量化交易引擎专业版
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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_2d923dd5/trading-engine-pro
技能介绍
解决什么问题
量化分析工具往往把数据、模型和输出割裂:外部行情源需要自行接入,模型调用缺少稳定接口,结果又难以进入建议或模拟执行链路。该技能把东方财富妙想数据、本地模型服务和交易输出放在同一套工作流里,适合工程师用 MX_APIKEY 和 REST API 搭建自己的分析面板。
如何工作
信息端依赖 mx-data、mx-search、mx-xuangu,使用同一个 MX_APIKEY。模型端通过 install.py 安装 Python 依赖并校验模型文件,再以 FastAPI 在 http://localhost:8000/docs 暴露服务。核心能力包括:
- 市场聚类:用 K-Means 区分牛市、熊市和震荡市,为仓位提供状态输入;
- 预测与决策:
/api/v1/analyze、/api/v1/predict组合多个引擎打分; - 风控与仓位:
reliability_screen.py、real_portfolio_manager.py支持多因子过滤、凯利公式、风险平价等; - 专业版能力:RL 奖励、自我反思、投顾建议、盘前评估可通过
/api/v1/pro/*单独查看或运行。
输出端默认返回分析建议,也可在配置模拟账户后通过 mx-moni 执行模拟下单。
适用边界
该技能不包含数据源,必须自行申请东方财富妙想 Key;依赖 Python 环境和第三方数据,不保证实时性与准确性。所有结果仅供技术研究,不构成投资建议,用户需自行合规并承担风险。
使用场景
- 为策略看板接入本地状态接口,读取市场聚类与风控参数。
- 调用全引擎分析接口,生成盘前多标的打分清单。
- 查询投顾组合建议,检查仓位权重和组合建议。
- 在模拟账户中执行引擎信号,验证模拟下单链路。
适合人员
- 自建本地量化分析服务的 Python 工程师
- 要把东方财富妙想数据接入策略面板的数据工程师
- 要验证多引擎打分与仓位规则的策略研究员
- 想测试模拟下单链路的量化开发工程师