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quick-stats

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github.com/marketcallsデータ・データベース2152.0k 回インストール15 週間前に更新
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quick-stats について

トレーダー向けに、すぐ実行できるインラインのバックテストコードを生成するスキルです。デフォルトの EMA 10/20 クロス戦略を評価し、指標、NIFTY との比較、資産曲線を示します。

主な機能

  1. 01すぐ実行できるインラインコードの出力
  2. 02OpenAlgo からデータを取得して EMA シグナルを計算
  3. 03exrem による取引シグナルの整理
  4. 04インド株のデリバリー手数料を含む指標の算出
  5. 05NIFTY との比較と資産曲線の描画

活用シーン

  1. 01銘柄の EMA クロス戦略を手早く確認
  2. 02Jupyter でバックテストを実行しベンチマークと比較

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/marketcalls/vectorbt-backtesting-skills --skill quick-stats

インストール後、Claude Code で/quick-statsを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

クイックなインラインバックテストを実行し、統計情報を表示します。ファイルは作成しないでください。ユーザーが実行できるコードを直接出力するか、ノートブックで実行できるようにしてください。

引数

  • $0 = 銘柄（例：SBIN、RELIANCE）。デフォルト：SBIN
  • $1 = 取引所。デフォルト：NSE
  • $2 = 時間足。デフォルト：D

手順

ユーザーが Jupyter セルに貼り付けるか、スクリプトとして実行できる単一のコードブロックを生成してください。コードは次の条件を満たす必要があります。

  1. OpenAlgo からデータを取得する（ユーザーが DB パスを指定した場合は DuckDB から取得し、フォールバックとして yfinance を使用）
  2. デフォルトでは EMA 10/20 のクロスオーバーに OpenAlgo ta を使用する（VectorBT 組み込み機能は使用しない）。ユーザーが明示的に「talib」または「TA-Lib」と指定した場合に限り、TA-Lib を使用する
  3. ta.exrem() でシグナルを整理する（exrem の前に必ず .fillna(False) を適用する）
  4. インドの受渡取引手数料を使用する：fees=0.00111, fixed_fees=20
  5. OpenAlgo から NIFTY ベンチマークを取得する（symbol="NIFTY", exchange="NSE_INDEX"）
  6. コンパクトな結果サマリーを表示する：
Symbol: SBIN | Exchange: NSE | Interval: D
Strategy: EMA 10/20 Crossover
Period: 2023-01-01 to 2026-02-27
Fees: Delivery Equity (0.111% + Rs 20/order)
-------------------------------------------
Total Return:    45.23%
Sharpe Ratio:    1.45
Sortino Ratio:   2.01
Max Drawdown:   -12.34%
Win Rate:        42.5%
Profit Factor:   1.67
Total Trades:    28
-------------------------------------------
Benchmark (NIFTY): 32.10%
Alpha:           +13.13%
  1. 主要な指標を、一般のトレーダーにもわかる平易な言葉で説明する
  2. Plotly で資産曲線を表示する（template="plotly_dark"）

使用例

/quick-stats RELIANCE /quick-stats HDFCBANK NSE 1h

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