Skill: guohongbin-git/quant-trading-cn (version 1.0.0)

--- name: quant-trading-cn description: 量化交易专家 - 基于印度股市实战经验，支持策略生成、回测、实盘交易（Zerodha/A股适配） metadata: openclaw: emoji: "📈" category: "finance" tags: ["trading", "quant", "algotrading", "india", "zerodha", "backtest"] requires: bins: ["python3"] --- # 量化交易专家 基于 1780 行印度股市实战经验的量化交易系统。 ## 功能 ### 🎯 交互式机器人生成向导 ```bash # 启动向导 ./scripts/wizard.sh # 选择： # 1. 从头生成交易机器人 # 2. 增强现有代码（修复问题、优化） # 3. 从实时指数数据创建股票池 # 4. 运行回测对比 # 5. 分析表现 ``` ### 📊 16 个知识领域 1. **Zerodha 集成** - Tick size 四舍五入、仓位对账、止损生命周期 2. **回测-实盘一致性** - 数据缓存、T vs T-1 对齐、VWAP 重置 3. **信号生成** - Fortress 信号（65% 胜率）、多因子确认 4. **调仓逻辑** - 周频 vs 日频、交易成本建模 5. **股票池选择** - 流动性过滤、动量评分 6. **性能优化** - Parquet（28x）、Polars 向量化（37x） 7. **印度市场特性** - 交易时段、熔断机制、T+1 结算 8. **失败模式** - 5 个生产问题 + 修复 9. **指标公式** - RSI、MACD、ATR、ADX、VWAP、EMA 10. **多时间框架** - 日内 vs 波段、MTF 对齐 11. **日志可观测** - 结构化日志、实时监控 12. **交易后分析** - P&L 分解、夏普比率、回撤分析 13. **信号归因** - 追踪哪个指标触发 14. **退出策略** - 时间衰减、追踪止损、部分退出 15. **风险管理** - Kelly Criterion、组合热度 16. **资金复利** - 市场状态检测、牛市放大 ### ⚠️ 30+ 常见陷阱 ```markdown 🔥 关键：Tick Size 四舍五入 错误：kite.place_order(price=1847.35, ...) 报错："Tick size for this script is 5.00" 修复：price = round(price / tick_size) * tick_size # 1847.35 → 1850.00 影响：90% 订单拒绝是 tick size 错误 🔥 关键：VWAP 必须每日重置 错误：跨天累计 VWAP 症状：回测 65% 胜率，实盘 40% 修复：开盘时重置（9:15） 影响：回测-实盘不一致的第一大原因 ``` ## 使用方法 ### 生成第一个交易机器人 ```bash ./scripts/wizard.sh ``` 向导会问： - 交易风格：日内、波段、持仓 - 股票池：Nifty 50、中盘、自定义 - 策略：动量、VWAP 回调、开盘突破 - 资金：起始资金和单笔风险 - 风险偏好：保守（0.5%）、平衡（1%）、激进（2%） ### 获取股票池 ```bash # 从 NSE 获取最新成分股 ./scripts/universe-fetch.sh --indices nifty50,nifty100,midcap150 ``` ### 分析现有代码 ```bash ./scripts/check-code.sh ./my_trading_bot.py # 输出： ⚠️ 发现 3 个问题： 1. Tick size 未四舍五入（第 45 行）- 会导致订单拒绝 2. VWAP 未每日重置（第 89 行）- 回测实盘不一致 3. 无股票冷却期（第 120 行）- 报复交易风险 ``` ## 性能基准 | 优化 | 之前 | 之后 | 提升 | |------|------|------|------| | Parquet 缓存 | 2.3s | 0.08s | 28.7x | | Polars 向量化 | 450ms | 12ms | 37.5x | | API 批量请求 | 15 次 | 1 次 | 15x | | 预计算指标 | 180ms | 90ms | 2x | | **总回测时间** | 5 min | 12 sec | **25x** | ## 文件结构 ``` quant-trading-cn/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── KNOWLEDGE.md # 16 个领域（1780 行） ├── NUANCES.md # 30+ 陷阱 ├── scripts/ │ ├── wizard.sh # 交互式向导 │ ├── universe-fetch.sh # 股票池获取 │ └── check-code.sh # 代码检查 └── references/ ├── KNOWLEDGE_en.md # 原始英文版 └── NUANCES_en.md # 原始英文版 ``` ## A 股适配 本项目基于印度市场，但可适配 A 股： | 印度 | A 股 | |------|------| | Zerodha | 雪球/同花顺 | | Nifty 50 | 沪深 300 | | Nifty Midcap | 中证 500 | | T+1 结算 | T+1 结算 | | 9:15-15:30 | 9:30-15:00 | ## 注意事项 ⚠️ 本 skill 提供教育性指导，不保证盈利。交易有风险，仅用可承受资金。 --- *版本: 1.0.0* *来源: [skill-algotrader](https://github.com/javajack/skill-algotrader)*

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量化交易专家 - 基于印度股市实战经验。

## 功能

- 📊 16 个知识领域
- ⚠️ 30+ 常见陷阱
- 🎯 交互式机器人生成
- 📈 65% 胜率信号

## 使用

```bash
# 启动向导
./scripts/wizard.sh

# 检查代码
./scripts/check-code.sh my_bot.py
```

## 来源

翻译自 [skill-algotrader](https://github.com/javajack/skill-algotrader)

## 许可证

MIT


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