dsh-quant-workspace
by allencx
DeepSeek Harness 的自足量化研究工作台:包内自带 Python 引擎——抓取 Yahoo Finance 日线、回测规则策略
A self-contained quant research workspace for DeepSeek Harness. It ships a Python engine inside the package — fetch Yahoo Finance daily data, backtest rule-based strategies,…
安装
dsh plugin --profile web add github:allencx/dsh-quant-workspaceGitHub 源码安装:首次需按提示配置 allowBuilds 构建授权后重试
安装与环境配置指引、插件开发教程见 DSH 中文社区文档 ↗
安装即在你的机器上以你的权限运行第三方代码——它可读写文件、使用凭据、访问网络,DSH 的工具审批不会为插件代码加沙箱。「检测到 manifest」仅代表发现 dsh.bundle / dsh.plugin 清单,不构成兼容性或安全审查;安装前请审阅源码,不熟悉的插件先在不含密钥的环境试用。
README
一个完全自包含的量化调研工作台插件,用于 DeepSeek Harness。 Python 引擎随包分发——从聊天里直接拉取 Yahoo Finance 日线数据、回测规则策略、生成交互式 可视化报告。
⚠️ 非投资建议。 工作台只呈现规则状态与证据;决策永远由你自己做出。它绝不自动下单、 绝不改动仓位。
功能
- 数据拉取 —— Yahoo Finance 日线(默认 2 年),支持 OHLCV + 指标导出。
- 回测 —— 逐笔交易明细、总收益、最大回撤、胜率、平均持有天数、买入持有基准对比。
- 可视化报告 —— 自包含交互式 HTML 图表:K线 + 布林带 + 买卖点标记 + 成交量 + %B + 净值曲线; 滚轮缩放(锚定光标)、拖拽平移、十字光标、红涨绿跌一键切换;零依赖,浏览器直接打开。
- 策略注册 —— 调研后把策略保存进工作台注册表,按 id 复用。
- 只读设计 —— 不下单、不改仓位、不需要行情 API key。
环境要求
- 已安装 DeepSeek Harness(
webprofile)且可用pnpm。 - 装有
uv(运行随包引擎;首次使用会同步python/.venv)。 - 能访问 Yahoo Finance。
安装
安装状态: 尚未发布到 npm。在此之前可用 git 地址安装 (
dsh plugin --profile web add github:AllenCX/dsh-quant-workspace),或用下面的本地 overlay 方式。
dsh plugin --profile web add dsh-quant-workspace
所有配置都是可选的。用户层 patch 示例($DSH_HOME/profiles/web/cordis.patch.yml):
- id: quant-workspace
config:
ledgerPath: 'C:\path\to\trade_log.csv' # 可选:跟踪你的真实持仓
reportsDir: 'C:\path\to\reports' # 可选:可视化报告输出目录
| 选项 | 默认 | 含义 |
|---|---|---|
ledgerPath |
(无) | 持仓流水 CSV(date,ticker,action,price,FIFO)。持仓只从该文件跟踪。 |
reportsDir |
$DSH_HOME/dsh-quant-workspace/reports |
可视化报告产物(HTML 图表)与状态导出目录。 |
registryPath |
$DSH_HOME/dsh-quant-workspace/strategies.json |
策略注册表 JSON 文件。 |
defaultRule |
(无) | 调用未指定规则时使用的默认规则族。 |
timeoutMs |
180000 |
每次工具调用的前台超时。 |
pythonCommand |
uv run --project <包>/python dsh-quant |
覆盖运行随包引擎的命令(例如用预建的 venv)。 |
开发 / 本地 overlay
pnpm dsh web --patch ./dev.patch.yml
快速上手
在 Harness 会话里直接说:
- "查一下 TSLA 今天的信号卡" ——
single_ticker,modedaily。 - "给 META 跑个回测并生成图表" ——
single_ticker,modebacktest,chart: true。 - "对 TSLA 做一次健康检查" ——
single_ticker,modereview。
每次调用执行一条规则:传入示例 rule 族、已注册的 strategy id,或使用配置的
defaultRule(两者都没传时)。都没有的话,工作台会如实告诉你未选择策略。
工具
single_ticker
ticker(必填)—— 代码,如TSLA。自动转大写;只接受字母、数字、点号和短横线。mode(默认daily)——daily信号卡 ·backtest回测(逐笔明细)·review健康检查。rule—— 示例规则族(目前bollinger_mean_reversion)。strategy—— 工作台注册表里已注册策略的 id。chart(默认 false)—— 同时生成交互式 HTML 报告和状态 CSV 到reportsDir,产物路径会包含在输出里。
策略注册
调研之后把策略保存下来,按 id 复用:
dsh-quant strategy register --id tsla_dip --family bollinger_mean_reversion --bollinger-window 30 --note '2026-08 调研后的抄底策略'
dsh-quant strategy list
dsh-quant strategy remove --id tsla_dip
示例规则
随包引擎内置一条示例规则,保证开箱即用:日线布林带均值回归——%B <= 0 入场,%B >= 1 出场
(布林带 20, 2σ;当日收盘成交;v1 不建模交易成本)。规则参数都是 CLI 选项,更多规则族
(MA 交叉、Donchian、RSI、趋势过滤)在路线图上。
CLI 参考
dsh-quant single-ticker --ticker <T> --mode <daily|backtest|review> (--rule <family> | --strategy <id>) [--ledger <path>] [--chart <dir>] [--export-state <dir>] [--registry <path>] [--data-file <csv>]
dsh-quant strategy register|list|remove [options]
- 成功:退出码 0,输出纯文本报告;数据加载失败:退出码 1;非法调用:退出码 2。
--data-file从本地 OHLCV CSV 读取而非联网(测试用)。
开发
pnpm install && pnpm run typecheck && pnpm run test && pnpm run build # TS 外壳
cd python && uv run --project . pytest tests -q # 随包引擎
许可证
MIT
原始 README: https://github.com/AllenCX/dsh-quant-workspace/blob/main/README.zh.md ↗
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