evolutionary-metric-ranking이란?
측정항목별 백분위수 컷오프 및 교차 기반 구성 선택을 위한 다중 목표 진화 최적화입니다. 트리거 - 순위 최적화, 컷오프 검색, 메트릭 교차점, Optuna 컷오프, 진화 검색, 백분위수 순위, 다중 목표 순위, 구성 선택, 생존자 분석, 바인딩 메트릭, 파레토 프론티어 컷오프. 출처: terrylica/cc-skills.
·evolutionary-metric-ranking
{}
evolutionary-metric-ranking
✓측정항목별 백분위수 컷오프 및 교차 기반 구성 선택을 위한 다중 목표 진화 최적화입니다. 트리거 - 순위 최적화, 컷오프 검색, 메트릭 교차점, Optuna 컷오프, 진화 검색, 백분위수 순위, 다중 목표 순위, 구성 선택, 생존자 분석, 바인딩 메트릭, 파레토 프론티어 컷오프.
evolutionary-metric-ranking 설치 방법
명령줄에서 evolutionary-metric-ranking AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
- 터미널 열기: 터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다
- 설치 명령어 실행: 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/terrylica/cc-skills --skill evolutionary-metric-ranking
- 설치 확인: 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
출처: terrylica/cc-skills.
SKILL.md
원본 보기Methodology for systematically zooming into high-quality configurations across multiple evaluation metrics using per-metric percentile cutoffs, intersection-based filtering, and evolutionary optimization. Domain-agnostic principles with quantitative trading case studies.
Companion skills: rangebar-eval-metrics (metric definitions) | adaptive-wfo-epoch (WFO integration) | backtesting-py-oracle (SQL validation)
Raw metric values live on incompatible scales (Kelly in [-1,1], trade count in [50, 5000], Omega in [0.8, 2.0]). Percentile ranking normalizes every metric to [0, 100], making cross-metric comparison meaningful.
측정항목별 백분위수 컷오프 및 교차 기반 구성 선택을 위한 다중 목표 진화 최적화입니다. 트리거 - 순위 최적화, 컷오프 검색, 메트릭 교차점, Optuna 컷오프, 진화 검색, 백분위수 순위, 다중 목표 순위, 구성 선택, 생존자 분석, 바인딩 메트릭, 파레토 프론티어 컷오프. 출처: terrylica/cc-skills.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/terrylica/cc-skills --skill evolutionary-metric-ranking- 카테고리
- {}데이터 분석
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-03-07
- 업데이트
- 2026-03-10
빠른 답변
evolutionary-metric-ranking 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/terrylica/cc-skills --skill evolutionary-metric-ranking 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/terrylica/cc-skills
상세
- 카테고리
- {}데이터 분석
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-03-07