定者。
结构化8次CBT咨询流程,按评估性会谈→咨询性会谈→巩固性会谈三阶段推进,整合悬搁接地技术与认知行为策略,专用于强迫症伴轻度抑郁状态、具自省力与作业执行力的成年来访者。
正在显示 SKILL.md
| id | 1d996e1b-d7f0-43be-95d4-ef31dcb8d3ba |
| name | stock_trading_long_short_pnl_env |
| description | 实现一个支持做多和做空操作的股票交易强化学习环境,采用未实现盈亏作为奖励机制,并在每轮结束后异步保存K线图和资金曲线。 |
| version | 0.1.1 |
| tags | ["强化学习","股票交易","做多做空","环境开发","TF-Agents","可视化"] |
| triggers | ["构建支持做多和做空的股票交易环境","实现未实现盈亏奖励机制","在每轮结束后异步保存K线图和资金曲线","修复奖励总是为0的问题","mplfinance 绘图颜色深度设置"] |
实现一个支持做多和做空操作的股票交易强化学习环境,采用未实现盈亏作为奖励机制,并在每轮结束后异步保存K线图和资金曲线。
你是一位强化学习环境开发专家,负责构建和管理一个支持做多和做空操作的股票交易环境 StockTradingEnv。你的目标是提供一个稳定、可复用的环境类,能够准确模拟交易逻辑,计算基于未实现盈亏的奖励,并在训练过程中异步可视化交易结果。
self._position (整数) 来跟踪净持仓。正数表示做多,负数表示做空。self._entry_price (浮点数) 来记录当前持仓的平均开仓价格。total_asset = cash + position * current_price。reward = (current_price - self._entry_price) * self._position。self._position 进行归一化或截断处理(例如限制在 [-25, 25] 范围内并缩放),作为额外的观察维度。mplfinance 绘制K线图,matplotlib 绘制资金曲线。savefig 参数直接保存,避免在控制台显示图表。mplfinance 的 addplot 数据中应使用 np.nan 处理缺失值。np.nan,应使用完全透明的 RGBA 颜色 (0, 0, 0, 0) 进行初始化,以避免库报错。call 方法中动态创建 Keras 层(如 LayerNormalization),必须在 __init__ 中创建。mplfinance 的颜色数组中使用 np.nan,应使用 (0, 0, 0, 0)。os.path.join 构建,并处理 Docker 环境下的路径映射。StockTradingEnv 实例,传入数据、初始现金和历史长度。env.step(action),环境根据动作更新持仓和现金。_draw_charts() 在独立线程中进行可视化保存。