量化交易Agent策略框架

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

量化交易 Agent 策略框架 v3.1 —— 把「三方闭环迭代」「前向优先反自欺审计」「上线前代码审计」合成一条可执行流水线。正方(探索 / 代码优化实现者)· 反方(政委:风险登记 + 优化处方四件套)· 中立裁判(独立取证 + G1–G9/F0–F6/D0–D4 逐条裁定 + 派工 + ★催办正方去做代码优化)。当用户说「跑一轮三方」「三方裁决」「让框架推进迭代」「催正方去改代码」「反方给优化处方」「策略该不该采纳并继续深挖」「这个结论凭什么算数」「我能测出来吗」「研究收敛了吗」「还能不能再优化」「已证伪的有哪些」「哪些结论经得起实盘」时使用;也用于「上线/实盘/影子盘前审一下代码有没有 bug」「这份代码能不能接钱」「审计一下会不会重复下单/写坏台账」。

一句话选型结论

按资料字段整理

量化交易Agent策略框架是效率类的 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_637a5027/trading-pipline-core-pro
  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_637a5027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 1791710250
正文体量17.7 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
量化交易Agent策略框架当前 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

17.7 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

> ★ 永不自满元规则(2026-10-10 用户指令):本框架永远不是最优的。每次收敛四闸触发、
> 每月例行、或用户要求时
,必须先按 references/selfiter.md 通道 D 去 WebSearch 外部优秀
> 技能/框架/大师分享,模仿、翻译成可检查规则或脚本、演化进本框架——再谈下一步。
> (先例:2026-10-10 M-1~M-12 即由此而来。)

量化交易Agent策略框架 v2.3

> 一句话:判决不是终点,下一轮才是。 裁判必须把活派下去、并盯着正方把代码改完;
> 反方必须既看住风险、又交出「怎么改」的处方;任何结论进台账之前,先过一遍「你能测出来吗」;
> 任何代码接真实资金(或影子账本)之前,先过一遍「已知会致命的 bug 形态扫干净了吗、审完有没有被改」。

它管什么:研究结论能不能并入系统、迭代该不该继续、下一轮具体做什么、
以及这份代码能不能上线。
它不管什么:不产出买卖信号、不下单、不改生产文件、不给仓位。

一、版本谱系

版本 载体 一句话 缺什么
1.0 strategy-adjudication 三方准入:G1–G8 判据,通过即自动并入 判完就停,不产生下一轮
— forward-first-audit 1.10 前向优先反自欺审计(六道闸门 + FPS 因子) 是体检手册,不驱动迭代
— quant-agent-framework 3.0(开发线) 判决书携带「下一轮指令」的三方闭环 派了工但不催;反方只反对、不给怎么改
2.0 本框架 合并上述全部,补上【裁判催办】与【反方政委包】两条硬契约 只管研究结论,不管代码能不能接钱
2.1 本框架 再加 D0–D4 部署审计(上线/实盘/影子盘前的代码 bug 闸门 + 代码指纹防「审完又改」) 判据只有 DSR 一项多重检验校正;无「新增量」闸
2.2 (已并入 v2.3) 再加 四项度量升级:G9 拆 G9a/b/c(DSR + PBO + SPA)|G10 新增量闸(与已采纳结论 ρ≤0.5)|G11 面板 IC(t_adj≥2)|P9 claim↔diff 绑定 —
2.3 本框架(现役) 再加 M 系列大师规则(M-1~M-12,来自 Simons/Thorp/de Prado/国内头部,软检查不计硬闸)+ RSI 三通道自学习协议(语言/过程/结构/外部演化)+ masters_checklist.py 软检查器 + 永不自满元规则(收敛/每月/用户要求 ⇒ 外部搜索→模仿→翻译→演化) —

v2.2 的四项升级各来自哪里(不是自创口号,每条都有出处):
- G9b/G9c(PBO/SPA) ← MinervaScore 把 DSR+PBO+SPA 组合成分级的做法;本项目 ar_judge.py 早有实现,此前没接进闸门。
- G10 新增量 ← FactorMiner 的「与已有因子 ρ>0.5 淘汰」;本项目同型事故是两份同义实现各自演进(先例 P-13)。
- G11 面板 IC ← QuantaAlpha / FactorMiner / AlphaAgent 全部以 IC/ICIR 为通用语言;面板级样本效率比逐笔高一个量级。
- P9 claim↔diff ← AlphaAgent 的「假设—实现语义一致性」;防「说改 A 实际改 B」。

v2.0 补的两个执行缺口(引擎机械强制,不靠自觉):
1. ★裁判催办:判决书必带 coach(nag_level / must_do / escalation);正方不响应派工 ⇒ 逐级升级,到停工清偿、直至终止迭代。
2. ★反方政委包:非采纳轮不仅要有反对意见,还必须有可执行的优化处方(改哪个函数 / 怎么改 / 预期读数 / 怎么回退)。

v2.1 再补第三个缺口:
3. ★上线前代码审计:deploy.target 一旦声明(shadow/live/prod),D0–D4 全部必过;
D1 由裁判自己重算 sha256 —— 防「审完又改」(拿通过的旧报告去上线另一份代码)。

二、三个角色(硬契约)

角色 基础职责 硬契约
正方(探索 / 代码优化实现者) 主张采纳、挂实验 ID、声明失效条件 ① 回填 responded_tasks 响应上一轮派工;② 每轮交付代码级优化点 code_opt_points(BS-x:写死在代码里、从未进过搜索自由度的东西),先于调参;③ 要上线就得先出审计报告并保证代码不再变动
反方(政委) 针对性质疑、挂预注册预期 ★政委包 commissar_pack:risk_register(风险/触发/处置/严重度)+ opt_prescriptions(target 文件:函数 / action 可执行动作 / expected_delta 预期读数 / rollback 回退口径)。非采纳轮缺处方 ⇒ 本轮 invalid
中立裁判 独立取证(二手数据=传声筒)、逐条裁定、归档先例 ★派工 + 催办 + 部署审计 + 收敛:next_round 必带 proponent_tasks(含 kind/blocking/due_round)、adversary_focus、commissar_directives、coach;deploy 声明时自己重算代码指纹;四闸触发即宣布收敛

裁定三态语义:adopt=证据充分且可执行|reject=证据否决(进先例)|pending=未检出 ≠ 无效,写明"还差什么"|invalid=协议违规,本轮不进台账。

三、闭环协议

① 正方提交   round.json:候选 + 指标 + 主张(挂证据) + 响应上一轮派工 + 代码级优化点 BS-x
② 反方质证   反对意见(挂预注册预期) + ★政委包(风险登记 + 优化处方四件套)
③ 裁判取证   独立复跑(二手数据=传声筒)→ G1–G9 准入组 + F0–F6 前向组 逐条裁定
             + 声明了 deploy.target 时,再跑 D0–D4 部署审计(★自己重算代码指纹)
④ 判决+派工  verdict ∈ {adopt, reject, pending, invalid}
             next_round = {proponent_tasks[], adversary_focus[], commissar_directives[],
                           blueocean_dims[], coach{nag_level,must_do,escalation}, continue, stop_reason}
⑤ 正方执行   下一轮必须回填 responded_tasks(台账可查);未响应 ⇒ nag_level+1
⑥ 收敛四闸   预算用尽 | 连续 3 轮无采纳 | 达 max_rounds | ★正方连续 3 轮不响应派工

P 系列契约(违反 ⇒ 本轮作废 / 计入警告):

# 契约 后果
P1 裁决 ≠ adopt ⇒ 反方 directions 非空 invalid
P3 正方主张挂证据 ID;反方反对挂预注册预期 invalid
P6 ★裁决 ≠ adopt ⇒ 政委 opt_prescriptions ≥1 条且四要素齐 invalid
P7 ★正方须回填 responded_tasks;未响应 ⇒ nag+1 升级至停工清偿(hold_new_candidates)
P7b ★裁判每轮必派 ≥1 条 kind=code_optimization 裁判失职
P8 ★选优键 rank_key_source ∈ {holdout, full} invalid(作弊键)
P9 ★改动型候选须声明 change.target;若给了 actual_files,目标文件必须在其内 invalid(主张与实现不符)
P4 收敛四闸任一触发 ⇒ continue=false 并写明 stop_reason 停止迭代
P5 判据文件 SHA256 指纹随判决落盘 事后偷改可检出

催办三级升级(coach.nag_level):
L1 明确点名欠账任务 + 要求把 BS-x 推到实验 | L2 停工清偿:不再受理新候选,先还账 | L3 终止迭代(先修作业面再谈策略)。

四、判据(两组,逐条独立成败,不加权)

G1–G11 准入组:G1 锚点自校验|G2 主指标优于基线|G3 风险不劣化|G4 影响样本 ≥8
|G5 变量覆盖率 ≥90%|G6 连续优区 ≥4 格|G7 影响不与单一自然年重合|G8 无前视口径同样通过
|G9a DSR ≥0.95(试错折减)|G9b PBO ≤0.5(软闸:单次 sd≈0.26,只作辅助诊断)
|G9c SPA p ≤0.05(族内最优 vs 基准)|G10 与已采纳结论最大 |ρ| ≤0.5(新增量)
|G11 截面 IC 的 t_adj ≥2(按日聚类后除 √h)。
⇒ 硬闸 = G1/G2/G3/G4/G8/G9a;软闸缺(含 G9b/G9c/G10/G11 明确不过)⇒ pending;
pass=None(未提供)既不算过也不算不过。

F0–F6 前向体检组(没做体检 ⇒ 判决封顶 pending):
F0 口径指纹(panel_md5 + 复权/时点/成本/宇宙)|F1 样本量算术 N* = ⌈(2σ/μ)²⌉(n < N* ⇒ 只许「未检出」)
|F2 选择自由度诊断(单日候选 ≤1 ⇒ 这是事件过滤器,排序/加权类优化在定义上无效)|F3 选优键只用训练段
|F4 参数平台(=G6)|F5 差异笔集合审计(改动"新增/去掉"的笔 CI 含 0 ⇒ 改动未被证明)|F6 留一笔(剔最好一笔后翻负 ⇒ 单笔独扛,不得当规律)。

D0–D4 部署审计组(v2.1 新增;声明了 deploy.target 才适用,但一旦适用就是硬闸):
D0 报告存在|D1 代码指纹一致(★裁判自己重算 sha256 比对 ⇒ 防「审完又改」)|D2 无 P0 阻断项
|D3 回滚就绪|D4 报告未过期(≤7 天)。
⇒ 任一不过 ⇒ adopt 降级为 pending/deploy_blocked,禁止接真实资金或影子账本。
扫描规则:P0 前视(shift(-n)/iloc[i+1])、返回 nan、自造交易日历、阈值×nan 源;
P1 except: pass、f&quot;{x:g}&quot;、自然日陈旧判据、非原子覆盖写、短前缀判定、跨文件同名实现。

五、用法

PY=python3
D=~/.workbuddy/skills/quant-trading-agent

# 0) 自检(必跑;不过 ⇒ 后面全部结论作废)
$PY $D/scripts/qta_loop.py --selftest          # 40 项:噪声识破 / 三态 / 政委 / 催办 / 部署审计 / 新增量 / PBO / IC / nan / 指纹 …
$PY $D/scripts/preflight_audit.py --selftest   # 25 项:规则命中 + ★误报闸(干净代码必须 0 命中)
$PY $D/scripts/overfit_metrics.py --selftest   # 10 项:PBO / SPA 的白噪声校准与方向性(纯标准库)
$PY $D/scripts/fps_factor.py --selftest        # 因子层 13 项(需 numpy+pandas)
# 或一键:$PY $D/scripts/selftest_all.py

# 1) 一轮闭环(给 --out 才会落台账)
$PY $D/scripts/qta_loop.py --round round.json --ledger qta_ledger.jsonl --out verdict.json --explain

# 2) ★ 上线 / 实盘 / 影子盘前:先审计代码,再让裁判判定能不能接钱
$PY $D/scripts/preflight_audit.py --mode live --targets &lt;代码路径…&gt; \
     --rollback-point &quot;&lt;回滚点&gt;&quot; --out-dir ./pf      # 退出码 3 = 有 P0,阻断上线
# 把 ./pf/preflight_report.json 的路径填进 round.json 的 deploy.preflight.path

# 3) 读判决书:verdict / reason_bucket / gates / fwd_gates / deploy_gates / fwd_summary
#    verdict.deploy.allowed=false ⇒ ⛔ 禁止上线(看 deploy.blockers)
#    next_round.coach.nag_message(催办语) / next_round.proponent_tasks(派工)
#    continue=false ⇒ 收敛,向用户汇报 stop_reason,禁止硬开第 N+1 轮

示例轮次(可直接跑):examples/round_good.json(全过 ⇒ adopt)、
examples/round_reject_with_commissar.json(驳回 + 政委包)、examples/round_bad_protocol.json(违规 ⇒ invalid)。

六、九条铁律

  1. 裁判必须独立取证:自己跑实验/复算指标,不采信任何一方转述的数字。
  2. 判决必须携带下一轮指令:给正方任务、给反方重点、给收敛判定。判完即停 = 1.0 的老毛病。
  3. 反方必须给"怎么改":只反对不给处方 ⇒ 本轮作废。风控与优化同权重。
  4. 驳回后先证伪机制、再谈调参:同族候选被驳 ≥2 次 ⇒ 下一轮锁定「机制证伪实验」。
  5. 「未检出」≠「无效」:n 未到 N* ⇒ 只许 pending/not_detected,禁止判死,也禁止判活。
  6. 一个前视变量足以造出「单调+显著+四年全正」的完整伪结论 ⇒ F0–F3、G8 不可跳过。
  7. 不许用低等级证据推翻高等级证据:短训练段上测不出 ⇒ 说"证不出",不说"它没用"。
  8. 收敛 ≠ 没有 alpha:只说明「继续搜的期望产出低于成本」,汇报须附 trials 总数与 DSR 带宽。
  9. ★审计通过 ≠ 没有 bug:静态扫描只覆盖已知的致命形态;口径错配、前视的业务定义、
    策略逻辑自欺、幂等/并发一致性 —— 这些必须人工过一遍
    (references/preflight-audit.md §四 的上线前必答清单)。不许用 .preflightignore 掩盖真问题。

七、边界

  • 本框架裁决的是「研究结论能不能并入系统 / 迭代该不该继续 / 下一轮做什么 / 这份代码能不能接钱」,
    不产出买卖信号、不下单、不改生产文件。
  • adopt 的自动并入须由宿主项目提供 apply/verify/revert;无 revert 的候选即使全过也降级 pending。
  • D 组只判「能不能接真实资金」(审计 + 指纹 + 回滚 + 新鲜度),不判策略好坏;
    审计通过也不等于没有 bug(见铁律 9)。
  • 只回答两个问题:「这个结论,凭什么算数?」「这份代码,凭什么能接钱?」
    所有输出均为工程研究内容,不构成投资建议。

八、目录

  • references/roles.md 三角色职责与举证要求(含政委包字段细则、裁判的部署审计职责)
  • references/protocol.md round.json / verdict.json 完整 schema、P 系列、催办状态机、deploy 段
  • references/rubric.md G1–G9 + F0–F6 + D0–D4 判据、阈值、DSR/N* 公式与已知局限
  • references/forward-first.md 前向优先手册(六道闸门 + 18 个踩坑 + 十一条不许)
  • references/preflight-audit.md ★上线前代码审计:规则表 + 自动化查不到什么 + 上线前必答清单
  • references/precedent.md 先例案卷 P-01…P-38(接入新项目前先对表)
  • references/masters.md ★ M 系列规则(大师经验→框架软检查 12 条,2026-10-10 新增)
  • references/selfiter.md ★ 自学习流程协议 v1.1(RSI 三通道:语言/过程/结构演化,2026-10-10 新增)
  • references/masters.md ★ M 系列规则(大师经验→框架软检查 12 条,2026-10-10 新增)
  • references/selfiter.md ★ 自学习流程协议 v1.1(RSI 三通道:语言/过程/结构演化,2026-10-10 新增)
  • scripts/qta_loop.py 主引擎(裁决 + 派工 + 催办 + 部署审计 + 收敛 + 自检,纯标准库)
  • scripts/preflight_audit.py ★代码审计器(静态扫描 P0/P1/P2 + 代码指纹 + .preflightignore)
  • scripts/overfit_metrics.py ★多重检验度量(PBO / CSCV + Hansen SPA,纯标准库,白噪声校准)
  • scripts/fps_factor.py 稳健度因子(N* / moving-block CI / sign-flip / 选择自由度 / FPS)
  • scripts/selftest_all.py 一键自检(引擎 + 审计 + 度量 + 因子)
  • scripts/masters_checklist.py ★ M 系列软检查器(M-1~M-12 PASS/WARN/MISS,--selftest;不计硬闸,作裁判人工审阅附件)
  • references/selfiter.md 协议要点:失败→三元组入 precedent(语言);手工动作≥2次⇒固化为脚本(过程);同类问题≥2轮⇒允许改协议(结构);结构突变每季度复盘防规则通胀
  • scripts/masters_checklist.py ★ M 系列软检查器(M-1~M-12 PASS/WARN/MISS,--selftest;不计硬闸,作裁判人工审阅附件)
  • references/selfiter.md 协议要点:失败→三元组入 precedent(语言);手工动作≥2次⇒固化为脚本(过程);同类问题≥2轮⇒允许改协议(结构);结构突变每季度复盘防规则通胀
  • examples/ 合规、驳回、违规三类 round.json(selftest 之外的第二层自证)

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
量化交易Agent策略框架怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_637a5027/trading-pipline-core-pro。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

量化交易Agent策略框架支持哪些客户端?

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。

量化交易Agent策略框架权限高吗,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。

量化交易Agent策略框架收费吗?

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。

量化交易Agent策略框架用什么许可证?

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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