trading-strategies

trading-strategies 技能提供了一个专业级的 Python 框架，专为在 Polymarket 上开发、回测和部署算法交易策略而设计。它适用于需要构建自主交易代理的量化开发者和数据分析师，这些代理需要高效的信号生成、风险管理和订单执行逻辑。通过利用面向对象的方法，该技能允许用户将复杂的市场互动抽象为模块化组件，从而在不同的交易环境中确保行为的一致性。

• 基于抽象基类的稳健 BaseStrategy 架构，实现标准化的策略实现。

• 内置支持多种策略原型，包括套利（利用定价效率低下）、跟单交易（追踪专业交易者的活动）以及基于动能的策略。

• 管理市场状态 (MarketState) 的数据结构，包括订单簿快照、价格、交易量和未平仓合约。

• 信号生成引擎，可产生带有信心分数的实际买入/卖出/持有指令。

• 用于保护投资组合资本的仓位大小计算逻辑和风险管理控制。

• 与回测框架的整合能力，用于验证策略在历史数据上的表现。

• 利用 BaseStrategy 接口，通过覆盖 analyze 和 calculate_position_size 方法来构建自定义逻辑。

• 确保所有策略配置均作为字典传递，以保持在不同市场条件下的灵活性。

• 本技能假设用户已通过 WebSocket 或 REST API 整合获得实时市场数据源。

• 输入包括 MarketState 数据对象；输出包括格式化为下游执行模块使用的 Signal 对象。

• 策略应配置信心水平和仓位大小的阈值，以降低市场波动带来的风险。

• 该架构与现有的 CI/CD 流水线兼容，支持自动化测试和部署，促进生产环境中交易模型的快速迭代。