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效率需要联网clawhub未标认证来源可访问clear审计提醒

trading-coach交易教练

Agent Skill

trading-coach 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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

295,788

周安装

12,449

GitHub Stars

14

下载量

103,576
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:trading-coach(交易教练)
来源仓库:https://github.com/benzema216/trading-coach
安装命令:
openclaw skills install trading-coach
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 trading-coach

简介

trading-coach 用于交易复盘和改进洞察,适合在 OpenClaw 中需要交易分析时使用。

  • 适用于券商 CSV 分析、8维度质量评分和10维度AI洞察生成的场景。
  • 通过 clawhub 安装,使用 openclaw skills install trading-coach 命令部署。
  • 需确认权限范围和维护状态,注意会处理交易CSV文件。
  • 适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

name
trading-coach
description
|

🏆 Trading Coach — AI交易复盘教练

别再凭感觉交易了。让数据告诉你哪里做对了,哪里需要改进。

将券商导出的CSV交易记录,转化为专业级复盘报告可执行的改进建议

✨ 核心能力

  • 🔄 智能导入 — 自动识别5种券商格式,一键导入
  • 📊 FIFO配对 — 自动把买卖配对成完整持仓周期
  • 🎯 8维度评分 — 入场、出场、趋势、风险、行为...全面诊断
  • 💡 AI洞察 — 10维度分析,找出你的交易盲点

🚀 快速开始

# 首次安装
git clone https://github.com/BENZEMA216/tradingcoach.git ~/tradingcoach
cd ~/tradingcoach
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt && cp config_template.py config.py

# 一键复盘
python scripts/import_trades.py /path/to/trades.csv  # 导入
python scripts/run_matching.py                        # 配对
python scripts/score_positions.py --all               # 评分
python scripts/analyze_scores.py                      # 报告

📈 支持券商

券商编码自动检测
富途(中文)UTF-8-BOM✅ 方向、代码、成交时间
富途(英文)UTF-8✅ Side、Symbol、Fill Time
老虎证券UTF-8✅ 交易方向、股票代码
中信证券GBK✅ 买卖标志、证券代码
华泰证券GBK✅ 操作、证券代码

详见 references/csv_formats.md

🎯 评分体系

8个维度,每个都有权重:

维度权重评估内容
入场质量18%RSI/MACD/布林带配合度
出场质量17%止盈止损执行
趋势把握14%顺势/逆势、ADX强度
风险管理12%R:R比率、MAE/MFE
市场环境11%市场状态适配
交易行为11%纪律性、冲动检测
新闻契合7%新闻背景一致性
执行质量5%滑点、成交效率

等级: A(90+) / B(80-89) / C(70-79) / D(60-69) / F(<60)

详见 references/scoring_system.md

💡 AI洞察

10个维度深度分析你的交易模式:入场质量、出场时机、风险控制、持仓周期、费用侵蚀、历史对比、模式识别、根因分析、事件关联、改进建议

详见 references/insight_dimensions.md

📊 输出示例

总持仓: 150笔 | 胜率: 62.5% | 总盈亏: $12,500 | 平均评分: 72.3 (C)

⚠️ 在超买区域做多 — 入场时RSI=75.2,建议避免RSI>70时追涨
✅ 止损执行良好 — 平均亏损控制在2.3%,纪律性强
💡 持仓时间偏短 — 平均持仓2.3天,考虑延长持有优质标的

☕ 支持作者

如果这个工具帮到了你,请考虑请我喝杯咖啡!

你的支持是我持续改进的动力 🚀

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

84.3%
按下载量换算87,315

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

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。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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