Financial Charts 是一个声明式的 TradingView 风格图表技能。用户无需编写任何图表代码，只需准备一个 JSON 配置规范（说明要显示哪些面板和系列）和一个 JSON 数据文件（系列数值），模板会用 TradingView 的 Lightweight Charts v5（通过 CDN）渲染它们。平台负责提供文件，并在 Workbench 中显示图表。
用途
用于从 OHLCV 数据渲染交互式价格图表，支持蜡烛图、指标叠加、交易标记以及成交量、RSI、MACD 等面板。
工作流程
- 获取数据。通过 anyfinancial 数据技能（或任务提供的其他来源）拉取 OHLCV。在 Python 中自行计算指标序列（见下方配方）。
- 将数据文件写入 /code/outputs/<slug>.json（如目录不存在则创建）。格式见下文。
- 将此技能目录中的模板复制到 /code/outputs/<slug>.html，并仅编辑 <script id="chart-spec" type="application/json"> 块中的 title、subtitle、dataUrl（必须为 ./<slug>.json）、panes、notes、asOf。不要改动文件中的其他任何内容。
示例命令：
mkdir -p /code/outputs cp ~/.skills/financial-charts/template.html /code/outputs/aapl-backtest.html
然后编辑其中的 chart-spec 块，并写入 aapl-backtest.json
- 在最终回复中按 workbench 约定声明输出：
<rebyte-output> aapl-backtest.html </rebyte-output>
只列出 .html 文件（JSON 由它按同目录获取）。
配置规范
{ "title": "AAPL — Momentum Strategy Backtest", "subtitle": "Daily bars, SMA(20) overlay, trade markers; volume and RSI(14) panes.", "dataUrl": "./aapl-backtest.json", "panes": [ { "stretch": 3, "series": [ { "type": "candlestick", "data": "ohlc", "title": "AAPL" }, { "type": "line", "data": "sma20", "title": "SMA 20" }, { "type": "markers", "data": "trades", "attachTo": "ohlc" } ] }, { "stretch": 1, "series": [ { "type": "histogram", "data": "volume", "title": "Volume" } ] }, { "stretch": 1, "series": [ { "type": "line", "data": "rsi", "title": "RSI 14", "color": "#7a5d94" } ] } ], "notes": ["Assumption lines shown under the chart."], "asOf": "2026-07-03" }
- panes[0] 是主图；stretch 设置各面板的相对高度。
- series.type 可选：candlestick | line | area | histogram | markers。
- series.data 是数据 JSON 中的键。
- markers 需要 attachTo：同一面板中某个系列的 data 键。
- color 可选——模板带有协调的默认调色板，仅在需要特定含义（如基准灰色）时设置。
- 典型布局：价格+SMA+标记 / 成交量 / RSI；策略对比基准为同一面板中的两条线系列；净值曲线为面积图并配一个回撤柱状图面板。
数据文件格式
一个 JSON 对象；每个键是一个按时间升序排列的系列数组，时间不得重复。time 为日线的 "YYYY-MM-DD"，或日内数据的 UNIX 时间戳（秒）。
{ "ohlc": [ { "time": "2025-07-02", "open": 180.1, "high": 183.2, "low": 179.5, "close": 182.4 } ], "sma20": [ { "time": "2025-07-30", "value": 184.2 } ], "volume": [ { "time": "2025-07-02", "value": 52000000, "color": "#cdd9e3" } ], "rsi": [ { "time": "2025-07-22", "value": 61.3 } ], "trades": [ { "time": "2025-08-26", "position": "belowBar", "shape": "arrowUp", "color": "#1f7a5c", "text": "Buy @ 203.4" } ] }
- 成交量约定：上涨日使用 #cdd9e3，下跌日使用 #e3cfcd。
- 标记：position 为 belowBar/aboveBar，shape 为 arrowUp/arrowDown/circle/square；绿色 #1f7a5c 表示买入，红色 #b4443c 表示卖出。
- 指标系列起始时间晚于价格（预热窗口）——这是正常的，省略缺失的前导行即可。
指标配方（pandas）
import pandas as pd df = pd.DataFrame(bars) # columns: time, open, high, low, close, volume
df["sma20"] = df["close"].rolling(20).mean() df["ema12"] = df["close"].ewm(span=12, adjust=False).mean()
RSI(14)，Wilder 平滑
delta = df["close"].diff() gain = delta.clip(lower=0).ewm(alpha=1/14, adjust=False).mean() loss = (-delta.clip(upper=0)).ewm(alpha=1/14, adjust=False).mean() df["rsi14"] = 100 - 100 / (1 + gain / loss)
MACD(12,26,9)：macd+signal 画两条线，hist 画柱状图面板
ema26 = df["close"].ewm(span=26, adjust=False).mean() df["macd"] = df["ema12"] - ema26 df["signal"] = df["macd"].ewm(span=9, adjust=False).mean() df["hist"] = df["macd"] - df["signal"]
布林带(20, 2)：主面板中三条线系列
mid = df["close"].rolling(20).mean(); sd = df["close"].rolling(20).std() df["bb_up"], df["bb_lo"] = mid + 2 * sd, mid - 2 * sd
def series(df, col): # -> [{time, value}]，丢弃 NaN 预热期 s = df[["time", col]].dropna() return [{"time": t, "value": round(v, 4)} for t, v in s.values]
更新图表
重新运行分析 = 重写 .json（并重新声明同一文件名）。HTML 模板保持不变；重新打开即可显示新数据。切勿将数据内联到 HTML 中。
适用场景与限制
适用于需要交互式价格图表、指标叠加、交易标记或多面板金融数据的场景。图表基于 TradingView Lightweight Charts v5 渲染，需要平台提供文件托管并在 Workbench 中显示。指标需用户自行计算并写入数据文件，模板本身不可修改数据以外的逻辑。关于收费、价格或平台兼容性的更多细节暂未提供。