量化交易技能(Skills)操作指南
引言：小李的交易逆袭故事
想象一下，如果您是一位有着多年交易经验的老手，却苦于无法将这些宝贵的经验系统化地传授给AI助手，让它在关键时刻为您提供精准的交易建议——这是许多投资者面临的痛点。
小李是一位有8年交易经验的股民，他精通技术分析和基本面分析，但在快节奏的股市中，常常因为情绪波动或信息过载而错过最佳交易时机。直到他发现了猎户座平台的"量化交易技能(Skills)"功能...
一天，小李在平台上创建了自己的"主力净流入+安全边际"交易技能，明确告诉AI：只关注那些有主力资金净流入、建仓周期适中、涨幅不过高的股票，并且设定了严格的回调安全边际。当市场出现波动时，AI按照他的策略自动筛选出符合条件的优质标的，让他在一次重大行情中抓住了翻倍牛股。
这就是量化交易技能的力量——将您的交易智慧固化为可重复执行的AI指令，让AI成为真正懂您策略的智能交易助手。
现在，让我们深入了解如何创建属于您自己的专业交易技能。
一、功能概述
量化交易技能(Skills)功能是猎户座平台的核心特色之一，它允许用户根据自己的交易经验和策略，创建个性化的AI交易助手。通过该功能，您可以将自己的交易思想转化为可重复执行的AI技能，让AI在交易过程中遵循您的策略进行辅助决策。
主要特点：
- 个性化定制：用户可根据自身交易经验编写专属交易策略
- AI驱动：结合AI深度学习技术，实现智能化交易决策
- 多样化技能：支持股票池择优、信号池择优等多种技能类型
- 实战测试：提供AI模拟测试环境，验证技能有效性
应用场景：从经验到系统化策略的转变
场景一：资深投资者的知识传承
张教授是一位退休的基金经理，拥有20年的投资经验，擅长趋势跟踪和资金流向分析。他一直想将自己的投资方法论系统化，以便在忙碌时也能让AI助手代为监控市场。通过量化交易技能功能，他创建了"主力净流入+技术形态"技能，明确设置只关注那些有主力净流入（InflowState=1）、平均建仓周期适中（AvgLongBuildDays在5-15天之间）、累计涨幅不过高的股票（TemporaryUpChangePercentage<8%），并限定在沪深300、上证50等大盘股范围内筛选。现在，即使不在电脑前，AI助手也会根据他的策略从股票池API返回的数据中筛选出符合条件的投资机会并及时提醒。
场景二：稳健投资者的风险控制
王女士是一位稳健型投资者，她的交易策略注重风险控制，但有时会受到市场情绪影响而偏离既定计划。她利用交易技能功能创建了"安全边际+信号强度"技能，将买卖信号的条件严格规定：只选择信号强度为强或超强（Strong为3或4）、处于自然回档状态（CurrentTrend=6）、回调幅度在安全范围内（-12%至-25%）的标的，并设置明确的止损价格（CutPrice）。AI助手严格按照这套规则从买卖信号API返回的数据中筛选，帮助她在高波动市场中保持了稳定的盈利。
场景三：初学者的智能导师
小陈刚入市不久，虽然学习了很多理论知识，但在实操中仍感到迷茫。他选择了一些由资深投资者分享的优秀技能模板，比如"利佛莫尔经典建仓法则"技能，该技能要求AI只选择符合"第三次建仓信号"、量价齐升状态、且在特定买点价格区间（Num1BuyingPoint到Num4BuyingPoint）的股票。通过在模拟环境中测试这些技能，他逐步理解了专业投资者的思维模式。随着时间推移，他逐渐形成了自己的交易风格，并创建了属于自己的第一个交易技能。应用场景：从经验到系统化策略的转变
二、核心功能模块
1. 股票池择优能力
功能描述：帮助AI理解如何从大量股票中筛选出最具潜力的投资标的。
择优范围：
- 指定时段过期未持仓的股票：例如20天都还没有建仓的，视为机会逐步消失，需要重新评估，从股票池中筛选出来进行重新评估
- 新进来的股票：系统新推荐的股票，需要与过期未持仓股票一起参与AI择优筛选
适用场景：
- 从AI推荐的股票池、纯利佛莫尔理论每日推荐、我的订阅中进一步精选
- 根据特定技术指标筛选股票
- 基于基本面分析进行股票优选
技能编写要点：
- 描述您选择股票的标准（如技术指标、基本面要素、市场情绪等）
- 明确买入时机的判断条件
- 设定风险控制标准
股票池择优技能范本示例：
# 股票择优AI提词要求（可落地版）
## 一、核心原则
> 以下规则按顺序逐层校验，**任一条件不满足即淘汰，不进入后续判断**。
> 字段顺序由系统决定，不要求人工调整。
---
## 二、前置一票否决准入条件
同时满足以下**全部条件**，才进入后续判断：
### 基础条件（必须全部满足）
| 条件 | 要求 | 淘汰规则 |
|------|------|----------|
| 1. 资金流向 | `InflowState = 1`（主力净流入） | `0`或`2`直接淘汰 |
| 2. 量增 | 50% ~ 150%（允许±3%误差，即48.5%~154.5%） | 区间外直接淘汰 |
### 量比条件（分趋势判断）
| 当前趋势 `CurrentTrend` | 允许量比区间 | 市场含义 | 淘汰规则 |
|------------------------|--------------|----------|----------|
| 非上涨趋势（自然回档6/下降趋势5） | **1.2 ~ 2.5 倍** | 温和放量，资金试探性介入 | 量比 < 1.2 或 > 2.5 直接淘汰 |
| **上涨趋势3** | **1.2 ~ 5.0 倍** | 1.2~2.5倍温和放量；2.5~5倍为突破放量 | 量比 < 1.2 或 > 5.0 直接淘汰 |
> 注：上涨趋势中，量比在 **2.5~5倍** 区间时，视为“突破重要阻力位”的有效放量，允许通过。
### 附加淘汰条件（优先级与上述并列）
- 量增 < 0% → 直接淘汰（出货信号）
- 量比 > 3倍 **且** 量增 > 300% → 直接淘汰（虚量冲高）
---
## 三、四维核心校验条件
依次校验以下4个条件，**全部满足才能保留**：
### 条件1：建仓时间要求
| 字段 | 要求 | 淘汰规则 |
|------|------|----------|
| `AvgLongBuildDays` | 2 ~ 12 天 | <=2天 或 >12天 直接淘汰 |
### 条件2：止盈期要求
| 字段 | 要求 | 淘汰规则 |
|------|------|----------|
| `AvgLongProfitDays` | 3 ~ 20 天 | ≤2天 或 ≥20天 直接淘汰 |
### 条件3：涨幅风险要求
| 字段 | 要求 | 淘汰规则 |
|------|------|----------|
| `TemporaryUpChangePercentage` | < 8% | ≥8% 直接淘汰 |
### 条件4：股票池要求
满足以下任一即可：
- 上证50
- 沪深300
- 创业板指
- 中证500
- 中证1000
> 其他板块不考虑。
---
## 四、字段绑定说明
| 原始字段 | 取值含义 | 备注 |
|----------|----------|------|
| `InflowState` | 1=主力净流入 ，0=净流出，2=动向不明 | 仅取1 |
| `AvgLongBuildDays` | 平均做多建仓天数 | 数值型 |
| `AvgLongProfitDays` | 做多平均止盈天数 | 数值型 |
| `TemporaryUpChangePercentage` | 做多建仓信号点涨幅（%） | 数值型 |
| `CurrentTrend` | **必须按原始数值判断，禁止自行语义推断** | 5 = 下降趋势 ，6=自然回档，3 = 上涨趋势 |
**严禁行为：**
- 禁止用 `ChangePercentage`（全周期涨跌幅）冒充 `TemporaryUpChangePercentage`
- 二者无排布顺序要求，但逻辑上不可混淆
- 当 `CurrentTrend = 5`或`CurrentTrend = 6` 时，量比区间限制为 1.2~2.5倍，**不得**根据“最近几天连续上涨”将其重新解释为上涨趋势
---
## 五、输出要求
- **100% 中文输出**
- 不输出英文字段名（如 `InflowState` 应写为“资金流向状态”）
**每个标的输出格式：**
```text
【标的名称-代码】
- 资金流向状态：主力净流入
- 当前趋势：自然回档/下降趋势/上涨趋势(注明累计涨幅)
- 量比：X倍
- 量增：X%
- 建仓天数：X天
- 止盈天数：X天
- 信号点涨幅：X%
- 所属板块：上证50
- 筛选结果：通过 / 淘汰（注明淘汰原因）- 信号池择优能力
功能描述：指导AI如何从多个交易信号中选择最优的执行机会。
适用场景：
- 从多个买入信号中选择最佳执行时机
- 根据市场环境调整信号优先级
- 结合资金管理策略选择信号
技能编写要点：
- 定义信号质量评估标准
- 说明信号优先级排序规则
- 设定资金分配原则
信号池择优技能范本示例：
条件：
一、信号次序优先级：
1-优先选择第三次建仓信号
2-其次选择第二次确认建仓信号
3-最后选择第一次测试建仓信号
二、回调深度的安全边际函数
1-自然回档的安全阈值为**-12%至-25%**，极限不超过-30%
2-绝对规避前期总变动超过-38%的标的（表明趋势已破坏），优先选择下跌后形成"低波动缩量平台"的个股
三、综合要求： 综合信号次序回调深度要求提供最优的10个信号。继续调优三、技能编写规范
1. 结构化表达
- 前置条件：必须满足的基础条件，不满足则直接淘汰
- 逐级筛选：按优先级顺序进行多层筛选
- 综合评估：最终的综合评判标准
2. 明确字段映射
- 清晰定义数据字段及其含义
- 避免AI误解数据含义
- 提供准确的数值范围和判断标准
3. 逻辑优先级
- 明确哪些条件具有最高优先级
- 定义条件间的相互关系
- 设置合理的判断顺序
四、操作流程
第一步：编写交易技能
- 登录猎户座平台，进入"量化交易" -> "量化Skills"页面
- 选择对应的技能类型标签（股票池择优能力、信号池择优能力等）
- 在文本框中输入您的交易策略描述
- 策略描述应包含：
- 交易逻辑和判断标准
- 风险控制措施
- 具体操作步骤
第二步：保存与测试
- 点击"保存"按钮保存您的技能
- 点击"开始测试"进行AI模拟验证
- 观察AI的分析过程和结果
- 根据测试结果优化您的技能描述
第三步：另存为技能版本
- 点击"另存为"按钮
- 为当前技能版本命名
- 保存不同版本的技能用于对比测试
五、技能市场
专业技能市场
- 提供经过验证的专业交易技能
- 可查看、应用他人的优秀策略
- 学习借鉴成熟的交易思路
我的技能管理
- 管理您创建的所有技能版本
- 支持技能重命名、删除等操作
- 快速切换不同版本的技能
六、最佳实践建议
1. 技能编写技巧
- 具体明确：避免模糊表述，明确具体的判断条件
- 逻辑清晰：按时间顺序或重要性排列交易步骤
- 风险优先：在追求收益的同时，务必包含风险管理策略
- 可执行性强：确保AI能够理解和执行您的策略
- 结构化组织：使用编号、加粗等方式突出重点条件
2. 测试验证要点
- 小样本测试：先用少量数据验证技能有效性
- 多场景验证：在不同市场环境下测试技能表现
- 结果分析：仔细分析AI的决策逻辑是否符合预期
3. 技能优化策略
- 持续迭代：根据市场变化不断优化技能
- 版本管理：保留不同版本便于对比分析
- 组合运用：将多种技能组合使用提高效果
七、注意事项
- 技能描述要详细：AI需要充分的信息才能准确执行您的策略
- 定期更新：市场环境变化时应及时调整技能描述
- 风险控制：务必在技能中包含明确的风险控制条款
- 合规操作：确保交易策略符合相关法规要求
- 模拟先行：正式使用前应充分测试验证技能效果
- 字段准确性：确保引用的数据字段名称和含义准确无误
八、常见问题解答
Q: 如何编写有效的交易技能？ A: 从您的实际交易经验出发，将成功交易的方法论化。包括选股标准、买卖时机、仓位管理和风险控制四个维度。参考范本格式，使用结构化表达。
Q: 技能测试结果不理想怎么办？ A: 检查技能描述是否足够明确，逻辑是否完整。可适当简化策略，专注于核心要素。参考提供的范本优化表达方式。
Q: 是否可以使用多个技能？ A: 可以，但建议先单独测试每个技能的有效性，再考虑组合使用。
Q: 如何从技能市场获取优质策略？ A: 关注高评分、高使用量的策略，仔细阅读策略说明，结合自身情况谨慎选用。
Q: 技能中的字段应该如何使用？ A: 确保引用的字段名称准确，说明字段的含义和取值范围，避免AI误解数据含义。
本功能基于利佛莫尔理论及猎户座平台设计，旨在帮助用户建立科学的量化交易体系。投资有风险，请理性使用本功能。