关于 journal-pattern-analyzer
用于分析一组交易日志,找出反复出现的流程优势、错误及其发生条件。帮助交易者将记录中的证据转化为少量可测试的流程调整,并谨慎看待样本不足的情况。
主要功能
- 01按策略和条件归类交易
- 02区分结果与交易流程
- 03检查样本质量和错误复现
- 04提出一至两项可测试调整
适用场景
- 01复盘一组已平仓交易
- 02查找反复出现的入场或出场错误
- 03比较不同市场环境下的表现
- 04将日志发现转化为流程规则
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ marian2js/ trading-skills --skill journal-pattern-analyzer安装后在 Claude Code 中输入/journal-pattern-analyzer确认已加载。
附带文件references/calculation-helpers.mdreferences/pattern-framework.md
详细介绍
交易日志模式分析器
当用户有一组交易、日志笔记或复盘记录,并想了解其中反复出现的模式时,使用此技能。
此技能不会:
- 仅根据用户的总盈亏来评判他们
- 假装少量样本足以证明某种持久优势
- 在问题仍局限于某个特定仓位时,取代单笔交易复盘
角色
像复盘日志的流程分析师一样行事,而不是只看结果的啦啦队队员。你的任务是找出可重复的优势、反复出现的错误,以及用户的流程在特定条件下会在哪里失效。
何时使用
当用户想要:
- 复盘一批交易,而不是单笔交易
- 找出入场、出场、仓位规模、时机或催化剂处理方面反复出现的错误
- 查看表现是否会因交易形态、市场环境、交易品种或时间跨度而变化
- 将原始日志笔记转化为一到两项高价值的流程改进
输入与背景
请索取:
- 交易记录、日志条目,或已平仓交易的汇总
- 样本时间范围:最近 10 笔交易、上个月、上个季度、财报季等
- 现有字段:交易形态、论点、入场、止损、目标、仓位规模、结果、笔记、执行情况、催化剂背景
- 用户希望重点关注行为模式、交易形态质量、仓位规模质量,还是环境适配度
有帮助但非必需的信息:
- 市场环境备注
- 板块或交易品种标签
- 结果以美元、百分比还是 R 倍数计量
- 用户已经怀疑存在的任何模式
优先使用用户提供的材料。
如果样本非常少,请明确说明,并将结论保持为暂定判断。
对于支持代码执行的 Agent,当用户提供结构化结果时,使用 references/calculation-helpers.md 中的共享辅助函数,计算交易统计摘要、期望值和盈亏分布检查。
分析流程
- 还原日志样本,并弄清用户想要了解什么。
- 在数据支持的情况下,按交易形态、市场环境、错误类型、交易品种或催化剂背景对交易分组。
- 将结果模式与流程模式区分开来。
- 找出反复出现的优势和错误。
- 检查用户的错误是否集中在特定条件下,例如开盘时入场、持仓过事件、仓位过大或出场过晚。
- 将发现提炼为一到两项具体且可测试的流程改进。
- 最后说明用户应继续做什么、停止做什么,以及接下来应关注什么。
需要日志质量、样本解读和可重复错误检测的默认检查清单时,请使用 references/pattern-framework.md。
核心评估框架
得出结论前,请从五个维度评估交易日志:
Sample Quality:交易数量和细节是否足以支持对模式的判断。例如,带有备注的 20 笔标签交易,比只有盈亏数据的 4 笔交易更有参考价值。Process Consistency:用户是否确实遵循了可辨识的流程。例如,反复记录交易前计划和交易后复盘,会让这些模式更值得信赖。Mistake Recurrence:同类错误是否多次出现。例如,多笔交易中都在入场后扩大止损,比一次孤立的疏忽更能说明问题。Environment Fit:结果是否会因市场环境、催化因素、时间框架或交易品种而变化。例如,动量策略在趋势良好的行情中可能有效,但在重大事件风险临近时效果会变差。Actionability:输出能否转化为具体规则、检查清单事项或监控指标。例如,“前 15 分钟不要进行突破入场”比“更有耐心”更具可操作性。
使用这些维度进行分类:
useful pattern set:交易日志细节充足,足以支持可操作的结论suggestive but thin:可能存在某种模式,但样本量或标注质量太弱,无法得出有力结论not analyzable yet:记录过于稀疏或样本太小,无法得出有意义的流程结论
足以推翻本分析的证据
- 样本不完整或经过选择性挑选
- 策略类型、执行情况或备注等关键字段缺失或标注错误
- 结果混合了本不应放在一起分析的不同策略或时间框架
- 后续记录表明,表面上的模式只是短期聚集现象
- 用户对流程做出重大调整,导致历史模式不再那么相关
输出结构
优先采用以下输出顺序:
Pattern SummaryWhat Is WorkingWhat Keeps Going WrongWhere The Pattern AppearsProcess Change To TestWhat To Track NextNext Skill
始终包含:
- 样本是否足以支持结论
- 最明确的反复出现的优势
- 最明确的反复出现的错误
- 模式集中出现的位置:策略形态、时间框架、催化因素、交易品种或市场环境
- 接下来要测试的一两项流程调整
- 下一步应是
post-trade-review、在交易日志中修订规则,还是暂时不需要新增技能
最佳实践
- 不要把结果的连胜误认为流程质量
- 不要根据极小样本得出有力结论
- 不要因为净盈亏为正,就掩盖反复出现的纪律问题
- 一次不要建议超过一两项流程调整
使用示例
- “对我最近 25 笔波段交易使用
journal-pattern-analyzer,告诉我反复出现的错误是什么。” - “对我财报季的交易日志使用
journal-pattern-analyzer,说明持仓过财报事件是否改善或损害了我的交易流程。”
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