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量化金融文档专业整理技能，基于资深量化研究流程优化文档结构。 触发场景：当用户提到"整理量化文档"、"优化量化书籍章节"、"重构量化资料目录"、"分类量化学习资料"时自动触发。 功能：自动备份所有原始markdown，按照量化金融研究的专业流程设计合理的一二级目录结构，智能分类文档，保持markdown文件内容完全不变。
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基于 SOC 职业分类
| name | quant-document-organizer |
| description | 量化金融文档专业整理技能，基于资深量化研究流程优化文档结构。 触发场景：当用户提到"整理量化文档"、"优化量化书籍章节"、"重构量化资料目录"、"分类量化学习资料"时自动触发。 功能：自动备份所有原始markdown，按照量化金融研究的专业流程设计合理的一二级目录结构，智能分类文档，保持markdown文件内容完全不变。 |
以资深量化金融负责人的专业视角，将零散无序的量化相关markdown文档重新组织为符合量化研究学习/工作流程的合理结构，保持所有文件内容不变，仅优化目录结构。
按照量化研究的标准流程设计，符合从基础到实战的学习顺序和工作逻辑：
目标目录/
├── _backup_原始文档/ # 所有原始文件的完整备份（自动创建）
├── 00_前言与导论/ # 课程介绍、学习路径、前言类内容
├── 01_量化金融基础/ # 基础理论类
│ ├── 金融基础概念/
│ ├── 数学与统计基础/
│ └── 编程基础/
├── 02_数据获取与处理/ # 数据层内容
│ ├── 数据源介绍/
│ ├── 数据清洗与预处理/
│ └── 数据存储与管理/
├── 03_因子分析与挖掘/ # 因子研究类
│ ├── 因子理论基础/
│ ├── 单因子分析/
│ ├── 多因子模型/
│ └── 因子挖掘方法/
├── 04_策略开发与研究/ # 策略类内容
│ ├── 策略类型介绍/
│ ├── 策略研发流程/
│ ├── 经典策略示例/
│ └── 策略创新方法/
├── 05_回测系统与验证/ # 回测相关
│ ├── 回测框架原理/
│ ├── 回测常见陷阱/
│ ├── 绩效评估指标/
│ └── 统计检验方法/
├── 06_风险管理与控制/ # 风险管理类
│ ├── 风险指标计算/
│ ├── 风险模型/
│ └── 止损与仓位管理/
├── 07_组合优化与资产配置/ # 组合管理类
│ ├── 资产配置理论/
│ ├── 组合优化方法/
│ └── 业绩归因分析/
├── 08_实盘交易与执行/ # 实盘相关
│ ├── 交易系统架构/
│ ├── 订单执行算法/
│ └── 实盘运维管理/
├── 09_系统架构与工程化/ # 技术工程类
│ ├── 量化系统设计/
│ ├── 分布式计算/
│ └── 运维与监控/
└── 10_附录与参考资料/ # 其他内容
├── 常用工具库/
├── 参考文献/
├── 常见问题/
└── 待分类/ # 无法自动识别的内容
_backup_原始文档目录10_附录与参考资料/待分类目录下00_阅读指南.md，包含：
量化金融因子标准化命名与元数据管理skill，自动化批量重命名因子函数、添加结构化docstring、更新配置列表、将元数据入库。遵循三层架构"一级按信号来源分，二级按经济含义分，三级按计算口径分"，坚持"短、稳、可解析、可扩展、尽量唯一"分层命名原则。触发场景：需要整理量化因子库、给大量因子重命名加元数据、批量更新因子配置、因子元数据入库、因子库标准化管理。
将 markdown 中包含 LaTeX 公式的量化因子描述自动转换为 KunQuant C++ 算子风格的 Python 代码。支持单个文件转换和批量转换，自动调用 quant-factor-naming 进行标准化命名，按分类放入对应目录，生成完整可运行的因子函数。触发场景：需要将日历因子转换为 KunQuant 代码、将 markdown 因子描述转换为可执行代码、批量生成因子文件、1095日历因子转换。
资深量化金融工程师专家技能，精通金融术语准确定义、因子调研与计算全流程、A股常用数据库字段命名规范。当用户询问量化金融相关问题、解释金融术语、因子开发、因子有效性分析、因子IC分析、分层回测、数据库表结构设计时，必须触发使用本技能。