Skill: loi214/statistical-arbitrage (version 1.0.4)

--- name: statistical-arbitrage description: > 統計套利（配對交易）專業策略 - 計算動態對沖比率、執行回測並生成完整報告。 支持港股（.HK）、美股（無後綴或預設）、A股（.SS/.SZ）等多市場。 Use when: 用戶說「分析統計套利策略」、「幫我回測AAPL和GOOGL」、「配對交易回測」。 NOT for: 單股票分析、趨勢交易、期貨套利、股票掃描。 metadata: openclaw: emoji: "📊" requires: bins: ["python3"] --- # 統計套利（配對交易）專業策略 本 Skill 提供完整的統計套利（配對交易）策略分析框架，適用於港股、美股、A股等多個市場。自動執行協整檢驗、動態對沖比率計算、回測績效評估，並生成專業圖表報告。 ## 核心功能 1. **多市場支持** - 港股：`.HK` 後綴（如 `1398.HK`, `0939.HK`） - 美股：無後綴或預設（如 `AAPL`, `GOOGL`, `MSFT`） - A股：`.SS`（上交所）`.SZ`（深交所） 2. **智能參數配置** - 默認參數已優化，支持自定義調整 - 入場閾值、出場閾值、止損線可配置 3. **完整分析流程** - 數據下載與清洗（自動過濾假交易日） - 協整關係檢驗（ADF + Johansen） - 靜態/動態對沖比率計算 - Z-Score 信號生成 - 回測執行與績效評估 4. **專業輸出** - 6種專業圖表（PNG格式） - HTML互動報告 - CSV 數據導出 - 績效摘要（夏普比率、最大回撤、Calmar比率等） ## When to Run ### 觸發場景 - **直接請求**："幫我分析 AAPL 和 GOOGL 的統計套利策略" - **參數配置**："用入場閾值2.5回測1398.HK和0939.HK" - **時間範圍**："分析2020年到現在的TSLA和NVDA配對交易" ### 非觸發場景 - 單一股票技術分析 - 基本面估值 - 期貨或加密貨幣套利 - 高頻交易策略 ## Workflow ### 步驟1：解析用戶意圖 AI 解析用戶輸入，提取： - 股票代碼對（支持多種格式） - 時間範圍（默認：2020-01-01 至今日） - 參數配置（可選） ### 步驟2：環境檢查與依賴安裝 ```bash # 檢查 Python 環境 python3 --version # 安裝必要套件（如果缺失） pip install yfinance pandas numpy statsmodels matplotlib --quiet ``` ### 步驟3：執行策略分析 ```bash # 運行主腳本 python3 scripts/statistical_arbitrage.py \ --stock1 <股票1> \ --stock2 <股票2> \ --start <開始日期> \ --end <結束日期> \ --entry <入場閾值> \ --exit <出場閾值> \ --stop <止損閾值> \ --capital <初始資金> \ --output <輸出目錄> ``` ### 步驟4：生成報告與圖表 腳本自動生成： 1. `1_Price_Comparison.png` - 股票價格走勢對比 2. `2_Normalized_Price.png` - 標準化價格 3. `3_ZScore_Signals.png` - Z-Score時序圖與交易信號 4. `4_Equity_Drawdown.png` - 回測資金曲線與回撤 5. `5_Monthly_PnL.png` - 每月損益熱力圖 6. `6_Beta_Distribution.png` - 動態對沖比率分布 7. `report.html` - 互動式HTML報告 8. `raw_data.csv`, `trades.csv`, `metrics.csv` - 原始數據導出 ### 步驟5：返回結果 AI 整理分析結果，包括： - 協整檢驗結果（p值、是否顯著） - 對沖比率（β值） - 當前Z-Score與交易信號 - 回測績效摘要 - 圖表預覽與下載連結 ## Output Format ### 文本輸出格式 ``` 📊 統計套利分析報告 ────────────────────── 股票對：AAPL vs GOOGL 時間範圍：2020-01-01 至 2026-03-23 共同交易日：1,519天 🔬 協整檢驗 - p值：0.0021 ✅ 顯著 - R²：0.852 📐 對沖比率 - 靜態 β：1.0234 - 動態 β範圍：[0.95, 1.08] 🎯 當前信號 - Z-Score：-1.24 - 狀態：接近做多區域（閾值±2.0） 📈 回測績效（測試集） - 總回報：+8.52% - 年化回報：+1.42% - 夏普比率：0.68 - 最大回撤：-3.21% - 勝率：52.0% - 交易次數：24 💾 報告已生成： - 圖表目錄：/path/to/output/ - HTML報告：/path/to/output/report.html ``` ### 錯誤處理 - 股票代碼無效 → 提示正確格式 - 數據下載失敗 → 建議檢查網絡或代碼 - 無協整關係 → 建議其他股票對 - 參數不合理 → 提供默認值建議 ## Configuration ### 默認參數 ```json { "start_date": "2020-01-01", "end_date": "今天", "train_ratio": 0.7, "entry_threshold": 2.0, "exit_threshold": 0.5, "stop_loss": 3.5, "window_size": 60, "transaction_cost": 0.0015, "initial_capital": 100000, "position_size": 0.5 } ``` ### 可調整參數 | 參數 | 描述 | 建議範圍 | |------|------|----------| | entry_threshold | Z-Score入場閾值 | 1.5–3.0 | | exit_threshold | Z-Score出場閾值 | 0.3–1.0 | | stop_loss | 止損閾值 | 3.0–5.0 | | window_size | 動態β計算窗口 | 30–90天 | | transaction_cost | 交易成本（單邊） | 0.001–0.003 | ## Examples ### 示例1：基本分析（美股） ``` User: Analyze AAPL vs GOOGL statistical arbitrage AI: Running analysis for AAPL vs GOOGL... Period: 2020-01-01 to 2026-03-23 Entry: +/-2.0, Exit: +/-0.5, Stop: +/-3.5 (Results: p-value, Z-Score, Sharpe, etc.) ``` ### 示例2：自定義參數（港股） ``` User: 幫我用入場2.5、止損4.0回測1398.HK和0939.HK AI: 好的，使用入場閾值2.5、止損4.0回測1398.HK和0939.HK... (分析完成，輸出報告) ``` ### 示例3：指定時間範圍 ``` User: Analyze TSLA and NVDA from 2022 AI: Analyzing TSLA vs NVDA (2022-01-01 to today)... (Analysis complete with full report) ``` ## Dependencies ### 系統依賴 - Python 3.8+ - pip（Python包管理器） ### Python包 - yfinance：股票數據下載 - pandas：數據處理 - numpy：數值計算 - statsmodels：統計檢驗 - matplotlib：圖表生成 ### 自動安裝 如果缺少依賴，Skill會自動嘗試安裝： ```bash pip install yfinance pandas numpy statsmodels matplotlib ``` ## Troubleshooting ### 常見問題 1. **數據下載失敗** - 檢查網絡連接 - 確認股票代碼正確 - 嘗試縮短時間範圍 2. **依賴安裝失敗** - 確保Python 3.8+ - 使用 `pip install --upgrade pip` - 嘗試單獨安裝每個包 3. **無協整關係** - 嘗試不同股票對 - 調整時間範圍 - 考慮行業相關性 4. **圖表生成失敗** - 檢查matplotlib安裝 - 確保有寫入權限 - 嘗試減少數據量 ### 調試命令 ```bash # 檢查環境 python3 --version pip list | grep -E "yfinance|pandas|statsmodels|matplotlib" # 手動測試 python3 scripts/statistical_arbitrage.py --stock1 AAPL --stock2 GOOGL ``` ## Security Notes - 所有數據處理在本地進行 - 不收集或上傳用戶數據 - 股票數據來自公開API（yfinance） - 腳本開源可審計 --- **版本**：1.0.3 **更新日期**：2026-03-28 **作者**：統計套利策略團隊 **支持**：通過OpenClaw對話獲取幫助


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