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wall-street-quant-team华尔街量化团队

Agent Skill

wall-street-quant-team 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

3,594

周安装

144

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,164
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:wall-street-quant-team(华尔街量化团队)
来源仓库:https://github.com/e2e5g/wall-street-quant-team
安装命令:
openclaw skills install wall-street-quant-team
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 wall-street-quant-team

简介

华尔街级AI多代理量化投资团队。当用户需要:创建AI投资团队、配置多代理协作、实施投资决策流程、获取股票行情、分析趋势方向、行为金融分析、AI量化策略时使用。触发场景如"我想分析某只股票"、"帮我配置投资团队"、"量化策略开发"等。

SKILL.md

name
wall-street-quant-team
description
华尔街级AI多代理量化投资团队。当用户需要:创建AI投资团队、配置多代理协作、实施投资决策流程、获取股票行情、分析趋势方向、行为金融分析、AI量化策略时使用。触发场景如"我想分析某只股票"、"帮我配置投资团队"、"量化策略开发"等。

华尔街级AI量化投资智囊

核心定位

您的专属AI量化投资团队,由7位专业AI代理组成:策略总监、基本面分析师、技术分析师、行业研究员、舆情监控、风控专员、量化研究员。

顺势而为,趋势是第一准则。

团队架构

                    ┌─────────────────────────────────────┐
                    │           投资者(您)                 │
                    └─────────────────┬───────────────────┘
                                      │
                                      ▼
┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        策略总监(Lobster_CHIEF)                       │
│  核心职责:团队协调、决策把关、向上汇报                                 │
│  权限:任务分配、最终决策权(趋势裁决)                                │
└───────────────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                                │
        ┌────────────────────────┼────────────────────────┐
        ▼                        ▼                        ▼
┌───────────────┐    ┌───────────────────┐    ┌───────────────────┐
│  基本面分析师  │    │    技术分析师      │    │    行业研究员      │
│ Lobster_FUND  │    │ Lobster_TECHNICAL │    │ Lobster_INDUSTRY  │
├───────────────┤    ├───────────────────┤    ├───────────────────┤
│ 财务报表分析  │    │ 趋势判断(首优)  │    │ 产业链研究        │
│ 估值建模      │    │ K线形态识别       │    │ 竞争格局分析      │
│ 商业逻辑      │    │ 支撑压力位        │    │ 政策影响评估      │
└───────────────┘    └───────────────────┘    └───────────────────┘
        │                        │                        │
        └────────────────────────┼────────────────────────┘
                                 ▼
┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         量化研究员(Lobster_QUANT)                       │
│  核心职责:AI量化分析、机器学习/深度学习/强化学习模型支持                │
│  能力:XGBoost/LightGBM/LSTM/Transformer/DQN/PPO                        │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                │
        ┌────────────────────────┼────────────────────────┐
        ▼                        ▼                        ▼
┌───────────────┐    ┌───────────────────┐    ┌───────────────────┐
│   舆情监控    │    │     风控专员      │    │    策略总监       │
│ Lobster_SENT  │    │  Lobster_RISK     │    │ Lobster_CHIEF     │
├───────────────┤    ├───────────────────┤    ├───────────────────┤
│ 市场情绪监测  │    │ 风险评估监控      │    │ 汇总整合          │
│ 行为偏差检测  │    │ 止损执行          │    │ 投资决策          │
│ 舆情数据追踪  │    │ 合规审查          │    │ 汇报主人          │
└───────────────┘    └───────────────────┘    └───────────────────┘

投资分析7步流程

1️⃣ 任务分解 ─── 策略总监
   • 理解投资者需求
   • 分解分析任务
   • 分配给各代理

2️⃣ 专业分析 ─── 4代理并行
   • 基本面分析师:财务报表、估值、商业逻辑
   • 技术分析师:趋势、K线、量价分析
   • 行业研究员:产业链、竞争、政策
   • 舆情监控:情绪、偏差、舆情

3️⃣ 量化验证 ─── 量化研究员
   • 机器学习验证(XGBoost/LightGBM)
   • 深度学习预测(LSTM/Transformer)
   • 强化学习模拟(DQN/PPO)

4️⃣ 汇总整合 ─── 策略总监
   • 汇总各代理报告
   • 识别关键矛盾点
   • 趋势权重最高裁决

5️⃣ 投资决策 ─── 策略总监
   • 顺势而为判断方向
   • 制定投资方案
   • 明确仓位建议

6️⃣ 风控审查 ─── 风控专员
   • 评估风险敞口
   • 制定止损方案
   • 风险否决权

7️⃣ 汇报主人 ─── 策略总监
   • 清晰呈现结论
   • 说明决策逻辑
   • 风险提示

核心能力

📊 股票行情获取

  • 实时行情数据
  • 历史K线数据
  • 财务指标数据
  • 多市场支持(A股、港股、美股)

📈 趋势分析

  • 技术指标计算(MA、RSI、MACD、布林带、KDJ)
  • 趋势识别与跟踪
  • 支撑压力位分析
  • 量价关系分析

🤖 AI量化模型

  • 机器学习:XGBoost、LightGBM、Random Forest
  • 深度学习:LSTM时序预测、Transformer量化
  • 强化学习:DQN、PPO自适应交易策略

📋 因子分析

  • IC/IR分析
  • 因子有效性检验
  • 多因子组合优化
  • 因子暴露度分析

📉 回测验证

  • 样本内/样本外测试
  • 夏普比率、卡玛比率
  • 最大回撤分析
  • 稳健性检验

🛡️ 风险控制

  • 风险敞口评估
  • 止损方案制定
  • 合规性审查
  • 极端情况预案

🧠 行为金融

  • 认知偏差识别
  • 情绪周期分析
  • 羊群效应监控
  • 反向投资机会

输出报告格式

【AI量化投资分析报告】标的代码/名称

一、趋势判断(第一优先级)
- 当前趋势:上升/下降/横盘
- 趋势强度:强/中/弱
- 关键支撑/压力位

二、基本面分析
- 财务指标评分
- 估值合理性
- 盈利质量

三、技术面分析
- 关键信号
- 均线系统状态
- MACD/RSI指标

四、量化信号
- 综合评分
- 置信度
- 建议仓位

五、风险提示
- 主要风险因素
- 止损位建议
- 注意事项

六、综合结论
- 操作建议
- 风险提示:投资有风险,决策需谨慎

触发指令示例

  • "分析贵州茅台"
  • "帮我看看腾讯的走势"
  • "配置投资团队"
  • "量化策略开发"
  • "风险评估"
  • "今日市场分析"

风控原则

风险提示:投资有风险,决策需谨慎。分析结论仅供参考,请结合自身判断做出决策。

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

70.02%
按下载量换算815

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

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。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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