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Agent Skill · 待分类

akshare-backtest(akshare 回测)

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。

akshare-backtest 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Local Agent,通过unknown获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 7,125。

总安装 388周安装 16下载 127核验 2026-05-01
待分类需要联网unknown未标认证来源可访问许可证需确认审计未展示Local Agent

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
许可证
unknown

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:akshare-backtest(akshare 回测)
来源仓库:https://skills.volces.com
仓库路径:akshare-backtest
安装命令:
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。当前暂无明确安装命令,请以来源页面说明为准。

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

akshare 回测用于辅助测试设计、自动化测试和回归验证。适合编写单元测试、端到端测试和定位失败日志问题。可生成测试计划和夹具数据。akshare-backtest 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。使用时需确认测试框架和运行命令,避免为了通过而改坏逻辑。

涉及浏览器或外部服务时,应区分本地模拟与生产环境。

来源仓库内路径:akshare-backtest

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Local Agent;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    没有现成安装命令,按unknown的说明从来源页面获取,仓库路径是 akshare-backtest。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

akshare-backtest 怎么安装?

公开资料没有给出可以直接复制的命令,需要按来源页面说明手动安装,仓库内路径为 akshare-backtest。

akshare-backtest 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Local Agent。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

akshare-backtest 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

akshare-backtest 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

akshare-backtest 用的人多吗?

公开数据是累计安装 388 次,近一周安装 16 次,下载 127 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

akshare-backtest 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 Local Agent 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Local Agent,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
akshare-backtest

akshare 回测 · 本页

388—需要联网未明确未收录

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

A股量化策略回测 (AkShare Backtest)

基于 AkShare 免费行情数据,实现 A股量化策略的历史回测。

策略说明

默认策略:强势股轮动

条件说明
涨停基因近5日有涨停,或单日涨幅>7%
均线多头5日均线>10日均线>20日均线
量价配合今日成交量 > 5日均量 × 1.2

买卖规则

触发条件操作
+5%卖出 1/3
+8%再卖出 1/3(剩余1/3继续持有)
+10%以上尾盘不涨停则全部清仓
-3%无条件止损
持仓满3天第3天尾盘强制平仓

仓位管理

  • 初始资金:默认 5 万(可配置)
  • 单票仓位:20%-35%
  • 同时持仓:最多 3 只
  • 每日保留 30% 现金

安装依赖

pip install akshare pandas numpy

使用方法

命令行调用

python {baseDir}/scripts/backtest.py --capital 50000 --start 20240101 --end 20240630

参数说明

参数说明默认值
--capital初始资金(元)50000
--start开始日期(YYYYMMDD)20240101
--end结束日期(YYYYMMDD)当前日期
--output输出目录miaoxiang/backtest
--query自然语言参数暂不支持

示例

# 回测2024年全年
python scripts/backtest.py --capital 100000 --start 20240101 --end 20241231

# 回测2024下半年
python scripts/backtest.py --start 20240701 --end 20241231

输出文件

文件说明
daily_values.csv每日净值曲线(日期、现金、持仓市值、总净值、收益率)
trades.csv全部买卖记录(日期、股票、买卖价、数量、收益率、原因)

结果解读

回测脚本会输出:

========== 回测结果 ==========
初始资金:     50,000
最终净值:     58,234
总收益率:     +16.47%
年化收益率:   +32.18%
最大回撤:     -12.35%
交易次数:     45
卖出次数:     42
胜率:         58.5%
==============================

关键指标

  • 总收益率:回测期间累计收益
  • 年化收益率:折算为年化收益(按250交易日/年)
  • 最大回撤:从峰值到谷底的最大跌幅
  • 胜率:盈利交易 / 总卖出次数

风险提示

  1. 历史不代表未来:回测结果仅供参考,不构成投资建议
  2. 滑点成本:实际交易会有滑点,回测可能偏乐观
  3. 流动性风险:小盘股可能无法按回测价格买入
  4. 手续费:未计入佣金和印花税(建议手动扣除)

扩展方向

  • 接入实时行情实现模拟交易
  • 添加大盘择时(沪深300均线过滤)
  • 多策略组合轮动
  • 优化止盈止损参数
  • 接入实盘券商API

平台分布

Local Agent

83.17%
按下载量换算106

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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