运行环境
- Python 3.11+ · pandas / numpy / matplotlib / eltdx
运行前准备
- Python 3.11+
- requirements.txt（pandas / numpy / matplotlib / eltdx）
- 无需 API key
真实样例
下面是真实数据跑出来的样例：直接打开 PDF / PNG，不是效果图。
任务句回测 300750 的 2% 网格、10 档、每格 2 万，看看网格收益和买入持有的差距。
你会得到
- 网格 vs 买入持有
- 每格平均利润与费用占比
- 最大库存 / 期末持仓 / 浮亏
- 破网天数与参数扫描
适合
- 判断一只票适不适合做网格
- 比较格宽×档数
- 看清单边上涨时网格的跑输
不适合
- 自动交易
- 保证收益
- 把网格胜率当策略有效性
A股网格档位T+1破网参数扫描
安装需要什么环境？
Python 3.11+、requirements.txt（pandas / numpy / matplotlib / eltdx）、无需 API key。完整的分 Agent 目录写在 install.md 里。
需要 API key 吗？
不需要额外 key。运行所需的只是它声明的数据源与环境。
能用自己的数据跑吗？
可以。样例使用 Python 3.11+ · pandas / numpy / matplotlib / eltdx；换成你的数据时，按 install.md 里的字段与路径说明改。 跑不通就把缺口写清楚，不要用估算值填。
样例是怎么跑出来的？
Python 3.11+ · pandas / numpy / matplotlib / eltdx。产物原样保留：PNG / CSV / 中文报告 是实际输出，来源与口径写在样例里。不修图、不美颜、不用效果图。
能保证结果能直接用于交易吗？
不能。Skill 只负责把口径、取数和输出结构固化下来，结论要你自己复核。 FinanSI 不提供投资建议，也不对任何标的做推荐。
