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quant-testing定量测试

Agent Skill

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。它适合让 Agent 编写单元测试、端到端测试、测试计划或根据失败日志定位问题。使用时需要确认项目测试框架、运行命令和夹具数据,避免为了通过测试而改坏真实逻辑;涉及浏览器或外部服务时,应区分本地模拟、测试环境和生产环境。

总安装

24,354

周安装

1,025

GitHub Stars

1

下载量

8,528
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:quant-testing(定量测试)
来源仓库:https://github.com/xueylee-dotcom/quant-testing
安装命令:
openclaw skills install quant-testing
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install quant-testing

简介

量化测试流程技能。当用户说出“回归测试”、“策略测试”、“回测验证”、“实盘验证”、“测试”、“上线”、“发布”时自动触发。提供回归测试流程、测试实例模板、测试报告模板。适用于量化项目的测试和上线阶段。

SKILL.md

name
quant-testing
description
量化测试流程技能。当用户说"回归测试"、"策略测试"、"回测验证"、"实盘验证"、"测试"、"上线"、"发布"时自动触发。提供回归测试流程、测试用例模板、测试报告模板。适用于量化项目的测试和上线阶段。

量化测试流程技能

版本:1.0.0 适用项目:量化策略项目

🎯 测试目标

确保代码质量、策略稳定性、实盘安全


📋 回归测试流程

阶段1:单元测试

测试范围

  • 核心函数独立测试
  • 边界条件测试
  • 异常情况测试

测试用例模板

# tests/test_xxx.py
import sys
sys.path.insert(0, '/path/to/project')
from module import function_to_test

print("=" * 60)
print("模块测试")
print("=" * 60)

# 测试1:正常流程
result = function_to_test(normal_input)
assert result == expected_output

# 测试2:边界条件
result = function_to_test(edge_case)
assert result == expected_edge_output

# 测试3:异常情况
try:
    function_to_test(invalid_input)
    assert False
except ValueError:
    pass

print("✅ 所有测试通过!")

检查清单

  • [ ] 每个核心模块有测试文件
  • [ ] 测试覆盖率 > 80%
  • [ ] 所有测试通过

阶段2:集成测试

测试范围

  • 数据流程测试
  • 策略逻辑测试
  • 接口测试

检查清单

  • [ ] 数据获取正常
  • [ ] 因子计算正确
  • [ ] 信号生成合理
  • [ ] 持仓更新正确

阶段3:回测验证

必须使用QMT回测模式

参数设置

  • [ ] 初始资金
  • [ ] 单只仓位
  • [ ] 最大持仓数
  • [ ] 止损/止盈比例
  • [ ] 手续费率

检查清单

  • [ ] 买入股票数量合理
  • [ ] 买入价格接近实际
  • [ ] 无异常买卖
  • [ ] 持仓时间合理
  • [ ] 收益符合预期

阶段4:实盘验证

小资金测试(5000-10000元)

监控要点

  • [ ] 策略启动正常
  • [ ] 信号加载正常
  • [ ] 数据获取正常
  • [ ] 买入触发正常
  • [ ] 委托确认正常
  • [ ] 持仓更新正常

观察期:1-2周


📝 测试报告模板

# 测试报告

**测试日期**:YYYY-MM-DD
**测试人**:XXX

---

## 一、测试概览

| 测试类型 | 数量 | 通过 | 失败 |
|---------|------|------|------|
| 单元测试 | 10 | 10 | 0 |
| 集成测试 | 5 | 5 | 0 |
| 回测验证 | 1 | 1 | 0 |

---

## 二、测试详情

### 2.1 单元测试
- test_xxx.py: ✅ 通过
- test_yyy.py: ✅ 通过

### 2.2 回测验证
- 回测期间:2023-2026
- 年化收益:8.04%
- 夏普比率:0.607
- 最大回撤:-19.53%

---

## 三、结论

✅ 可以进入实盘测试

🚫 禁止事项

  1. ❌ 没有测试直接上线
  2. ❌ 测试未通过强行上线
  3. ❌ 大资金直接实盘
  4. ❌ 没有监控机制

*技能版本:1.0.0*

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

79.58%
按下载量换算6,787

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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