一个使用 NumPy 的纯 Python 回测引擎，用于评估期货和股票交易策略并提供核心性能指标。
安装与下载
1. ClawHub CLI
从源直接安装技能的最快方式。
npx clawhub@latest install backtesting-framework
2. 手动安装
将技能文件夹复制到以下位置之一
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装
将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
请帮我使用 Clawhub 安装 backtesting-framework。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
更倾向于下载？
获取包含原生技能文件的ZIP压缩包。
什么是 回测框架？
Backtesting Framework 是一款轻量级、无依赖的 Python 工具，专为算法交易员验证量化交易策略而设计。它完全使用标准 Python 结构和 NumPy 运行，在保持性能的同时消除了传统沉重交易库的臃肿。
通过向引擎输入历史收盘价数组和信号矩阵，开发人员可以快速模拟股票和期货市场的资产管理策略。该框架抽象了基本风险指标的数学计算，帮助用户在投入实际资金之前优化其逻辑。
回测框架 应用场景
- 策略验证：测试移动平均线交叉、相对强弱指数（RSI）和布林带等标准指标的历史可行性。
- 风险管理画像：量化最坏情况下的回撤场景，并通过 Sharpe Ratio 评估波动率调整后的资产回报。
- 自定义逻辑测试：通过将基于向量的市场观察转化为交易持仓、做多或做空，来为实验性量化信号制作原型。
回测框架 工作原理
- 数据摄入：将股票或期货品种的市场收盘价加载到连续的一维 NumPy 数组中。
- 信号生成：选择的技术指标函数评估价格数组，以构建一个对齐的动作映射数组：做多 (1)、持仓 (0) 或做空 (-1)。
- 回报向量化：回测引擎对历史回报进行位移，并将其与当前持仓信号相乘，以计算每个区间的策略表现。
- 指标公式化：引擎处理聚合的数学收益，以计算总回报、Sharpe Ratio、胜率和峰谷最大回撤。
- 报告编制：表现统计数据被聚合到一个格式整洁的技术分析摘要中，显示最终的模拟资金。
回测框架 配置指南
Prerequisites
Ensure you have python3 and NumPy installed on your local execution machine.
Installation
To use this capability within Openclaw Skills, set up your Python environment and verify your installation:
# Verify python3 installation
python3 --version
# Ensure numpy package is present
pip install numpy
回测框架 数据架构与分类体系
Input Requirements
The framework relies on synchronized vector dimensions for execution calculations:
| Data Object | Format | Values / Types | Description |
|---|---|---|---|
prices |
NumPy Array | Float / Int | 连续时间线上的历史收盘价。 |
signals |
NumPy Array | 1 (Long), 0 (Hold), -1 (Short) |
与价格步骤匹配的生成的目标风险敞口头寸。 |
Output Schema
When a simulation run finishes, the engine outputs a dictionary mapping performance elements:
total_return: 在时间序列中产生的绝对百分比增长/下降。sharpe_ratio: 相对于风险的波动率调整后的表现指标。win_rate: 产生正财政回报的周期百分比。max_drawdown: 追踪历史资金风险的峰谷下降值。final_capital: 基于初始初始资金计算的期末余额。
回测框架 高级特性
- 零外部依赖：完全使用纯 Python 和向量优化的 NumPy 构建，确保低资源占用和快速迭代速度。
- 数学向量卷积：利用快速的 NumPy 矩阵操作（
np.convolve，np.where，np.cumprod），而不是缓慢的迭代循环。 - 可扩展的指标蓝图：为构建超越标准默认模型的极具复杂性的专属算法策略提供清晰的基础模板。
SKILL.md
加载中
Openclaw 相关技能
Google Maps Scraper (Apify)
一个 AI 代理技能，利用 Apify 直接从 Google Maps 抓取丰富的本地商业数据、评论、图片和网站联系信息。
精选*
