量化超额修复分析

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

生成"量化多头大厂管理人 · 绝对收益修复分析"HTML 报告。当用户给出一批大厂量化多头管理人的净值表(日期×管理人)与周度收益表,要求分析某次回撤后的"修复情况",或说"和上次一样的修复分析/更新到某月某日"时使用。内置固定判定口径(暴跌前峰值 vs 终点累计收益)、参考报告的同款 CSS、以及第四部分的可交互多色折线图。

一句话选型结论

按资料字段整理

量化超额修复分析是效率类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类效率 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_186b4ea5/quant-alpha-repair-analysis
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

效率
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_186b4ea5仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791625762
正文体量5.6 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
整理待办与日程

把零散任务收进清单,排出优先级。

批量处理重复任务

把固定动作做成模板,重复执行。

把流程写成清单

把口头流程整理成可复用的步骤。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在效率场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
量化超额修复分析当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Nano PDF 文档 联网访问 ClawHub 市场 424.9 万 OpenClaw 有
自动更新程序 浏览器控制 ClawHub 市场 296.4 万 OpenClaw 有
Gemini 助手 联网访问 ClawHub 市场 254.7 万 OpenClaw 有
word DOCX 文档 联网访问 ClawHub 市场 239.6 万 OpenClaw 有
Excel XLSX 前端 联网访问 ClawHub 市场 227.0 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

5.6 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

量化多头大厂管理人 · 绝对收益修复分析报告

用途与触发

用户提供「净值表 + 周度收益表」,要求判断各管理人在某次大跌后是否"修复"。典型话术:

  • "分析大厂量化多头策略的修复情况,只算绝对收益"
  • "和先前一样的修复分析,数据更新到 X 月 X 日"
  • "输出参照这个 html 的结构和风格"

输入

文件 形态 说明
净值表 xlsx 首列日期,其余每列一位管理人 累计收益的权威来源(基准=首行日期)
周度收益表 xlsx 首列基金名称,其余列=周日期 提供"各周收益序列"与胜率;管理人全名需截短与净值表对齐

缺值在 Excel 里表现为字符串 - 或 -%。

判定口径(固定,勿改)

  • 基准:暴跌前峰值 = max(累计收益@峰值日1, @峰值日2),默认 7/3、7/10
  • 终点:end 日累计收益(默认取净值表最后一个日期)
  • 仅算绝对收益,不计算超额收益
条件 状态
end ≥ 峰值 且 峰值 ≥ 0% 已修复
峰值 − end ≤ 2% 即将修复
2% < 峰值 − end < 5% 还需努力
峰值 − end ≥ 5% 情况不明

> 「剔除暴跌前已深度回撤/深度负超额管理人」条款需要净值回溯至 2025.12.31;若数据仅覆盖当年 7 月,不启用该条款,并在报告"数据说明"里注明。

用法

python scripts/report.py \
  --nv &quot;量化多头净值06260904.xlsx&quot; \
  --weekly &quot;量化多头周度收益 06260904.xlsx&quot; \
  --outdir &quot;C:/Users/.../量化多头9月修复分析_20260913&quot; \
  --peak-dates 2026-07-03 2026-07-10 \
  --crash 2026-07-10 2026-07-17 \
  --title &quot;量化多头9月修复分析&quot;

可选 --end 2026-09-04 指定终点(缺省=净值表最后一个日期)。

产出(outdir/):

  • {title}报告.html —— 自包含单文件(内联 Chart.js + base64 图片),可直接分享
  • 修复判定明细.csv —— 峰值/终点/差距/状态逐列明细
  • assets/ —— 4 张静态 PNG(饼图+分布、波动区间、回撤周、排名)

报告结构(务必保持一致)

一 回撤周分析 → 二 收益修复状态(统计卡+名单+饼图)→ 三 修复期变化 →
四 分组累计收益曲线(可交互 Chart.js) → 五 收益波动区间 → 六 周度收益表现 →
七 累计收益排名(统计卡+排名图+四张明细表)→ 八 综合解读 → footer

分组口径:
- 第四部分按最终累计收益分 4 组:≥5% / 0~5% / -5~0% / &lt;-5%
- 第七部分按最终累计收益分 4 档:≥0 / -5~0% / -10~-5% / &lt;-10%

图表规范(务必对齐参考报告,勿自创画法)

配色:遵循 A 股习惯 —— 涨/正收益 红 #E74C3C,跌/负收益 绿 #2ECC71。

章节 画法
二 总标题 量化多头管理人 · 绝对收益修复状态;左=整圆饼图(外标签 + 内百分比;0 人档不出标签但仍进图例,图例右下),右=直方图(x=0 处红色虚线 + 红字 "反弹:X人 续跌:Y人",左下角 4 档色块图例)
四 每组内每位管理人独立配色(黄金角 + 明暗交替,见 palette()),底部图例标注姓名,悬停显示数值、点图例可开关曲线;回撤周红色半透明竖带 + 零轴虚线(自定义 crashBand 插件)
五 误差棒式:区间线红(终值≥0)/绿(<0) + 两端竖向端点帽;圆点按终值分档着色(≥0 红 / -5~0 蓝 / -10~-5 橙 / <-10 绿,与第七节分档一致);标题 量化多头管理人 · 收益波动区间(6-26-9-4)
六 周度收益热力图(不是条形图):红正绿负发散色 + 格内数值 + 右侧 colorbar 周度收益 (%);按回撤周收益倒序排列;7/17 列红色虚线 + 红框标注 回撤周排序基准,并清空该列轴标签避免重叠
七 标题 量化多头管理人 · 累计绝对收益排名 (6-26-9-4),x 轴 6-26-9-4累计收益 (%),棒端标数值

其他要点:

  • 静态图用 matplotlib(Microsoft YaHei,axes.unicode_minus=False);版式取 references/template.css,勿改
  • 热力图字号需按 fontsize / figure_width 控制:图宽 ≈7.9in + 字 7.8pt,才能在 750px 容器里保持可读(图宽 10.6in 时字只剩 ~7px)
  • 热力图 cmap = LinearSegmentedColormap([&#x27;#1E8449&#x27;,&#x27;#fff&#x27;,&#x27;#C0392B&#x27;]),vmin/vmax = ±max(abs),缺失值填 0 且不写字

已知坑

  1. 净值表缺值是字符串 -,必须 pd.to_numeric(errors=&#x27;coerce&#x27;)
  2. 周度表管理人为全名(如 明汯空气H-SZS284),须按前缀截短后才能与净值表 join
  3. pd.read_excel(..., header=0).columns[0] 取首列名做 index,不要硬编码 &#x27;日期&#x27;/&#x27;基金名称&#x27;
  4. Chart.js 需内联(assets/chart.umd.min.js)——预览面板按目录起服务,相对路径可能失效
  5. 少数管理人终点日净值未更新:用最近一期净值代替并在报告中标注
  6. Windows 下 strftime(&#x27;%-m/%-d&#x27;) 不可用,需手工取 d[5:7]/d[8:10]

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
量化超额修复分析怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_186b4ea5/quant-alpha-repair-analysis。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

量化超额修复分析支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

量化超额修复分析权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

量化超额修复分析收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

量化超额修复分析用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。