搜索结果: "量化"

HyperliquidSkill hyperliquid

4.5

Hyperliquid是一个集成了主流永续期货去中心化交易所的交易技能,提供130+永续市场交易、现货交易、HLP金库流动性挖矿、TWAP订单执行等功能,支持实时WebSocket交易数据和积分系统,适合量化交易者和高频交易者。

trading-polymarketSkill trading-polymarket

4.5

这个技能提供了使用 Polymarket 的 CLOB(中央限价订单簿)通过官方 py_clob_client 库进行交易的完整指南和 API 参考,包括市场数据获取、订单操作、API 密钥管理等,适用于量化交易和算法交易。

前端构建工具套件Skill artifacts-builder

4.5

这是一个用于创建复杂前端HTML工件的工具套件,基于React、TypeScript、Vite、Tailwind CSS和shadcn/ui,特别适合需要状态管理、路由和多组件集成的项目。关键词包括:前端开发、React、HTML构建、工具套件、量化交易工具辅助(作为股票量化交易专家,此工具可用于构建交易界面和可视化组件)

鲸鱼追踪Skill whale-tracking

4.5

这个技能用于监控 Polymarket 预测市场和多个加密货币链上的大额交易,实时跟踪鲸鱼活动,提供数据分析和警报功能,帮助用户进行量化金融决策和风险监控。关键词:鲸鱼追踪,大额交易监控,量化金融,区块链,市场分析,实时警报,加密货币,预测市场。

数据集成管理技能Skill integrations

4.5

这个技能用于管理外部数据源、连接器和自定义数据流,为量化交易机器人提供实时数据集成服务,支持REST API、WebSocket和Webhook等多种集成方式,提升交易策略的数据驱动能力。关键词:数据集成、API连接、量化交易、实时数据流、外部数据源、交易机器人、数据管理、量化金融、股票分析。

数据可视化仪表板构建Skill analytics-metrics

4.5

此技能用于使用Recharts库构建数据可视化组件和仪表板,包括折线图、柱状图、饼图、KPI卡片和布局设计,适用于前端开发、数据分析、商业智能和量化金融项目,关键词包括数据可视化、Recharts、仪表板、KPI、数据分析、前端开发。

向量索引调优Skill vector-index-tuning

4.5

向量索引调优技能用于优化向量索引的性能,包括调整HNSW参数、实施量化策略、平衡召回率和速度、管理内存使用和扩展搜索基础设施。适用于AI应用、数据科学和云基础设施中的高效向量搜索,关键词包括向量索引、调优、HNSW、量化、性能优化、内存、延迟、召回率。

成就追踪Skill track-win

4.5

这个技能用于将个人成就结构化记录到夸耀文档中,帮助用户量化成果、分类成就类型,并支持职业发展和晋升准备。关键词:成就记录、夸耀文档、职业发展、绩效管理、量化指标、晋升准备。

Excel金融建模与分析工具包Skill xlsx

4.5

这是一个用于Excel文件处理、数据分析、金融模型创建和公式计算的技能,特别适用于量化金融和股票评估。关键词:Excel处理、数据分析、金融建模、量化交易、股票评估、公式计算、风险管理。

WHOOP健康数据集成工具Skill whoop

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WHOOP健康数据集成工具是一个通过OAuth 2.0认证连接WHOOP API的脚本集合,用于自动化获取和分析用户的睡眠质量、恢复分数、心率变异性(HRV)、每日压力值和锻炼数据。该工具支持批量数据导入、JSON格式输出和自定义时间范围查询,适用于健康追踪、量化自我、运动表现分析和数据可视化场景。关键词:WHOOP API,健康数据,睡眠分析,恢复分数,HRV,压力值,锻炼数据,OAuth认证,数据集成,量化健康。

供应链风险评估师Skill supply-chain-risk-assessor

4.5

供应链风险评估师是一款专注于企业供应链风险管理的专业工具。它通过系统化的风险识别、概率影响分析、热图可视化与控制有效性评估,帮助企业全面识别、量化并优先处理供应链中的潜在威胁。该技能适用于风险管理、供应链优化、业务连续性规划及合规审计等场景。 **关键词**:供应链风险管理、风险评估、风险识别、热图分析、风险控制、业务连续性、供应商风险、合规管理、风险登记册、风险缓解策略

Bybit期货交易技能Skill bybit-futures

4.5

该技能用于在Bybit平台进行期货量化交易,支持高达100倍杠杆,并提供完整的数据库跟踪功能,适用于算法交易、风险管理和策略回测。关键词:量化交易、算法交易、Bybit、期货、杠杆、数据库跟踪、风险管理、交易策略。