BF stock-deep-backtest
Глубокое ретроспективное тестирование акций (Stock Deep Backtest) — на основе QuantAll (Full A Analysis) MCP, для глубокой диагностики «протестированных стратегий»: почему стратегия эффективна/неэффективна, где в итоге заработала, можно ли улучшить с помощью фильтрации входных факторов. Три уровня возможностей: ① четыре ракурса ретроспективного тестирования (сводка результатов / детализация среза / сегменты позиций / временная шкала чистой стоимости); ② исходная группировка (отрасль/рыночная капитализация/биржа/время + тепловая карта); ③ улучшение фильтрации факторов (один/два/несколько факторов → сравнение доходности сегментов). Фиксированные команды вызова инкапсулированы в tasks/*.json, run_task_file может выполнять их напрямую; глубокий анализ выполняется скриптами в scripts/; полная цепочка в один клик run_full_attribution.py → make_report_html.py для создания HTML-отчета (отказ от ответственности + структура A/B). Триггеры: атрибуция стратегии/диагностика ретроспективного тестирования/почему стратегия эффективна или неэффективна/групповое ретроспективное тестирование/анализ начала и конца/фильтрация входных факторов/проверка устойчивости/чувствительность параметров / альфа-атрибуция/экспозиция факторов/обзор ретроспективного тестирования и другие ключевые слова для глубокой оценки. Не активируется по запросу «запустить ретроспективное тестирование для проверки доходности» — это задача strategy_backtest; данный навык выполняет «последующую глубокую диагностику».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«股票深度回测（Stock Deep Backtest）技能 —— 基于 QuantAll（全A解析）MCP， 对"已回测的策略"做深度诊断：…»
股票深度回测（Stock Deep Backtest）技能 —— 基于 QuantAll（全A解析）MCP， 对"已回测的策略"做深度诊断：策略为什么有效/失效、最终在哪儿赚钱、能否用入场因子筛选改善。 三层能力：① 四个回测视角（summary 成绩单 / detail 横截面 / segments 持仓片段 / timeline 时序净值）； ② 原生分组（行业/市值/交易所/时间 + 热力图）；③ 因子筛选改善（单/双/多因子 → 片段收益对比）。 固定调用指令已固化为 tasks/*.json，run_task_file 可直接执行；深度分析由 scripts/ 脚本完成； 一键完整链路 run_full_attribution.py → make_report_html.py 出 HTML 报告（免责声明 + A/B 结构）。 触发：策略归因/回测诊断/策略为什么有效或失效/分组回测/首尾分析/入场因子筛选/稳健性检验/参数敏感性 /alpha 归因/因子暴露/回测复盘等深度评估关键词。 不主动在"跑个回测看收益"需求中触发——那是 strategy_backtest 的事；本技能做"之后的深度诊断"。
Глубокое ретроспективное тестирование акций (Stock Deep Backtest) — на основе QuantAll (Full A Analysis) MCP, для глубокой диагностики «протестированных…
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/factor-screen-final-50.xlsx
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 44. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/factor-screen-final-50.xlsx - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "status"
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/factor-screen-final-50.xlsx
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Шаги. Шагов: 40
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2154 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 514 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +3Все 8 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.