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DeepSeek Harness 插件

dsh-quant-workspace

Self-contained quant workspace for DeepSeek Harness: bundled Python engine (Yahoo data) with pluggable strategies — single-ticker signal card / backtest / review tools.（英文原文）

工具与能力
跳到安装方式

来源信息

GitHub 仓库
AllenCX/dsh-quant-workspace
最近更新
2026年8月14日
分类
工具与能力
GitHub stars
1
载体类型
plugin
目录证据
上游声明已找到 dsh.bundle
证据路径
package.json#dsh.bundle
核对版本
0.1.0-rc.8
上游核对日期
2026-08-20

该证据由上游目录提供。本站没有安装、运行或安全审核这个插件。

安装

默认先复制一段 Prompt，让 Agent 读 GitHub 仓库和源码；需要自己装时再切到命令。

复制这段 Prompt，发给 DSH、Codex 或其他 Agent，让它先读 GitHub 仓库和源码。

请先不要安装或执行任何命令。阅读这个插件的 GitHub 仓库、README 和关键源码，然后用清楚、直接的方式回答以下问题，帮助我判断它是否适合我的需求：

1. 这个插件是什么，解决什么问题；
2. 适合哪些用户和典型使用场景；
3. 安装后如何使用，并给出一个最小使用示例；
4. 有哪些已知限制，以及隐私、安全、兼容性或维护风险；
5. 给出“推荐 / 有条件推荐 / 不推荐”的明确建议和理由。

请区分仓库明确说明、根据源码推断和未知信息。证据不足时请明确说明，不要猜测或照抄 README。

GitHub：https://github.com/AllenCX/dsh-quant-workspace
插件名：dsh-quant-workspace
作者：AllenCX

检查来源文件

安装前先看这个插件目录里的 README 和其他文件。

文件资源管理器4 个文件
README.zh.md来源说明 · 只读预览
README 语言

dsh-quant-workspace

English | 中文

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（web profile）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。
timeoutMs180000每次工具调用的前台超时。
pythonCommanduv 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，mode daily。
  • "给 META 跑个回测并生成图表" —— single_ticker，mode backtest，chart: true。
  • "对 TSLA 做一次健康检查" —— single_ticker，mode review。

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

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