Schnell Daten abrufen und wichtige Backtest-Statistiken für ein Symbol mit einer Standard-EMA-Kreuzungsstrategie ausgeben. Keine Dateierstellung erforderlich – läuft inline in einer Notebook-Zelle oder gibt die Ergebnisse auf der Konsole aus.
Das Skill `marketcalls/quick-stats` ermöglicht es Entwicklern und KI-Agenten, schnell Daten für ein beliebiges Handelssymbol abzurufen und wichtige Backtest-Statistiken mit einer vordefinierten EMA-Kreuzungsstrategie (Exponential Moving Average) zu berechnen. Es ist besonders nützlich für schnelle Machbarkeitsstudien oder erste Analysen, da keine separate Datei erstellt oder ein vollständiges Backtesting-Framework eingerichtet werden muss. Das Skill läuft direkt in einer Jupyter-Notebook-Zelle oder gibt die Ergebnisse auf der Konsole aus, was es ideal für iterative Analysen und schnelle Einblicke macht. Es unterstützt gängige Datenquellen wie Yahoo Finance über die yfinance-Bibliothek und nutzt Pandas für die Datenverarbeitung, was eine einfache Integration in bestehende Python-Workflows ermöglicht. Die Ausgabe umfasst zentrale Kennzahlen wie die Gesamtrendite, die Anzahl der Trades, die Siegquote, den maximalen Drawdown und das Sharpe-Ratio, sodass Anwender sofort die Performance der Strategie bewerten können.
npx skills add https://github.com/marketcalls/vectorbt-backtesting-skills/tree/main/skills/quick-statsInstalled? Explore more Codierung & Entwicklung skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →
Schnell Daten abrufen und wichtige Backtest-Statistiken für ein Symbol mit einer Standard-EMA-Kreuzungsstrategie ausgeben. Keine Dateierstellung erforderlich – läuft inline in einer Notebook-Zelle oder gibt die Ergebnisse auf der Konsole aus.
This repo contains 5 individual skills — each has its own dedicated page.
Quick backtest a strategy on a symbol. Creates a complete .py script with data fetch, signals, backtest, stats, and plots.
Optimize strategy parameters using VectorBT. Tests parameter combinations and generates heatmaps.
Set up the Python backtesting environment. Detects OS, creates virtual environment, installs dependencies (openalgo, ta-lib, vectorbt, plotly), and creates the backtesting folder structure.
Compare multiple strategies or directions (long vs short vs both) on the same symbol. Generates side-by-side stats table.
VectorBT backtesting expert. Use when user asks to backtest strategies, create entry/exit signals, analyze portfolio performance, optimize parameters, fetch historical data, use VectorBT/vectorbt, compare strategies, position sizing, equity curves, drawdown charts, or trade analysis. Also triggers for openalgo.ta helpers (exrem, crossover, crossunder, flip, donchian, supertrend).
Send and manage iMessages via BlueBubbles, including attachments, tapbacks, edits, replies, and groups.
Control Eight Sleep pods (status, temperature, alarms, schedules).
BluOS CLI (blu) for discovery, playback, grouping, and volume.
Create, search, and manage Bear notes via grizzly CLI.
Capture frames or clips from RTSP/ONVIF cameras.
Search GIF providers with CLI/TUI, download results, and extract stills/sheets.