策略透镜

解决什么问题

阅读英文量化交易与期货文献时，我们常遇到两个断层：一是策略描述多为定性概念，缺少可直接执行的代码；二是从论文到实盘之间，缺少历史数据验证环节。StrategyLens 定位为文献到代码的翻译层，把策略逻辑拆解为可复现的回测模板与参数区间，避免手工重写带来的逻辑偏差。

核心能力与工作流

技能内置 references/strategies.md（6 类通用策略模板）与 references/systematic_main.md（20 本文献深做章节），覆盖双均线、海龟、均值回归、配对交易等经典策略。

• 标的与周期确认：明确交易品种（如沪深300期货、黄金、BTC）与数据源
• 取数（MCP）：调用 get_price_history(symbol, source, start, end) 获取 OHLCV K 线
• 模板回测：将数据传入 scripts/backtest_template.py 对应函数，计算 position × returns
• 文献映射：策略逻辑自动关联原版著作，如 Carver(2015) 的波动率目标化仓位对应 scripts/vol_target_position.py
• 参数建议：按品种波动特征给出参数区间，并标注过拟合风险

适用边界

仅限研究用途。技能不提供交易建议、不下单、不对接券商 API。回测存在未来函数与幸存者偏差风险，输出必须标注「仅供研究，非投资建议」。期货等杠杆品种需自行理解保证金与爆仓机制。文献引用遵循改写原则，仅注明出处不复制原文。