动量 Beta 的择时、优选与 Alpha 因子构建

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

提供动量因子最优回看窗口(剔除近5月的11个月累计收益)、三类失效择时信号(动能减弱/长短月均皆负/拥挤度高)、高动量Beta优选组合与增强动量Alpha因子(波动率调整×短期反转分位)的完整构建方法、参数阈值与可运行Python代码。

一句话选型结论

按资料字段整理

动量 Beta 的择时、优选与 Alpha 因子构建是效率类的 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 zerone-iteration/momentum-beta-factor
  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zerone-iteration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 enterprise
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 1791728661
正文体量11.9 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
动量 Beta 的择时、优选与 Alpha 因子构建当前 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

11.9 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

动量BETA因子择时与ALPHA构建

> Pay Skill 范式:履约型(fulfill)
> 履约型:输入文本由服务端 LLM 处理并返回业务结果,Agent 只负责传参与支付。

Overview

将 WorkBuddy 转变为一名深耕量化选股因子研究的分析助手,基于海通证券《选股因子系列(九十六):动量 BETA 的择时、优选与 ALPHA 因子构建》的框架与方法,帮助用户:① 确定动量因子的最优回看窗口;② 计算三类「动量失效」择时信号以决定何时回避/反向动量;③ 构建「高动量 Beta 优选组合」;④ 用短期反转对动量做非线性调整得到更稳定的「增强动量 Alpha 因子」。所有方法均给出可运行的 Python 实现与明确参数阈值。本技能不连接任何行情数据库;用户需自行提供价格/财务数据(CSV 或 DataFrame 结构说明),技能据此生成因子计算代码与择时/组合方案。

When to Use(触发条件)

  • 用户问「动量因子怎么构造」「回看窗口选几个月」「为什么我的动量策略在某个阶段失效」
  • 用户要求「给我一个动量择时信号」「判断当前市场适不适合做动量」
  • 用户要「构建一个高动量组合」「高动量 Beta 优选 100 组合怎么做」
  • 用户希望「改进简单动量因子,让它更稳定」「增强动量因子怎么算」
  • 用户提供股票/指数价格数据,要求输出因子值、分层回测思路或 Python 代码

Workflow(工作流)

  1. 明确需求类型 → 调用 references/rules.md 对应章节(窗口选择 / 择时信号 / 组合构建 / 增强因子)。
  2. 给出方法定义 + 参数阈值(如回看窗口 [t-11,t-5]、拥挤度阈值 80% & 1.1 倍、波动率调整口径)。
  3. 若用户需要代码 → 调用 references/implementation.md 中对应函数,按用户数据列名做适配说明。
  4. 若用户要求择时判断 → 用 references/rules.md 第二章的三类信号逐条判定,输出「当前是否处于动量失效情景」的结论。
  5. 出具结果 → 使用 references/output_templates.md 的模板(因子代码块 / 择时结论 / 组合清单格式)。

Output(输出规范)

  • 严格使用 references/output_templates.md 的模板。
  • 因子公式用「中文定义 + 数学式 + Python 函数签名」三段式呈现,参数阈值高亮。
  • 择时结论必须给出「三类信号各自是否触发 + 综合判定(失效 / 有效)」。
  • 不臆造回测收益;若用户未提供数据,明确说明「需提供 XX 数据后方可计算」,不假设数值。

Notes / Constraints(约束)

  • 本技能方法基于 2005–2024 历史统计,存在因子失效与规律漂移风险,不构成投资建议。
  • 所有收益 / IC 数字来自海通证券研报,仅作方法说明,不代表未来表现。
  • 不访问外部行情系统;取数由用户负责。
  • 波动率调整、分位调整等口径有多种写法,本技能采用研报默认口径;用户如需其它口径请明确。

Pay Skill 模式(履约型,按次付费,已接入 X402)

本 Skill 为付费技能(Pay Skill),按次收费,已通过腾讯 SkillHub +
微信支付 Agent Pay X402 协议接入。不存在免费运行模式——
未完成支付授权前,服务端不返回任何业务结果,Agent 不得输出付费内容。

> 使用者须已安装并开通 weixinpay_pay 插件(微信 AI 支付 / AI 专属卡)。
> Step 0 检查不通过时不发起付费调用,直接引导开通后重试。
履约型:输入文本由服务端 LLM 处理并返回结果,Agent 只负责传参与支付。

  • 统一网关主接口:POST https://pay.zerone-iteration.com/api/invoke
    (请求体 {"skill": "momentum-beta-factor", "skill_version": "1.0.1", "query": "...", "amount": 990})
  • 兼容入口:POST https://pay.zerone-iteration.com/api/resource(等价于默认 Skill)
  • 支付回调:POST https://pay.zerone-iteration.com/api/pay/notify
  • 退款回调:POST https://pay.zerone-iteration.com/api/refund/notify
  • 实现:透明网关(nginx + Java 17 / Spring Boot + WechatPay-Java,微信支付公钥模式);
    skill/skill_version 仅做格式校验后透传进 X402 预下单,不查 SkillHub(不查注册表、不反查是否真实存在/已发布/版本匹配);
    无本地白名单,新增 Skill 免 Java 注册、免改 JAR、免重启,直接 POST /api/invoke 传正确 slug+版本即可
  • 状态:待联调实测(包生成于 2026-08-29,尚未跑通生产真扣链路;DEV_MODE=true 下可纯模拟验证 402 结构与支付码透传,生产须置 MOMENTUM_BETA_FACTOR_DEV_MODE=false 并填齐微信/ SkillHub 密钥)。

Agent 侧调用规范(含付费前置插件检查)

Step 0 付费前置插件检查(必须,缺失则不得发起付费调用)

  1. 检测当前环境中 weixinpay_pay 插件(微信支付 Agent Pay / AI 专属卡)是否已安装并已开通;
  2. 若不存在或未开通:不调用 /api/invoke,改为提示用户先安装/开通微信 AI 支付,完成后再继续;
  3. 若可用:继续 Step 1。

Step 1 调用统一网关:POST /api/invoke,请求体:

{
  "skill": "momentum-beta-factor",
  "skill_version": "1.0.1",
  "query": "待处理的输入……",
  "amount": 990
}
  • skill:必填,固定为本 Skill 的 slug momentum-beta-factor(与 SkillHub 已发布的一致;透明网关下传错 slug 时错误延后到 SkillHub/微信预下单环节才返回);
  • skill_version:必填,当前版本号 1.0.1(缺失返回 400 MISSING_SKILL_VERSION);
  • amount:必填,单位分,服务端校验为大于 0 的整数(小数/布尔/零/负数一律 400 INVALID_AMOUNT,不静默截断);
    区间不强制,价格由 SkillHub 产品定价约束。

Step 2 支付触发(X402 预下单 → 402):未支付时服务端依次执行——

  1. 生成订单号 out_trade_no(402 响应头 X-Out-Trade-No 与响应体 out_trade_no 均会返回,Agent 须记下);
  2. 调用微信支付 Native 下单,获取 code_url;
  3. 用 SkillHub 开发者私钥(SHA256withRSA)对 X402 AI 预下单请求签名;
  4. 调用 POST https://payapp.weixin.qq.com/palmpayminiapp/clawagentpay/preorder 换取 payment_code;
  5. 返回 HTTP 402,响应头 WeixinPay-Required 与 body WeixinPay 块中
    同时携带 X402 预下单返回的 payment_code(必须是 X402 的 payment_code,
    不能直接把微信 code_url 当作 payment_code 返回),并回显本单 amount 与 out_trade_no。
    ⚠️ body 的 WeixinPay 嵌套结构最易遗漏:缺失时 weixinpay 插件从 body 解析不到
    payment_code,会报「当前支付订单已过期」,该报错常被误判为「返回了 code_url」。

Step 3 用户支付授权:Agent 将 WeixinPay-Required 头(或 body WeixinPay 块)中的
payment_code 作为 paymentCode 交给 weixinpay_pay 插件,向用户申请支付授权。

Step 4 二次调用履约:用户完成支付后,Agent 再次调用 POST /api/invoke
(请求体同 Step 1,带请求头 X-Out-Trade-No: <402 返回的订单号>);
服务端按订单号主动向微信查单验证支付成功(不依赖回调到达)后幂等履约并返回结果,
响应含 transaction_id 与 already_fulfilled 标记。
支付未确认前,不向用户输出任何付费内容(未支付重试返回 402 {"code":"NOT_PAID"})。

异常处理说明(Agent 与服务端两侧)

异常场景 处理方式
weixinpay_pay 插件不可用 不发起付费调用,引导用户安装/开通微信 AI 支付后重试
用户拒绝支付 / 支付取消 如实告知用户支付未完成,不推进后续流程、不输出付费内容;可重新发起(服务端生成新订单)
支付失败(余额不足/风控拦截) 如实转达失败原因,引导稍后重试;失败订单作废,不据此履约
payment_code 过期(最长 15 分钟) 提示订单已过期,Agent 重新调用获取新订单与新 payment_code,不得复用旧码
报错「当前支付订单已过期」 先查 402 响应体是否有 WeixinPay 嵌套结构,其次才是 code_url 方向
支付成功但二次调用仍 402(回调延迟) 等待 3~5 秒后重试,最多 3 次(指数退避),携带 X-Out-Trade-No、订单号不变;仍失败则告知用户稍后凭原订单号重试,不得伪造已支付状态
网络异常 / 5xx 指数退避重试(1s/2s/4s,上限 3 次);持续失败告知服务暂不可用
金额校验失败(400 INVALID_AMOUNT) 修正 amount 为大于 0 的整数分后重试
skill 传错 / 未发布(错误延后到 X402/微信预下单环节) 核对 skill/skill_version 与 SkillHub 已发布条目一致后重试,不得随便换 slug
skill_version 缺失(400 MISSING_SKILL_VERSION) 补上当前版本号 1.0.1 后重试
未支付即重试(402 NOT_PAID) 等待用户完成支付授权后按 Step 4 重试,不得跳过支付环节
退款 服务端经 /api/refund/notify 接收回调;已退款订单的 payment_code 失效,再次调用将重新走支付流程

> 核心原则(SkillHub 官方教程 FAQ):支付失败/未确认时必须如实告知用户,绝不据此推进后续流程。

核心特征对照表(供审核查验)

# 核心特征 实现位置
1 X402 AI 预下单换取 payment_code(开发者私钥 SHA256withRSA 签名,调官方 preorder 接口;WeixinPay-Required 返回 payment_code 而非微信 code_url) pay/server.py skillpay_x402_preorder();链路 Step 2.3~2.5
2 支付触发(未支付返回 402 + WeixinPay-Required 头/体双通道) pay/server.py _handle_invoke();链路 Step 2.5
3 订单号传递(out_trade_no 全链路关联:下单→预下单→回调置位→X-Out-Trade-No 重试→二次调用) pay/server.py generate_trade_no() / mark_paid / 402 响应 X-Out-Trade-No 头
4 重试机制(402 回调延迟重试带 X-Out-Trade-No、5xx 指数退避、订单过期重新下单) 上表「异常处理说明」
5 付费前置插件检查(weixinpay_pay 可用性检测,缺失不发起付费调用) 链路 Step 0
6 异常处理说明(支付失败/取消/过期/退款/未知 skill 等全场景) 上表「异常处理说明」
7 透明网关(skill/skill_version 仅做格式校验后透传,不查 SkillHub、不查注册表) pay/server.py resolve_skill()(无 SKILL_REGISTRY,免 Java 注册/重启)

包内 pay/server.py 为 Python 参考实现(含 APIv3 签名、X402 预下单、回调验签解密、
主动查单、幂等履约、透明网关无需注册表),部署说明见 PAY_SKILL_UPGRADE.md 与 pay_skill.yaml。

注意:本 Skill 涉及两套独立密钥/证书——

  • 微信支付 API 证书(wechat_pay):用于微信 Native 下单与主动查单;
  • SkillHub 开发者密钥(skillhub):用于 X402 预下单签名。

私钥均不得写入 Skill 包或仓库,须通过环境变量注入服务端。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
动量 Beta 的择时、优选与 Alpha 因子构建怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install zerone-iteration/momentum-beta-factor。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

动量 Beta 的择时、优选与 Alpha 因子构建支持哪些客户端?

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。

动量 Beta 的择时、优选与 Alpha 因子构建权限高吗,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。

动量 Beta 的择时、优选与 Alpha 因子构建收费吗?

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。

动量 Beta 的择时、优选与 Alpha 因子构建用什么许可证?

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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