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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。
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name: research-strategy
description: "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。"
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# 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
```
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## 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
- 用 **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
```bash
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
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## 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 |
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## 常用命令
```bash
# 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
```
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## 主脚本
```bash
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
```
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## 文件夹结构
```
core/strategy/
├── vwap.py ✅ 已验证
├── test/ 📁 测试文件夹
├── __init__.py
└── test_xxx.py
```
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## 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
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## 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
```bash
# 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"
)
```
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**自主执行,无需等待确认。**
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