Extract three to five plain-language trading rules from profitable trades, then test them across Chinese A-shares, Hong Kong stocks, US stocks, and crypto. Produce a report comparing simulated and actual results, with a breakdown of differences.
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Shadow Account — 从用户交割单提炼盈利模式（3-5 条人话规则）→ 跨 A股/港股/美股/crypto 多市场回测 → 差值归因 → 8-section PDF 报告。叙事：你的影子，没有情绪噪音。
实测评分 未实测
查看安装方法安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
当用户说 "提炼我的策略" / "训练影子" / "我的打法回测一下" / "我能多赚多少" / "我的盈利模式" 时，加载此 skill。
前提：用户已上传交割单且 analyze_trade_journal 已跑过。若没有，先跑 Phase 4a 工具。
extract_shadow_strategy(journal_path=...)
shadow_id + 3-5 条人话规则min_support 重跑run_shadow_backtest(shadow_id=..., journal_path=...)
delta_pnl + attribution breakdownrender_shadow_report(shadow_id=...)
html_path / pdf_path / delta_pnlscan_shadow_signals(shadow_id=...) — 今日落在影子入场窗口的标的列表（研究用）每条规则含：rule_id、human_text（≤30 字）、support_count、coverage_rate、holding_days_range。规则不是"必赚公式"，而是"用户盈利时的共性画像"。
per_market：四市场的 Sharpe/年化/最大回撤combined：合并池表现equity_curve：净值时序（进入 PDF Section 3）所有数值 signed，正值=影子相对赚更多：
noise_trades_pnl：不命中任何规则的真实交易累计 PnL（用户的情绪单）early_exit_pnl：赢单但持仓 < 规则下限，按不足比例折算的机会成本late_exit_pnl：亏单但持仓 > 规则上限，按超额比例折算的放大损失overtrading_pnl：超出规则频率的真实交易 PnLmissed_signals_pnl：残差（shadow_pnl − real_pnl − 上面四项之和）按 |impact| 排序，列出 5 条"最该做没做 / 最不该做却做了"的交易，带具体日期、原因。
确认规则：
从你 {profitable_roundtrips} 笔盈利回合中提炼出这些规则：{rules}。这些看起来像你本人的打法吗？
展示差值（Section 5）：
影子 PnL {shadow_pnl:+.0f} / 你真实 {real_pnl:+.0f} / 差值 {delta_pnl:+.0f}。其中 {noise_trades_pnl:+.0f} 来自不符合你任何盈利规则的"情绪单"。
今日扫描（强制附带免责）：
今日落在你影子入场节奏的标的：{symbols}。仅研究用，不是买入建议。
当 extract_shadow_strategy 被调用时，可以注入一个 llm_translator callable 以把结构化 entry_condition 翻译成中文自然语言：
[上下文] 一位散户的盈利回合中，{N} 笔满足同一组条件：
market = {market}
entry_hour ∈ [{hour_min}, {hour_max}]
持有 {hold_lo}-{hold_hi} 天
[任务] 用 ≤30 字的中文写一条规则，口吻像用户自述的交易习惯，不要堆术语。
[输出] 只返回一行规则文本，不要解释。
不注入时走 f-string 模板（见 extractor._translate_rule）。
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Compare a Chinese company's US depositary receipts, Hong Kong shares, and mainland shares after adjusting for exchange rates and share ratios. Analyze pricing gaps, valuation differences, and delisting risks to support research into its different listings.
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Retrieve stock prices, futures quotes, exchange rates, and economic indicators with the free Python library AKShare. The skill explains market-specific functions, symbol formats, and data preparation for analysis and testing strategies against historical data.
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Explore bundled libraries of investment factors, signals used to compare securities, and inspect individual formulas and metadata. Evaluate a factor or an entire library across a chosen universe and period, producing aggregate performance statistics and an HTML report.
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Assess whether a Chinese A-share company may receive ST or *ST risk warnings next financial year. Review financial forecasts, dividends, audit opinions, and regulatory penalties, then report risk severity separately from confidence in the prediction.
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Plan portfolio allocations across assets using risk, correlations, return forecasts, and trading costs. Compare five optimization methods, produce settings for config.json, and define rebalancing rules that adjust holdings back toward their target weights.
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Diagnose failed or abnormal backtests, which test trading strategies on historical data. Inspect result files, strategy code, and configuration to identify bugs, make targeted repairs, rerun tests, and verify the updated metrics.
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