量化策略研发实验室

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

量化策略研发实验室 — 让 Claude 按顶级机构角色分工(高盛策略架构师、文艺复兴回测引擎、Two Sigma 风控、Citadel Alpha 研究、Jane Street 做市、AQR 因子模型...共 15 个角色)系统性地设计、验证、风控、执行量化交易策略。当用户要求设计量化策略、做回测、构建因子、风控建模、策略优化、执行算法设计时触发。用户可能提到:量化策略、回测、因子、alpha 信号、风控、仓位管理、做市、统计套利、配对交易、宏观交易、TWAP、VWAP、投资组合优化、交易系统架构。

一句话选型结论

按资料字段整理

量化策略研发实验室是效率类的 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_2bd770d8/quant-research-lab
  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_2bd770d8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 1791737616
正文体量16.8 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
量化策略研发实验室当前 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

16.8 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

quant-research-lab — 量化策略研发实验室

角色注册表

ID 角色 机构 文件 depends_on complexity Phase
01 策略架构师 Goldman Sachs roles/01-gs-strategy-architect.md - high 1
02 回测引擎 Renaissance Technologies roles/02-rentec-backtest-engine.md 01 normal 1
03 风控经理 Two Sigma roles/03-twosigma-risk-manager.md 01 normal 1
04 Alpha 研究员 Citadel roles/04-citadel-alpha-researcher.md - high 1
05 做市引擎 Jane Street roles/05-js-market-maker.md 01 normal 3
06 因子模型 AQR roles/06-aqr-factor-builder.md 02 normal 2
07 统计套利 D.E. Shaw roles/07-deshaw-stat-arb.md 01 normal 2
08 宏观策略 Bridgewater roles/08-bridgewater-macro.md 01 normal 3
09 数据管道 Bloomberg roles/09-bbg-data-pipeline.md - normal 2
10 执行算法 Virtu roles/10-virtu-execution.md 01 normal 1
11 ML 研究员 Point72 roles/11-point72-ml-researcher.md 01 high 3
12 组合优化 Man Group roles/12-man-portfolio-optimizer.md 01,02,03,06 normal 2
13 交易系统 Millennium roles/13-millennium-trading-system.md 10,12 normal 2
14 因子回测 Dimensional roles/14-dimensional-factor-backtest.md 01 normal 3
15 合规框架 Goldman Sachs roles/15-gs-compliance.md 13 normal 3

使用方式

触发 Skill

自然语言(推荐):直接描述量化需求,Skill 自动激活。例如:
- "帮我设计一个费率套利策略"
- "做一下这个策略的回测"
- "优化入场信号"
- "启动量化流水线"

显式加载:/quant-research-lab

操作指令(Skill 加载后使用自然语言)

你说 行为
"启动流水线" / "pipeline" / "跑全流程" 展示轨道选择菜单,用户选择后启动对应 Pipeline
"因子流水线" / "因子挖掘" / "执行流水线" / "宏观流水线" / "套利流水线" / "ML流水线" / "做市流水线" 直接启动指定轨道 Pipeline
"全量流水线" / "完整流水线" 启动全部 15 角色完整流程
"从角色 03 恢复" / "继续流水线" 从角色 NN 断点恢复(需 state 文件存在)
"从角色 02 重新执行" / "重跑风控" 丢弃 NN 及之后输出,从 NN 重新开始
"用高盛角色" / "做回测" / "风控分析" / "alpha 研究" / "执行算法" 单独触发某个角色(Toolbox 模式)
"结合上次结果做回测" 单独触发 + 注入最近完成角色的上下文
"流水线进度" / "status" 查看进度
"重置流水线" / "reset" 清空状态重新开始

编排逻辑

Step 0: 收集上下文

当 Skill 被激活时(通过自然语言触发或 /quant-research-lab 显式加载):

  1. 读取角色注册表获取可用角色列表(从本文档 ## 角色注册表 表格中解析 ID、角色名、文件名、depends_on、complexity、Phase)
  2. 检查 state/research-context.md 是否存在:
    - 不存在 → 新建,写入初始模板(含 YAML frontmatter 和空角色输出区)
    - 存在且 status: in-progress → 提示用户可从断点恢复:检测到未完成的 Pipeline({pipeline_id}),已完成角色:{completed_roles}。说"从角色 {next_recovery} 恢复"即可继续。
  3. 如果是新 Pipeline,向用户确认 3 个必填项:
    - 交易市场/标的({user_market})
    - 可用资金规模({user_capital})
    - 当前最想解决的问题({user_focus})
    将答案填入 state 文件的 ## 项目上下文 区

Toolbox 模式:触发单个角色

触发方式:用户说"用高盛角色"、"做回测"、"风控分析"、"alpha 研究"、"执行算法"等,或按角色名/关键词匹配

  1. 匹配角色:在注册表中按角色名称(如"回测")或文件名(如"backtest")模糊匹配,找到对应的 ID、文件路径和 depends_on
  2. 加载模板:Read roles/{NN}-{role}.md,获取角色的完整 prompt 模板
  3. 收集上下文:
    - 如 state 文件无项目上下文 → 向用户询问 {user_market}, {user_capital}, {user_focus}
    - 如用户说"结合上次结果"或提到需要前面角色的上下文 → 从 state 文件提取最近完成角色的关键参数层和推理摘要层作为 {upstream_params} 和 {upstream_summary}
    - 如 depends_on 字段非空 → 从 state 文件中提取依赖角色的输出,注入为 {upstream_params} 和 {upstream_summary}
    - 如项目存在 CLAUDE.md → 提取架构约定注入 {project_architecture}
  4. 替换占位符:将收集到的值替换模板中的 {user_market}, {user_capital}, {user_focus}, {upstream_params}, {upstream_summary}, {project_architecture}
  5. Dispatch subagent:使用 Agent tool,subagent_type: "general-purpose",model: "sonnet"(注册表中 complexity: high 的角色使用 model: "opus"),注入替换后的完整 prompt
  6. 质量门检查:subagent 完成后,解析输出中的 [QAGATE]...[/QAGATE] 块(见下方"质量门检查")。有异常 → 追加标记([输出不完整], [数值异常] 等),必要时提示用户决定(重做 / 接受 / 手动修复)
  7. 写入 state 文件:按格式追加角色输出到 state/research-context.md:
    <!-- ROLE_OUTPUT_START:{NN} --> ### {NN} {角色名} ✅ [subagent 输出内容] <!-- ROLE_OUTPUT_END:{NN} -->
    更新 frontmatter:current_role_id, completed_roles, next_recovery
  8. 展示摘要:向用户展示 1-2 行摘要 + 质量标记
  9. 提示下一步:扫描注册表中 depends_on 包含当前角色 ID 且 Phase 已实现的角色,提示:下一步建议:用"{next_role}"角色,或说"从角色 {next_NN} 启动流水线"

Pipeline 模式:启动场景流水线

Pipeline 是 Toolbox 的序列化封装,按预设轨道(Track)串行调用角色,而非跑全部 15 个。每个角色的执行复用 Toolbox 步骤 2-7(加载模板 → 收集上下文 → 替换占位符 → dispatch subagent → 质量门 → 写入 state)。

触发方式:用户说"启动流水线"、"pipeline"、"跑全流程",或指定轨道名如"因子流水线"、"执行流水线"。也支持"从角色 NN 恢复"、"从角色 NN 重新执行"。

Pipeline 轨道定义

15 个角色构成了一个有向无环图(DAG),而非一条线。不同策略场景走不同的角色序列:

轨道名称 触发关键词 角色序列 预估耗时 适用场景
核心流水线(默认) "启动流水线" / "pipeline" 01→02→03→04→10 ~15min 标准策略:设计→回测→风控→Alpha→执行
因子流水线 "因子流水线" / "因子挖掘" 01→02→06→14→12 ~20min 因子研究:构建→回测→因子验证→组合
执行流水线 "执行流水线" / "交易系统" 01→10→13→15 ~18min 系统落地:执行算法→交易系统→合规
宏观流水线 "宏观流水线" / "宏观策略" 01→08→03→12 ~18min 宏观策略+风控+组合配置
统计套利流水线 "套利流水线" 01→07→02→10 ~18min 配对交易/协整策略
ML 流水线 "ML流水线" / "机器学习" 01→11→02→03 ~18min ML 驱动策略研发
做市流水线 "做市流水线" 01→05→10→13 ~18min 做市系统设计
全量流水线 "全量" / "完整流水线" 01→02→03→04→06→07→08→09→10→11→12→13→14→15 ~40min 端到端完整流程(慎用,建议分轨道跑)

> 轨道设计原则:每个轨道以 01(策略架构师)为根节点,按依赖拓扑序串联。独立角色(09 数据管道)可按需单独 Toolbox 触发。用户也可以自定义轨道:"走 01→04→11 的流水线"——编排层按指定 ID 列表执行即可。

串行调度流程

  1. 选择轨道:
    - 用户说"启动流水线" / "pipeline" 未指定轨道 → 展示轨道选择菜单:请选择流水线轨道:1)核心流水线(默认) 2)因子 3)执行 4)宏观 5)套利 6)ML 7)做市 8)全量。直接说编号或轨道名即可。
    - 用户指定了轨道关键词(如"因子流水线")→ 匹配对应轨道
    - 用户说"全量" → 走全量流水线轨道
    - 用户自定义序列(如"走 01→04→11")→ 解析 ID 列表作为自定义轨道
  2. 确定起始角色:
    - 用户说"从角色 NN 恢复" → 从所选轨道中 state 文件的 current_role_id 开始(断点恢复逻辑见下方)
    - 用户说"从角色 NN 重新执行" → 先丢弃 NN 及之后角色的输出(见下方"重新执行逻辑"),再从 NN 开始
    - 默认 → 从轨道的第一个角色开始
  3. 生成执行序列:从起始角色到轨道末尾,序列生成后向用户展示:轨道: {track_name}。执行序列: [01, 02, 03, 04, 10](共 5 个角色)。预计 {estimate} 分钟。确认开始?
  4. 逐角色串行执行:对序列中每个角色:
    a. 检查 state 文件是否已有该角色输出(搜索 ROLE_OUTPUT_START:{$id} 标记)→ 有则跳过
    b. 执行 Toolbox 步骤 2-7(加载模板 → 收集上下文 → 替换占位符 → dispatch subagent → 质量门检查 → 写入 state)
    c. 上下文自动注入:当前角色完成后,提取 QAGATE 中的 downstream_fields 和 core_conclusion 注入下一个角色
    d. 展示摘要 + 进度:[{i}/{total}] {id} {角色名} 完成 [QAGATE: PASS|WARN ...]
    e. 用户中断处理:用户可随时说"暂停"。完成当前角色后写入 state,更新 frontmatter(含 pipeline_track),展示恢复命令
  5. 全部完成后:设置 frontmatter status: complete。提示:轨道 {track_name} 完成({total}/{total})。如需落地为生产代码,说"实现这个"。也可继续其他轨道,如"因子流水线"。

断点恢复("从角色 NN 恢复")

  1. 读取 state 文件的 YAML frontmatter,提取 pipeline_track 轨道名
  2. 验证 NN 属于当前轨道且 ROLE_OUTPUT_START:NN 标记存在
  3. 如不包含:提示 角色 {NN} 不在当前轨道 {pipeline_track} 中或无输出记录。
  4. 确定下一个待执行角色:当前轨道中 ID 序列里排在 NN 之后的第一个角色
  5. 更新 frontmatter,从该角色继续执行

重新执行("从角色 NN 重新执行")

  1. 计算丢弃集合:D = {NN} ∪ {当前轨道中排在 NN 之后的所有角色 ID}
  2. 对 D 中每个角色 ID,在 state 文件中删除 <!-- ROLE_OUTPUT_START:{$id} --> 至 <!-- ROLE_OUTPUT_END:{$id} --> 块
  3. 从 frontmatter 的 completed_roles 中移除 D 中的 ID
  4. 展示丢弃摘要并确认,从 NN 重新开始

Pipeline 中的质量门集成

Pipeline 模式下每个角色完成后,自动复用 ### 质量门检查 中的检查流程:

  1. 搜索 subagent 输出中的 [QAGATE]...[/QAGATE] 块
  2. 执行 3 项检查(必填字段 / 数值合理性 / 双重签名)
  3. 检查结果追加标记到角色输出块的末尾:[QAGATE 结果: PASS|WARN ...]
  4. 展示给用户时包含标记:[{i}/{total}] {id} {角色名} 完成 [QAGATE: PASS]
  5. 异常处理:如标记含 WARN 或 FAIL:
    - 默认自动继续到下一个角色,但在输出中标注异常
    - 如用户说"严格模式"或触发时加 --strict → 遇到 WARN/FAIL 时暂停,提示用户选择:质量门警告 [{角色名}]: {标记列表}。选择: (C)ontinue 忽略继续 / (R)etry 重新执行当前角色 / (A)bort 中断 Pipeline
    - 用户未回应时默认选择 (C)ontinue

质量门检查

每个角色 subagent 完成后,编排层从 [QAGATE]...[/QAGATE] 块提取数据进行以下检查:

检查项 适用 检查方式 不通过时
必填字段 全部 [QAGATE] 块存在 + 自由文本含核心结论/关键参数/传给下游的字段 标记 [输出不完整]
数值合理性 数值角色 默认模式:Sharpe < 50, MaxDD > -99% 标记 [数值极端异常]
双重签名 数值角色 method_signature 和 data_signature 均非空 标记 [缺少签名]

检查流程:

  1. 在 subagent 输出中搜索文本 [QAGATE] 和 [/QAGATE](字面字符串匹配,非 markdown 解析)
  2. 缺失 [QAGATE] 块 → 标记 [缺少QAGATE],跳过后续检查
  3. 提取 QAGATE 块内字段(按 key: value 或 YAML 格式解析):
    - core_conclusion / 核心结论 — 自由文本字段,非空即通过
    - key_params / 关键参数 — 含关键参数列表即通过
    - downstream_fields / 传给下游 — 含下游字段即通过
    - method_signature — 方法签名,数值角色必须非空
    - data_signature — 数据签名,数值角色必须非空
  4. 数值合理性仅在角色标签含"回测/风控/因子/优化"时检查
  5. 检查结果追加到 subagent 输出末尾,展示给用户:[QAGATE 结果: PASS | WARN 输出不完整]

状态管理

state/research-context.md 是 Pipeline 的单一真相源。格式:

---
pipeline_id: {project}-{date}
pipeline_track: &quot;{track_name}&quot;
status: in-progress | complete
current_role_id: &quot;{NN}&quot;
completed_roles: [&quot;01&quot;, &quot;02&quot;]
next_recovery: &quot;{next_role_id in track}&quot;
created_at: {ISO 8601}
project: {basename}
---

Toolbox 模式下的行为:
- 仅追加已完成角色的输出块(ROLE_OUTPUT_START/END 分隔),不修改 status
- 更新 current_role_id 为最近完成的角色 ID
- 更新 completed_roles 追加当前角色 ID
- 更新 next_recovery 指向下一个 depends_on 包含当前角色 ID 的角色
- 当所有 Phase 1-3 注册表角色完成时,设置 status: complete

初始模板(新 Pipeline 时创建):

---
pipeline_id: {project}-{date}
pipeline_track: &quot;{track_name}&quot;
status: in-progress
current_role_id: &quot;&quot;
completed_roles: []
next_recovery: &quot;&quot;
created_at: {now}
project: {project_basename}
---

## 项目上下文
- **交易市场/标的**:{user_market}
- **可用资金规模**:{user_capital}
- **当前核心问题**:{user_focus}

## 角色输出
&lt;!-- 每个角色完成后由编排层追加 --&gt;

Pipeline 模式下的行为:见上方 ### Pipeline 模式。

查看进度(用户说"进度" / "status")

  1. 检查 state/research-context.md 是否存在
  2. 如 state 文件不存在或 status: ready → 提示:尚无活跃 Pipeline。说&quot;启动流水线&quot;开始新 Pipeline。
  3. 如 state 文件存在:
    - 读取 YAML frontmatter,提取 pipeline_id, pipeline_track, status, current_role_id, completed_roles, next_recovery, project
    - 展示进度摘要:
    ```
    ## Pipeline: {pipeline_id}
    • 轨道: {pipeline_track}
    • 状态: {status}
    • 项目: {project}
    • 已完成角色 ({len(completed_roles)}): {completed_roles}
    • 当前角色: {current_role_id}
      ```
    • 如 status: in-progress,追加恢复提示:恢复命令:说&quot;从角色 {next_recovery} 恢复&quot;
    • 如 status: complete,追加:轨道 {pipeline_track} 已完成。可继续其他轨道,如&quot;因子流水线&quot;。

重置(用户说"重置" / "reset")

  1. 检查 state/research-context.md 是否存在 → 不存在则提示:尚无活跃 Pipeline,无需重置。
  2. 如 state 文件存在,向用户确认:确认重置 Pipeline &quot;{pipeline_id}&quot;?这将清除所有角色输出。输入 yes 确认。
  3. 用户确认 yes 后:
    - 保留上下文模式(默认):将 state 文件重置为初始模板,保留 ## 项目上下文 中的用户提供的信息({user_market}, {user_capital}, {user_focus}),清空 ## 角色输出 区所有 ROLE_OUTPUT_START/END 块,重置 frontmatter 为初始状态(status: ready, current_role_id: &quot;&quot;, completed_roles: [], next_recovery: &quot;&quot;)
    - 完全清除模式(用户说"硬重置"):直接删除 state 文件,下次触发时自动创建全新模板
  4. 重置完成后提示:Pipeline 已重置。说&quot;启动流水线&quot;重新开始。

实现状态

  • Phase 1: ✅ 已实现(01, 02, 03, 04, 10)
  • Phase 2: ✅ 已实现(06, 07, 09, 12, 13)
  • Phase 3: ✅ 已实现(05, 08, 11, 14, 15)

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
量化策略研发实验室怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_2bd770d8/quant-research-lab。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

量化策略研发实验室支持哪些客户端?

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。

量化策略研发实验室权限高吗,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。

量化策略研发实验室收费吗?

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。

量化策略研发实验室用什么许可证?

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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