quant-analyst 是一个量化分析与算法交易方向的 workflow 技能，其公开版本是对上游仓库中 plugins/antigravity-awesome-skills-claude/skills/quant-analyst 的导入封装，保留来源、提交记录与复制文件路径，便于审查与追溯。
用途 该技能面向需要构建金融模型、回测交易策略和分析市场数据的场景。当任务涉及量化分析工作流、最佳实践或检查清单时可以使用；与量化分析无关或属于其他领域工具的任务不适用。
主要能力 根据资料，技能聚焦以下方向：交易策略开发与回测；风险指标计算（VaR、夏普比率、最大回撤）；投资组合优化（Markowitz、Black-Litterman）；时间序列分析与预测；期权定价与希腊值计算；统计套利与配对交易。输出方面可包括向量化操作的策略实现、带绩效指标的回测结果、风险分析与敞口报告、行情数据摄取管道、收益与关键指标可视化，以及参数敏感性分析。方法上强调数据质量优先、回测需考虑交易成本与滑点、关注风险调整后收益、使用样本外测试避免过拟合，并保持研究与生产代码分离；建议使用 pandas、numpy 和 scipy，并包含对市场微观结构的现实假设。
使用方式 使用时应先明确用户目标、约束与所需输入，确认该技能是否仍是合适的路由；在加载任何上游支持文件前，先阅读概览与来源文件（metadata.json、ORIGIN.md）；只加载对当前结果有实质影响的参考、示例、提示或脚本，保持渐进披露。工作流包括应用相关最佳实践并验证结果、提供可执行步骤与验证方法；如需详细示例，可打开 resources/implementation-playbook.md。公开资料给出的示例用法包括：直接调用 @quant-analyst 处理任务；基于 metadata.json 与 ORIGIN.md 做来源审查；在执行前明确列出要加载的复制文件；以及构建供人工审查的审查材料包。
适用场景 适用于量化策略研究、回测设计、风险指标与组合优化分析、时间序列建模、期权相关计算和统计套利研究等任务，也适用于需要保留来源可审计性的审查或交接场景。
限制 该技能仅在任务明确匹配上述范围时使用；其输出不能替代针对具体环境的验证、测试或专家审查；若缺少必要输入、权限、安全边界或成功标准，应停止并请求澄清。资料中未提供具体收费、价格、平台支持范围或效果保证等信息。