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研究检索需要联网clawhub未标认证来源可访问clear审计提醒

qlib-msqlib 女士

Agent Skill

qlib-ms 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

3,881

周安装

165

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,360
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:qlib-ms(qlib 女士)
来源仓库:https://github.com/sawyerieong-cpuai/qlib-ms
安装命令:
openclaw skills install qlib-ms
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 qlib-ms

简介

Microsoft Qlib 量化投资平台支持股票数据分析与策略开发。

  • 适用于金融建模、回测框架搭建及 AI 驱动的交易系统设计。
  • 通过 clawhub 安装,命令为 openclaw skills install qlib-ms,需 Python 环境支持。
  • 使用前请确认数据许可范围,避免违反商业使用条款。
  • 建议熟悉基础量化概念后再调用高级功能,降低误用风险。

SKILL.md

name
qlib
description
Microsoft Qlib - AI-oriented Quantitative Investment Platform. Use when: (1) stock/financial data analysis, (2) quantitative trading strategy development, (3) backtesting trading strategies, (4) machine learning for finance, (5) portfolio optimization, (6) risk modeling, (7) fetching stock prices, (8) factor analysis, (9) model training for financial predictions. NOT for: general web scraping, non-financial data analysis, or when Python environment is unavailable.
metadata

Microsoft Qlib Skill

Microsoft Qlib is an AI-oriented quantitative investment platform developed by Microsoft Research.

Features

  • Data Handling: Professional financial data processing and management
  • Alpha Factors: Advanced factor mining and analysis
  • Backtesting: High-performance backtesting engine
  • Portfolio Optimization: Risk modeling and portfolio optimization
  • Machine Learning: ML models for financial predictions

When to Use

This skill is perfect for:

  1. Stock/Financial Data Analysis - Analyze historical stock data, financial indicators
  2. Quantitative Trading Strategy Development - Build and test trading algorithms
  3. Backtesting Trading Strategies - Validate strategies with historical data
  4. Machine Learning for Finance - Train ML models for price prediction
  5. Portfolio Optimization - Optimize portfolio allocation and risk management
  6. Risk Modeling - Assess and model financial risks
  7. Fetching Stock Prices - Retrieve real-time and historical stock data
  8. Factor Analysis - Alpha factor mining and research
  9. Model Training - Train predictive models for financial markets

Installation

pip install qlib

Quick Start

Initialize Qlib

import qlib
qlib.init()

Fetch Stock Data

from qlib.data import D

# Get stock features
df = D.features(
    instruments=["AAPL", "MSFT"],
    fields=["Close($close)", "Volume($volume)"],
    freq="day"
)

Build Strategy

from qlib.workflow import R
from qlib.contrib.evaluate import backtest_daily

# Create and run strategy
with R.start(experiment_name="my_strategy"):
    # Strategy implementation
    result = backtest_daily(start_time="2020-01-01", end_time="2023-12-31")

Train Model

from qlib.contrib.model.gbdt import LGBModel

# Initialize model
model = LGBModel()
model.fit(dataset_train)
pred = model.predict(dataset_test)

Requirements

  • Python 3.7+
  • pip

Resources

  • GitHub: https://github.com/microsoft/qlib
  • Documentation: https://qlib.readthedocs.io/
  • Official Site: https://microsoft.github.io/qlib/

Notes

  • This skill requires Python environment with pip installed
  • Qlib is maintained by Microsoft Research
  • For best performance, use with sufficient memory (recommended 8GB+)

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

96.12%
按下载量换算1,307

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。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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