搜索结果: "量化"
扩展信号模式Skill extend-signal-schema
扩展信号模式技能是AFI核心框架中用于安全扩展和优化信号数据模式的工具。该技能专注于在量化金融交易系统中，为原始、丰富、分析和评分信号添加新字段或验证规则，确保变更的向后兼容性、遵循设计原则并保持验证确定性。适用于量化策略开发、数据工程、金融科技系统架构和AI智能体开发场景。
检查BSV价格Skill check-bsv-price
这个技能用于从WhatsOnChain API实时获取比特币SV（BSV）的当前价格、汇率和市值信息，支持量化交易分析、市场监控和金融决策，关键词包括BSV价格、美元汇率、区块链数据、API调用、量化策略。
智能招聘计分卡Skill afrexai-hiring-scorecard
智能招聘计分卡是一款基于AI的招聘评估工具，通过设定加权评分标准（如技术技能、相关经验、文化契合度等），帮助招聘者客观、量化地评分和比较候选人，消除主观偏见，提供数据驱动的录用建议。关键词：招聘评估，候选人评分，量化招聘，AI招聘工具，加权计分卡，招聘决策支持，人才筛选，面试评分。
PortfolioBuddy2-架构参考文档Skill architecture-reference
Portfolio Buddy 2是一个量化交易投资组合分析工具的项目架构参考文档。该文档详细说明了React前端应用的结构、组件层次、关键钩子（如useMetrics、usePortfolio）、数据流、状态管理、Chart.js图表集成以及TypeScript最佳实践。内容涵盖量化金融指标计算（夏普比率、索提诺比率、最大回撤）、CSV数据处理、相关性分析、合约乘数调整和性能优化模式，是开发量化交易分析系统、回测平台和投资组合管理软件的重要技术参考。关键词：量化交易、投资组合分析、React架构、TypeScript、Chart.js、夏普比率、回测系统、前端开发、金融科技。
智能资金概念图表分析器Skill smc-chart-analysis
这是一个基于AI的智能资金概念（SMC）和ICT交易策略的图表分析工具。它通过API获取实时市场数据，进行多时间框架技术分析，自动识别流动性扫荡、订单块、公允价值缺口等关键形态，并生成带有入场点、止损位、目标位和风险回报比的可操作交易建议。适用于加密货币、股票等金融市场的量化分析和算法交易决策支持。
可执行精度正式报告草案生成Skill "formal-report-drafting-with-executable-precision"
该技能用于生成正式、可执行的报告草案，专注于公共服务和社区治理领域，强调操作性、明确问责和量化结果，适用于政策落地、跨部门协调和利益相关者行动。关键词：正式报告、可执行性、量化指标、公共服务、社区治理、政策对齐。
时间序列分析师Skill time-series-analyst
该技能专注于时间序列数据的分析，用于识别模式、趋势、季节性和异常，并通过统计方法如ARIMA和机器学习方法如Prophet进行预测。适用于数据分析、预测建模和量化金融等领域。关键词：时间序列分析、预测建模、异常检测、数据挖掘、机器学习。
条件触发交易技能Skill triggers
这个技能用于设置和管理条件触发订单，在预测市场、期货和加密货币现货中自动执行交易，基于价格阈值实现自动化进出场。它支持创建触发订单、止损止盈、OCO订单等功能，适用于量化交易策略、算法交易和风险管理，帮助用户自动化交易执行并优化投资回报。关键词：触发订单、条件执行、量化交易、自动化策略、API交易、止损止盈、高频交易、风险管理。
总拥有成本计算器Skill tco-calculator
总拥有成本计算器是一款专业的供应链采购决策分析工具，用于全面评估和比较供应商的总拥有成本。该工具通过量化分析获取成本、运营成本、质量成本和风险成本等关键因素，帮助企业进行供应商选择、自制外购决策和地理采购策略优化。核心功能包括成本建模、敏感性分析、生命周期预测和可视化报告，适用于采购管理、供应链优化和成本控制等场景。
投资组合伙伴2项目上下文Skill portfolio-context
Portfolio Buddy 2 是一个基于 React 19 和 TypeScript 构建的投资组合分析工具，专为量化金融和证券投资领域设计。核心功能包括：交易策略回测与比较、多资产相关性分析（斯皮尔曼/皮尔逊）、风险绩效指标计算（夏普比率、索提诺比率、最大回撤）、CSV数据导入与可视化、期货合约乘数调整以及日期范围筛选分析。关键词：量化交易，投资组合分析，风险指标，策略回测，数据可视化，React开发，TypeScript，期货交易。
LocalLLMDeploymentSkill LocalLLMDeployment
这项技能涉及在本地环境中部署和优化大型语言模型（LLMs），包括使用Ollama、vLLM和llama.cpp等工具进行模型服务的设置、性能调优、量化策略和监控。关键词包括：Docker容器化、GPU硬件优化、Python编程、模型量化、张量并行、流水线并行。
运行模拟技能Skill run-simulations
这个技能用于设置、运行和分析股票量化交易的模拟回测，包括配置选择、批次模拟执行和综合诊断分析。关键词：量化交易、模拟回测、算法交易、数据分析、股票评估、回测系统。