前言¶
量化想法往往停在口頭：一批自選、幾條買賣條件、一個持倉規則，真要落到歷史數據上驗證，還要自己拼選股腳本、對接回測引擎、再讀淨值和成交明細。中間任何一步脫節，策略就停在文檔裏。
下面介紹 SkillHub 上的 量化策略回測師（@user_d83d7c97/wm-backtest，當前版本 0.3.27）。它面向 Agent：用自然語言描述選股池、關注列表或交易邏輯，由技能整理成可確認的回測任務，確認後再發起跑批，並輸出收益、回撤等標準指標、結果解讀，以及偏差說明與下一輪可執行的改法。官方明確說明：不是模擬炒股，也不代客下單。
這是什麼¶
量化策略回測師 是社區來源（community）、分類爲 professional 的 Agent Skill，發佈座標 @user_d83d7c97/wm-backtest，SkillHub 頁面標註作者爲 Eliaszhou。標籤 requires_api_key=false 表示安裝本身不強制單獨配置 API Key；實際跑批仍依賴背後 Winmale 回測體系與相應權限 Scope（見下文）。
一句話定位：在歷史行情上，把「一批票 + 持倉/交易規則」跑通回測，並支持查狀態、深讀成交與 trace，做成敗歸因後小步迭代再跑。關注列表可多市場合並查看，但回測默認按單一市場（默認 A 股）。
與同系列能力的邊界（來自技能文檔）：
| 適合用本技能 | 更適合用其他技能 |
|---|---|
| 一批票 + 規則，要在歷史上驗證並復盤 | 只篩票 → wm-screen-index |
| 自定義選股/交易/風控邏輯單元 | 只整理關注 → wm-watchlist |
| 查跑批狀態、淨值、成交、trace | 盤中實時 / 紙面 / 企微意圖 → wm-probe |
核心功能¶
以下能力均來自官方 SKILL.md 與 SkillHub 簡介，可按「管理面」與「引擎面」理解。
管理面：單元與跑批¶
- 模板快速開跑：
from_watchlist、from_universe、from_strategy等 action，可先預覽再confirm=true發起；默認單元爲equal_weight_buy_hold。 - 自定義策略主路徑：
preview_custom/run_custom（L1 一鍵完成 create → write → validate → publish → run）；同一unit_id可再次run_custom迭代（默認覆蓋）。 - 跑批查詢：
list、status、summary；深讀可用 free 腳本或 L1 接口；額度暫停可用resume恢復。 - 配置覆蓋：
ConfigOverride可改回測窗口、標的宇宙、benchmark、script_params等，不改階段腳本正文。
引擎面：交易日流水線¶
每個交易日按固定順序執行：selector → selector_rank → trading → risk → 撮合。自定義階段需遵守 XS 仿真庫契約（取數優先 simulation.* / bt.*，避免未來函數）；改完階段腳本後應走夾具檢查再 lint / preview / run。
輸出與復盤¶
跑批結束後可讀 summary 中的收益回撤等指標；結合 deep（ledger）與 trace（過程日誌）做歸因，技能要求輸出歷史結論、執行證據、歸因，以及 1～3 條可再跑改法，並聲明不構成投資建議。
SkillHub 統計（抓取資料）：評分 100000，下載 5827 次。
安裝與啓用¶
官方頁面給出的安裝方式是：讓 Agent 按 SkillHub 安裝說明 安裝 @user_d83d7c97/wm-backtest。
若本機已有 SkillHub CLI，可直接裝到當前 Agent 的 skills 目錄（必須使用 --dir，否則默認 ./skills/ 可能不被識別）：
command -v skillhub && skillhub --version
未安裝 CLI 時，可按安裝文檔執行完整安裝或僅 CLI：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
安裝本技能（命名空間與搜索結果一致）：
skillhub install wm-backtest --namespace user_d83d7c97 --dir <你的 Agent skills 目錄>
常見 Agent 的 skills 路徑（來自 SkillHub 安裝文檔）：
- Cursor：
~/.cursor/skills/ - Codex：
~/.codex/skills/或項目下的.agents/skills/ - Claude Code：
~/.claude/skills/
安裝後一般需要重啓或刷新 Agent，使技能被加載。技能包內自帶 references/ 與 examples/，Agent 按 SKILL.md 流程調用；部分示例需配合同生態的 wm.sh run（文檔示例路徑爲 bash .cursor/skills/wm-skillhub/scripts/wm.sh run wm-backtest ...），具體以你本機已安裝的 Winmale / wm 技能佈局爲準。
典型用法¶
自然語言入口¶
技能文檔建議的提問方式包括：
- 「用我的關注做一趟 A 股回測，先預覽再跑。」
- 「PE<15 買入、浮盈 10% 賣，近 3 年；自定義單元。」
- 「上次回測爲什麼賺/虧，下一輪改哪一處再跑？」
Agent 應先把任務收成結構化參數，未經用戶確認不得帶 confirm=true 發起跑批。
關注列表預覽（JSON 示例）¶
包內 examples/from_watchlist_preview.json 展示管理面模板跑批的預覽請求：業務參數放在 args 內（扁平 action 會觸發 ARGS_REQUIRED）。
{
"mode": "call",
"args": {
"action": "from_watchlist",
"backtest_market": "cn",
"group_name": "重點關注",
"start": "2023-01-01",
"end": "2025-12-31",
"confirm": false
}
}
用戶確認配置後，將 confirm 設爲 true 再跑。CLI 側等價調用形態見 SKILL.md：
bash .cursor/skills/wm-skillhub/scripts/wm.sh run wm-backtest \
'{"action":"from_watchlist","backtest_market":"cn","confirm":false}' --result
（生產環境請把 action 等字段放入 args，與 HTTP 契約一致。）
自定義單元與迭代¶
複雜邏輯走 run_custom：先 preview_custom，再 run_custom 且 confirm=true。包內另有 examples/run_custom_full.json、examples/pe_filter_trading.json 等，複雜階段腳本可通過 @pack:wm-backtest/examples/xs/... 引用。
策略迭代閉環在文檔中寫爲：基線 → 改階段 → harness 夾具 CHECK → lint → preview → run → deep + trace → 歸因 → 改法 → 再跑。
適用場景與注意¶
適合誰
- 已有選股池、關注分組或文字版交易規則，需要在歷史數據上驗證，而不是盤中跟單。
- 希望 Agent 代爲整理回測任務、讀 summary/深讀結果，並給出可執行的下一輪修改建議。
- 願意在同生態內使用自定義 XS 階段（selector / trading / risk 等）並遵守仿真 API 契約的開發者。
限制與注意
- 不是模擬炒股：不提供實時盤會話；盤中探測應使用
wm-probe。 - 確認閘門：未確認禁止
confirm=true；unit_id衝突會返回UNIT_EXISTS。 - 權限與計費：讀/深讀、發起
from_*/run、run_custom等對應不同 Scope（如analysis:backtest:read、analysis:backtest:run、project:write等）；from_watchlist還需user:watchlist:read。 - 市場：回測按單一市場；CN 默認基準爲
index.hs300，可用args.benchmark覆蓋。 - 模板限制：
from_watchlist/from_universe不支持自定義weights；目標權重需走run_custom。
結尾¶
量化策略回測師把「描述想法 → 確認任務 → 歷史跑批 → 指標與歸因 → 迭代改法」收成一條 Agent 可執行的鏈路，適合把口頭策略儘快壓到歷史證據上，而不是替代交易終端。
- SkillHub 頁面：https://www.skillhub.cn/skills/user_d83d7c97/wm-backtest
- 技能座標：
@user_d83d7c97/wm-backtest - 官方地址：https://api.skillhub.cn/user_d83d7c97/wm-backtest
