什麼是 rangebar-eval-metrics?
量化交易的範圍條評估指標。觸發 - 範圍條指標、夏普比率、WFO 指標、PSR DSR MinTRL。 來源:terrylica/cc-skills。
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透過命令列快速安裝 rangebar-eval-metrics AI 技能到你的開發環境
來源:terrylica/cc-skills。
Machine-readable reference + computation scripts for state-of-the-art metrics evaluating range bar (price-based sampling) data.
| Primary (5) | Research decisions | weeklysharpe, hitrate, cumulativepnl, nbars, positivesharperate | Per-fold + aggregate | | Secondary/Risk (5) | Additional context | maxdrawdown, barsharpe, returnperbar, profitfactor, cvfoldreturns | Per-fold | | ML Quality (3) | Prediction health | ic, predictionautocorr, iscollapsed | Per-fold |
| Diagnostic (5) | Final validation | psr, dsr, autocorrlag1, effectiven, binomialpvalue | Aggregate only | | Extended Risk (5) | Deep risk analysis | var95, cvar95, omegaratio, sortinoratio, ulcerindex | Per-fold (optional) |
量化交易的範圍條評估指標。觸發 - 範圍條指標、夏普比率、WFO 指標、PSR DSR MinTRL。 來源:terrylica/cc-skills。
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
npx skills add https://github.com/terrylica/cc-skills --skill rangebar-eval-metrics量化交易的範圍條評估指標。觸發 - 範圍條指標、夏普比率、WFO 指標、PSR DSR MinTRL。 來源:terrylica/cc-skills。
開啟你的終端機或命令列工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 複製並執行以下指令:npx skills add https://github.com/terrylica/cc-skills --skill rangebar-eval-metrics 安裝完成後,技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
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