Skill flagged — review recommended

ClawHub Security found sensitive or high-impact capabilities. Review the scan results before using.

Research Strategy

自主研究新交易策略的完整流程。必须用 market-intel-assistant 搜索!包含:搜索→实现→回测→评估→决策→记录→循环。

Audits

Suspicious

Install

openclaw skills install research-strategy

研究新策略完整流程

流程图

搜索 → 实现 → 回测 → 评估 → 决策 → 记录 → 汇报 → 循环

10 个步骤

Step 1: 📖 读取现有策略

  • 读取 core/strategy/vwap.py
  • 读取 MEMORY.md 策略接口规范

Step 2: 🌐 网上搜索

  • market-intel-assistant 搜索(必须用这个 skill!)
  • 选 1-2 个简单策略

Step 3: 📁 创建文件夹

  • mkdir core/strategy/test
  • touch core/strategy/test/__init__.py

Step 4: 💻 实现策略

  • 参照 vwap.py 结构
  • 创建 test_xxx.py

Step 5: 🧪 回测测试

python3 BackTest_Research-strategy.py &

# 查看日志
tail -n 20 logs/research.log

Step 6-9: 🎯 自动处理(主脚本)

  • 评估 → 决策 → 移动 → 记录

Step 10: 🔄 循环

  • 直接返回 Step 2,直接执行,无需确认

评估标准

标准说明
交易量 ≥ 50✅ 越大越好
收益 > 0✅ 越高越好
回撤 < 5%✅ 越小越好

决策规则

场景决策
交易量 ≥ 50 + 收益 > 0移到正式文件夹
交易量 ≥ 50 + 收益 < 0调换逻辑
交易量 < 10放弃

常用命令

# 1. 搜索策略(必须用 market-intel-assistant skill!)

# 2. 创建策略文件
touch core/strategy/test/test_xxx.py

# 3. 回测
python3 BackTest_Research-strategy.py &

# 4. 启动主脚本监听
python3 research_workflow.py &

# 5. 查看日志
tail -n 50 logs/research_workflow.log

主脚本

cd /Users/allenbot/.openclaw/skills/research-strategy

# 启动
python3 research_workflow.py &

# 日志
tail -n 50 /Users/allenbot/.openclaw/workspace/project/auto-trading/logs/research_workflow.log

文件夹结构

core/strategy/
├── vwap.py              ✅ 已验证
├── test/                📁 测试文件夹
    ├── __init__.py
    └── test_xxx.py

注意事项

  • 评估、决策、记录、汇报都由主脚本自动处理
  • 回测完成后主脚本会自动检测和处理
  • 每完成一个策略向爸爸汇报

Sub-agent 任务模板

启动 sub-agent 时,使用以下任务描述:

你是一个专门的研究代理。

任务:自动执行 research-strategy 流程。

完整流程:
1. 搜索:用 web_search 搜索加密货币交易策略
2. 实现:创建 test_xxx.py 文件
3. 回测:运行 python3 BackTest_Research-strategy.py
4. 等待:等待主脚本处理完成
5. 评估:检查主脚本的处理结果
6. 循环:如果策略通过或失败,继续下一个策略,返回步骤 1

规则:
- 不需要等确认,直接执行
- 回测完成后等待主脚本处理
- 自动评估结果
- 自动继续下一个策略
- 循环直到所有策略研究完

现在开始:搜索下一个策略

启动命令

# 启动 sub-agent
sessions_spawn(
    task="""你是一个专门的研究代理。任务:自动执行 research-strategy 流程。1. 搜索:用 web_search 搜索加密货币交易策略 2. 实现:创建 test_xxx.py 文件 3. 回测:运行 python3 BackTest_Research-strategy.py 4. 等待:等待主脚本处理完成 5. 评估:检查主脚本的处理结果 6. 循环:如果策略通过或失败,继续下一个策略,返回步骤 1 规则:- 不需要等确认,直接执行- 回测完成后等待主脚本处理- 自动评估结果- 自动继续下一个策略- 循环直到所有策略研究完现在开始:搜索下一个策略""",
    label="Research Agent"
)

自主执行,无需等待确认。