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quick-stats

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github.com/marketcalls数据与数据库2152.0k 次安装15 周前更新
代码仓库

关于 quick-stats

为交易者生成可直接在脚本或 Jupyter 中运行的快速回测代码，默认评估 EMA 10/20 交叉策略，并解释指标、展示净值曲线。

主要功能

  1. 01输出可直接运行的内联代码
  2. 02从 OpenAlgo 获取数据并计算 EMA 信号
  3. 03使用 exrem 清理交易信号
  4. 04计算含印度交付费用的回测指标
  5. 05与 NIFTY 比较并绘制净值曲线

适用场景

  1. 01快速查看某标的 EMA 交叉策略统计
  2. 02在 Jupyter 中运行回测并查看基准比较

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

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

安装后在 Claude Code 中输入/quick-stats确认已加载。

详细介绍

生成快速内联回测并打印统计数据。不要创建文件——直接输出供用户运行或在笔记本中执行的代码。

参数

  • $0 = 代码（例如 SBIN、RELIANCE）。默认值：SBIN
  • $1 = 交易所。默认值：NSE
  • $2 = 时间间隔。默认值：D

说明

生成一个代码块，供用户粘贴到 Jupyter 单元格中或作为脚本运行。代码必须：

  1. 从 OpenAlgo 获取数据（如果用户提供数据库路径，则使用 DuckDB；否则回退到 yfinance）
  2. 默认使用 OpenAlgo ta 计算 EMA 10/20 交叉（绝不使用 VectorBT 内置功能）；只有用户明确说“talib”/“TA-Lib”时才使用 TA-Lib
  3. 使用 ta.exrem() 清理信号（在调用 exrem 前始终先执行 .fillna(False)）
  4. 使用印度交割费用：fees=0.00111, fixed_fees=20
  5. 通过 OpenAlgo 获取 NIFTY 基准数据（symbol="NIFTY", exchange="NSE_INDEX"）
  6. 打印简洁的结果摘要：
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. 用通俗易懂的语言向普通交易者解释关键指标
  2. 使用 Plotly 绘制权益曲线（template="plotly_dark"）

使用示例

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

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