核心功能
dex-quant-skill 是面向加密货币量化交易的完整AI解决方案，实现「自然语言→策略代码→回测验证→参数优化→实盘部署」的全流程自动化。
策略创建（§1）
用户用自然语言描述交易逻辑（如"RSI超买超卖+EMA趋势过滤"），系统自动提取参数并生成符合服务器沙箱规范的Python策略脚本。强制使用data_client+indicators框架，禁止生成TradingView Pine Script或MQL代码。策略需包含generate_signals()函数，返回标准化信号字典。
服务器回测（§2）
策略源码上传至服务器执行，无需本地运行。支持Binance/Hyperliquid全币种永续合约，时间周期1分钟至日线可调。run_server_backtest()单代码块完成提交-轮询-报告全流程，自动输出14维评分卡（收益率/夏普率/最大回撤/胜率/盈亏比/交易数/爆仓次数），按A-F分级。回测结果以图片形式发送，caption含策略评级和后续建议。
智能优化（§3）
支持6种优化算法：遗传算法（默认）、贝叶斯优化、网格穷举、随机搜索、模拟退火、粒子群。run_optimization()单代码块完成参数空间搜索，内置25%/50%/90%进度里程碑。优化目标可选夏普率、总收益、最大回撤等，输出最优参数组合及可视化热力图。
实盘监控（§4）
提供两种部署模式：纯信号监控（服务器7×24运行，信号推送用户自主决策）和监控+自动下单（信号触发后自动执行Hyperliquid交易）。自动模式通过一次性安全链接配置私钥，严禁聊天传输密钥。免费额度3个并发监控任务。
显著优点
1. 零代码门槛：自然语言描述即可生成专业策略，屏蔽Pandas/DataFrame操作细节
2. 服务器端执行：回测/优化/监控均在云端完成，不消耗本地资源，支持异步进度推送
3. 安全沙箱设计：策略脚本受限执行（禁用os/subprocess/socket），指标计算通过封装库完成
4. 智能工作流路由：自动识别用户意图（推荐/创建/回测/优化/监控），数字回复续接上下文
5. 硬规则保障：关键节点强制逐字执行模板（如"推荐策略"必须输出两个正收益策略文件），防止AI自由发挥导致错误
局限性与风险
技术局限
- 策略语言锁定：仅支持Python，无法复用TradingView生态的Pine Script策略
- 指标库受限：必须使用内置
indicators模块（EMA/SMA/RSI/MACD/布林带/ATR/KDJ），自定义算法需服务器支持 - 回测粒度：基于K线收盘价模拟，无法精确建模滑点和订单簿深度
市场风险
- 过拟合风险：参数优化可能在历史数据上过度拟合，未来表现衰减
- 黑箱执行：自动下单模式下用户无法实时干预每笔交易
- 杠杆爆仓：最高125倍杠杆，极端行情可能触发连环爆仓
安全提示
- 私钥通过浏览器安全链接配置，30分钟有效期
- 建议先用Hyperliquid测试网验证策略稳定性
- 单策略仓位限制10%权益，并发持仓上限3个
适合人群
| 用户类型 | 适用场景 |
|---------|---------|
| 量化新手 | 想学策略但不会编程，用自然语言快速验证想法 |
| 主观交易者 | 有成熟交易逻辑，需系统化执行和纪律约束 |
| 职业交易员 | 管理多策略组合，需要服务器端7×24监控 |
| 策略开发者 | 快速迭代参数，对比不同优化算法效果 |
使用建议
1. 先回测后优化：确保策略逻辑能生成有效信号，再进入参数调优
2. 分级管理资金：A/B级策略可小资金实盘，C级建议模拟观察，D/F级需重新设计
3. 组合分散：单一策略容量有限，建议多策略多币种组合运行
4. 定期复核：监控任务需人工检查信号质量和执行状态，非完全托管
常规风险
- 加密货币市场7×24小时运行，极端波动可能导致策略失效
- 服务器端执行依赖网络稳定性，存在API延迟或中断风险
- 自动交易涉及真实资金损失，建议设置每日最大亏损限额
- 策略源码需符合沙箱规范，违规代码将导致回测失败