vectorbt-backtesting-skills
为AI编程工具提供基于VectorBT的交易策略回测技能集
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：vectorbt-backtesting-skills。 它的用途是：为AI编程工具提供基于VectorBT的交易策略回测技能集 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/vectorbt-backtesting-skills/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
“/backtest 帮我用AAPL的历史数据，测试一个EMA 10和20的金叉死叉策略，并与标普500指数对比。”，它会自动生成完整的Python回测脚本，包含数据获取、信号计算、手续费扣除、绩效统计，并输出一个包含收益曲线和关键指标（如夏普比率、最大回撤）的图文报告。
介绍
这个Skill为使用AI编程工具（如Claude Code、Cursor等）的开发者提供了一套完整的交易策略回测能力。它解决了在量化交易开发中，需要手动配置复杂回测环境、处理市场数据、计算交易成本以及生成专业分析报告的痛点。
通过简单的命令（如/backtest、/optimize），用户可以直接在AI编程工具的对话中生成完整的回测脚本。Skill会自动处理从数据获取、信号生成、费用计算到性能分析和可视化报告的全流程，极大简化了策略验证的步骤。
它非常适合量化交易员、金融数据分析师以及任何需要快速验证和优化交易策略的开发者。无论是研究市场趋势、开发量化策略，还是辅助投资决策，这个Skill都能提供强大的自动化支持。
使用建议：建议先运行/setup命令完成环境初始化。由于Skill支持多市场（印度、美国、加密货币），请确保在.env文件中正确配置对应市场的数据源API密钥。对于复杂策略，可以结合/optimize进行参数网格搜索以找到最优配置。
核心特点
核心区别在于其深度集成了针对印度、美国、加密货币三大市场的行业标准交易成本模型和OpenAlgo技术指标库，并原生支持通过`skills.sh`与40多种主流AI编程工具无缝协作，实现“对话即回测”的体验。
注意事项
不适合需要极低延迟高频交易模拟或自定义非标准订单类型的场景。
常见问题
支持哪些AI编程工具？
支持Claude Code、Cursor、GitHub Copilot等40多种工具，通过npx skills命令可自动检测并安装。
可以回测A股吗？
目前主要支持印度、美国和加密货币市场，A股需要自定义数据源和费用模型。
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/vectorbt-backtesting-skills/raw/index.md 读取 vectorbt-backtesting-skills 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/vectorbt-backtesting-skills/raw/index.md（查看排版版本）