finlab-ai
AI驱动的量化交易策略开发与回测工具
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：finlab-ai。 它的用途是：AI驱动的量化交易策略开发与回测工具 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/finlab-ai/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我用FinLab AI写一个基于市盈率和动量的台湾股票选股策略，并进行五年回测。” 它会引导你调用相关的数据API（如获取市盈率、计算价格动量），使用sim()函数设置回测参数，并最终输出策略的夏普比率、最大回撤等关键绩效指标。
介绍
FinLab AI 是一款专为量化交易者设计的AI驱动开发与回测工具。它旨在解决传统量化策略研究中，数据处理复杂、回测流程繁琐、策略迭代效率低下的核心痛点，帮助用户更快速地将想法转化为可验证的交易策略。
用户可以通过简单的命令行安装工具，利用其提供的丰富API（如sim()回测函数）和超过900个数据字段、80多张数据表，快速构建和测试策略。工具集成了对主流AI编程助手（Claude Code/Codex/Gemini）的自动检测与支持，并内置了60多个完整的策略示例作为参考，大幅降低了开发门槛。
该工具非常适合有一定编程基础（如Python）的量化交易研究员、个人投资者以及金融科技开发者。无论是希望验证一个新的选股因子，还是构建复杂的多因子模型，或是进行机器学习特征工程，都能从中受益。
与许多通用的回测框架（如Backtrader、Zipline）相比，FinLab AI 深度聚焦于台湾股市，提供了本地化、高结构化的数据接口和预置策略库，并且通过深度集成AI编程环境，实现了从数据获取、策略编写到回测验证的“一站式”AI辅助工作流，而非一个需要大量配置的通用框架。
核心特点
深度聚焦台湾股市，提供开箱即用的本地化数据与策略库；与AI编程助手（Claude Code/Codex/Gemini）深度集成，实现从构思到回测的AI辅助全流程。
注意事项
主要面向台湾股市，对其他市场（如A股、美股）的支持可能有限或需要额外适配。
常见问题
FinLab AI 支持哪些股票市场？
主要支持台湾股市，提供本地化的详细数据。
需要编程基础吗？
需要一定的Python基础，但工具提供了大量示例和AI辅助以降低难度。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/finlab-ai/raw/index.md 读取 finlab-ai 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/finlab-ai/raw/index.md（查看排版版本）