fwquant-skills\r

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功能描述\r

\r FWQuant 量化分析技能包，提供专业的量化策略分析和信号生成功能，支持多标的、多时间周期的量化分析。\r \r

核心功能列表\r

\r | 功能名称 | 命令格式 | 功能描述 | 状态 |\r |----------|----------|----------|------|\r | Web服务启动 | fwquant web run | 启动 FWQuant Web 可视化服务，提供策略监控和信号查看界面 | 已实现 |\r | 策略回测 | fwquant backtest | 对指定策略进行历史回测，生成回测报告 | 已实现 |\r | 信号生成 | fwquant signal | 基于策略生成实时交易信号 | 已实现 |\r | 参数优化 | fwquant optimize | 策略参数优化，寻找最优参数组合 | 开发中 |\r | 策略训练 | fwquant train | 使用机器学习训练策略模型 | 开发中 |\r | 实盘连接 | fwquant connect | 连接交易所进行实盘交易 | 开发中 |\r | 风险评估 | fwquant risk | 策略风险评估和压力测试 | 开发中 |\r | 组合分析 | fwquant portfolio | 多策略组合分析和优化 | 开发中 |\r \r

使用场景\r

\r 适用于需要进行量化策略分析、信号生成、回测验证等量化交易场景。\r \r

输入参数\r

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通用参数\r

\r | 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |\r |------|------|--------|------|\r | action | string | analyze | 执行动作：analyze/backtest/signal/web |\r | symbol | string | BTC-USDT | 交易标的 |\r | timeframe | string | 1h | 时间周期 |\r | strategy | string | default | 策略名称 |\r \r

回测参数\r

\r | 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |\r |------|------|--------|------|\r | start_date | string | - | 回测开始日期 (YYYY-MM-DD) |\r | end_date | string | - | 回测结束日期 (YYYY-MM-DD) |\r | initial_capital | float | 10000 | 初始资金 |\r \r

Web服务参数\r

\r | 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |\r |------|------|--------|------|\r | host | string | 0.0.0.0 | 服务绑定地址 |\r | port | integer | 8080 | 服务端口 |\r \r

输出结果\r

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• success: 执行是否成功\r
• message: 执行结果消息\r
• data: 包含分析结果的字典\r
• action: 执行的动作类型\r \r

使用示例\r

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# 启动 Web 服务\r
openclaw agent --agent main --message "@fwquant-skills action=web host=0.0.0.0 port=8080"\r
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# 执行策略回测\r
openclaw agent --agent main --message "@fwquant-skills action=backtest symbol=BTC-USDT timeframe=4h strategy=momentum start_date=2024-01-01 end_date=2024-12-31"\r
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# 生成交易信号\r
openclaw agent --agent main --message "@fwquant-skills action=signal symbol=ETH-USDT timeframe=1h strategy=rsi"\r
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# 执行量化分析\r
openclaw agent --agent main --message "@fwquant-skills symbol=BTC-USDT timeframe=4h strategy=momentum"\r
```\r
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## 扩展预留\r
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以下功能模块预留待开发：\r
- [ ] 机器学习策略训练模块\r
- [ ] 多交易所实盘对接\r
- [ ] 智能风控系统\r
- [ ] 策略组合优化引擎\r
- [ ] 量化策略推荐系统