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量化交易专家 - 基于印度股市实战经验，支持策略生成、回测、实盘交易（Zerodha/A股适配）

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Overview

Skill Key: guohongbin-git/quant-trading-cn
Author: guohongbin-git
Source Repo: openclaw/skills
Version: -
Source Path: skills/guohongbin-git/quant-trading-cn
Latest Commit SHA: 9458b9f0188e0feec70c6b081755f9a443e11c07

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# 量化交易专家

基于 1780 行印度股市实战经验的量化交易系统。

## 功能

### 🎯 交互式机器人生成向导

```bash
# 启动向导
./scripts/wizard.sh

# 选择：
# 1. 从头生成交易机器人
# 2. 增强现有代码（修复问题、优化）
# 3. 从实时指数数据创建股票池
# 4. 运行回测对比
# 5. 分析表现
```

### 📊 16 个知识领域

1. **Zerodha 集成** - Tick size 四舍五入、仓位对账、止损生命周期
2. **回测-实盘一致性** - 数据缓存、T vs T-1 对齐、VWAP 重置
3. **信号生成** - Fortress 信号（65% 胜率）、多因子确认
4. **调仓逻辑** - 周频 vs 日频、交易成本建模
5. **股票池选择** - 流动性过滤、动量评分
6. **性能优化** - Parquet（28x）、Polars 向量化（37x）
7. **印度市场特性** - 交易时段、熔断机制、T+1 结算
8. **失败模式** - 5 个生产问题 + 修复
9. **指标公式** - RSI、MACD、ATR、ADX、VWAP、EMA
10. **多时间框架** - 日内 vs 波段、MTF 对齐
11. **日志可观测** - 结构化日志、实时监控
12. **交易后分析** - P&L 分解、夏普比率、回撤分析
13. **信号归因** - 追踪哪个指标触发
14. **退出策略** - 时间衰减、追踪止损、部分退出
15. **风险管理** - Kelly Criterion、组合热度
16. **资金复利** - 市场状态检测、牛市放大

### ⚠️ 30+ 常见陷阱

```markdown
🔥 关键：Tick Size 四舍五入
错误：kite.place_order(price=1847.35, ...)
报错："Tick size for this script is 5.00"
修复：price = round(price / tick_size) * tick_size  # 1847.35 → 1850.00
影响：90% 订单拒绝是 tick size 错误

🔥 关键：VWAP 必须每日重置
错误：跨天累计 VWAP
症状：回测 65% 胜率，实盘 40%
修复：开盘时重置（9:15）
影响：回测-实盘不一致的第一大原因
```

## 使用方法

### 生成第一个交易机器人

```bash
./scripts/wizard.sh
```

向导会问：
- 交易风格：日内、波段、持仓
- 股票池：Nifty 50、中盘、自定义
- 策略：动量、VWAP 回调、开盘突破
- 资金：起始资金和单笔风险
- 风险偏好：保守（0.5%）、平衡（1%）、激进（2%）

### 获取股票池

```bash
# 从 NSE 获取最新成分股
./scripts/universe-fetch.sh --indices nifty50,nifty100,midcap150
```

### 分析现有代码

```bash
./scripts/check-code.sh ./my_trading_bot.py

# 输出：
⚠️ 发现 3 个问题：
1. Tick size 未四舍五入（第 45 行）- 会导致订单拒绝
2. VWAP 未每...

README excerpt

# Quant Trading CN

量化交易专家 - 基于印度股市实战经验。

## 功能

- 📊 16 个知识领域
- ⚠️ 30+ 常见陷阱
- 🎯 交互式机器人生成
- 📈 65% 胜率信号

## 使用

```bash
# 启动向导
./scripts/wizard.sh

# 检查代码
./scripts/check-code.sh my_bot.py
```

## 来源

翻译自 [skill-algotrader](https://github.com/javajack/skill-algotrader)

## 许可证

MIT

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