用途：该技能用于股票量化策略研究与分析，覆盖配对交易与统计套利、波动率状态策略、季节性/日历效应、多因子选股、因子研究（IC/IR）、因子筛选、相关性与协整、量化统计（ADF/GARCH/自助法）、策略优化、执行成本建模、对冲策略设计以及基于机器学习的预测等主题。
主要能力：配对交易/协整包含 Engle-Granger 协整、OLS 对冲比率、Z-score、均值回归半衰期与进出场信号；波动率策略涉及 20/60 日 HV、百分位排名及多空波动率状态信号；季节性涵盖月份、星期、假日前后与财报季效应；多因子模型使用价值、动量、质量、低波动等因子做 Z-score 合成与 TopN 组合；因子研究提供 IC、IR、因子衰减、分层回测与 IC 加权组合；还包含批量因子筛选、滚动相关与 Johansen 检验、回归诊断、参数扫描与样本外验证、滑点与 VWAP/TWAP 逻辑、Beta 对冲与尾风险对冲，以及基于 sklearn 的随机森林/梯度提升滚动预测。
使用方式：quant CLI 为公开命令，无需登录，通过 longbridge quant --help 查看用法；可先用 longbridge kline <SYMBOL> --format json 获取 OHLCV 数据，再运行用户自定义指标脚本。不同意图对应不同参考文件，如 quant-cli.md、pairs-trading.md、volatility-strategy.md、seasonality.md、multifactor.md、factor-research.md、factor-screen.md、correlation.md、quant-stats.md、strategy-optimizer.md、execution-model.md、hedging.md、ml-strategy.md。
限制：若提示 command not found: longbridge，需安装 longbridge-terminal；缺少 sklearn 时运行 pip install scikit-learn；ADF 检验至少需要 50 个观测值。CLI 不可用时可通过 MCP 服务器获取 K 线数据并在运行时发现工具。所有框架均为分析性质，不构成任何投资建议；其余具体收费、平台细节与效果暂未提供。