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通过 MCP 驱动量化策略编写、优化、验证并导出 TradingView 脚本
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"alpha-forge-mcp" 暂无可直接复制的安装信息,请查看页面文档或源码仓库。
请为 AlphaForge 生成一个 JSON 量化策略:使用 15 分钟级别,结合 EMA 金叉和 RSI 过滤做多,包含入场、止损、止盈和仓位管理规则。
一份可用于 AlphaForge 的策略 JSON 草案,包含完整交易逻辑与参数。
用 Optuna TPE 优化这份 AlphaForge 策略的 EMA 周期、RSI 阈值和止损止盈参数,并返回最佳参数组合及关键绩效指标。
优化后的最佳参数方案,以及收益率、回撤、夏普等核心回测结果摘要。
对当前策略执行 walk-forward 验证,判断是否存在过拟合;如果结果合格,再导出为 TradingView Pine Script v6。
一份 walk-forward 验证结论与指标说明,以及可在 TradingView 使用的 Pine v6 脚本。
用自然语言连接 Alpaca 交易与市场数据,执行分析、策略构建和多资产交易。