智能量化投资助手，支持多源数据获取、因子计算、多引擎回测、实时风控和交易信号推送。
quant — 你的智能量化投资助手
功能概述
quant — 你的智能量化投资助手是一项面向实际任务的技能，主要用于🤖 由 Jarvis 构建 | 专为 A 股 & 全球市场设计 | 支持因子挖掘、回测、风控、实盘信号；✅ 能力概览；
核心要点
- 获取股票/指数/宏观数据（tushare, akshare, yfinance）；
- factors；
- 计算 50+ 传统与另类因子（估值、成长、动量、资金流、情绪）；
使用与执行
backtest；多引擎回测（Backtrader / Vector。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；
结果检查与注意事项
若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务，也可以接入自动化工作流，与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路；在组合使用时，应明确每一步的输入输出关系，并避免不同步骤之间出现参数冲突。
quant — 你的智能量化投资助手
🤖 由 Jarvis 构建 | 专为 A 股 & 全球市场设计 | 支持因子挖掘、回测、风控、实盘信号
✅ 能力概览
| 模块 | 功能 |
|---|---|
data |
获取股票/指数/宏观数据（tushare, akshare, yfinance） |
factors |
计算 50+ 传统与另类因子（估值、成长、动量、资金流、情绪） |
backtest |
多引擎回测（Backtrader / VectorBT），支持多空、组合、滑点建模 |
risk |
实时风控：最大回撤预警、夏普比率监控、Black-Litterman 仓位优化 |
signal |
生成交易信号 → 推送至 Windows 剪贴板 / 弹窗 / 语音提醒 |
🚀 快速开始
- 配置：运行
quant setup（首次需提供 tushare token） - 查数据：
quant data "600519.SH" 2020-01-01 2024-12-31 - 算因子：
quant factors "600519.SH" --type=valuation,momentum - 回测策略：
quant backtest --strategy=macd_rsi --symbol=000300.SH - 看风险：
quant risk --portfolio="my_watchlist"
🔐 安全承诺
- 所有数据本地处理，不外传
- 敏感操作（如实盘下单）需你显式确认
- 技能代码开源可控，你可随时审计
📁 目录结构
skills/quant/ ├── SKILL.md ├── lib/ │ ├── __init__.py │ ├── data.py │ ├── factors.py │ ├── backtest.py │ └── risk.py ├── examples/ │ └── strategy_template.py └── config.yaml
💡 提示：你只需说
quant help，我就会列出完整命令；说quant install，我自动安装依赖。
下一步：我将立即创建 lib/data.py 和 config.yaml 骨架。
你无需做任何事——除非你想定制某部分（比如指定偏好的数据源）。
是否继续？
✅ 回复“继续”或直接说：“Jarvis，先写 data.py”。
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