tradingview-quantitative 是做什么的？
基于 TradingView 数据的专业量化投资分析系统。提供智能选股、技术形态识别、市场复盘、风险管理、事件驱动分析以及多因子评分和交易策略。
基于 TradingView 数据的专业量化投资分析系统，提供智能选股、技术形态识别、市场复盘、风险管理、事件驱动分析以及多因子评分和交易策略。
hypier/tradingview-quantitative 是一个基于 TradingView 数据的专业量化投资分析系统。它集成了智能选股、技术形态识别、市场复盘、风险管理、事件驱动分析等功能，并提供多因子评分和交易策略支持。该技能适用于需要量化分析专业知识的开发者或交易员，可通过 TradingView 数据源进行实时市场分析。其工作原理是结合多种技术指标（如移动平均线、RSI、MACD、布林带等）和形态识别算法（如头肩顶、三角形、旗形等），构建多因子评分模型，帮助用户筛选潜在交易机会。同时，系统还包括风险管理和事件驱动模块，以应对市场波动。主要平台支持：Python 环境，需安装相关依赖库（如 pandas、numpy、ta-lib 等），并配置 TradingView 数据连接。该技能适合用于构建自动化交易策略或辅助人工决策。
npx skills add https://github.com/hypier/tradingview-quantitative-skills/tree/main/skills/tradingview-quantitativeInstalled? Explore more 研究与数据分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
基于 TradingView 数据的专业量化投资分析系统。提供智能选股、技术形态识别、市场复盘、风险管理、事件驱动分析以及多因子评分和交易策略。
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.