Quatre compétences Claude Code réunies dans un seul plugin pour créer des blocs, groupes, modèles et projets SQX en langage naturel. Chacune analyse votre installation, génère des artefacts prêts à l'emploi et s'auto-valide avant l'import — fini le XML manuel.
En bref
sqx-lab est un plugin Claude Code regroupant quatre compétences pour StrategyQuant X / AlgoWizard : blocs personnalisés → groupes → modèles → projets. Décrivez vos besoins en langage naturel ; chaque compétence explore votre installation SQX, répertorie les fonctionnalités prises en charge, génère les artefacts et s'auto-valide avant l'import.
- 🧰 Un plugin, quatre compétences — la chaîne complète, de la règle atomique à la génération planifiée.
- 🗣️ Du langage naturel en entrée, des fichiers XML / .sqx / .cfx importables en sortie
- 🔍 Issu de votre installation — utilise uniquement ce qui se trouve dans votre environnement.
- 📁 Configuration en une commande —
/sqx-setup initialise l'ensemble des quatre compétences.
- 🩺 Auto-diagnostic —
/sqx-doctor contrôle l'état de toute la chaîne.
- ✅ Auto-validé — les artefacts sont validés avant finalisation.
- 🔗 Composable — chaque sortie alimente la suivante ou s'utilise de manière autonome.
À qui s'adresse cet outil
- Aux utilisateurs de SQX qui conçoivent des blocs personnalisés, des groupes sélectionnés et des modèles fondés sur des thèses précises.
- À quiconque a déjà modifié du code XML à la main pour voir ses générations échouer silencieusement.
- Aux équipes recherchant des flux de travail reproductibles, de l'idée sur papier au build opérationnel.
- Aux utilisateurs de compétences autonomes souhaitant installer l'ensemble du pipeline en une seule fois.
Principes fondamentaux
1. Une chaîne, quatre couches
Bloc → groupe → modèle → projet. Custom Block Builder rédige les règles ; Random Group Builder les regroupe dans des menus ; Strategy Template Builder relie les groupes à des structures prêtes pour la génération ; Strategy Project Builder encapsule les modèles dans project.cfx. Chaque élément alimente le suivant ou fonctionne de manière autonome.
2. Issu de votre installation, jamais deviné
Chaque compétence initialise un catalogue à partir de votre installation : indicateurs, blocs personnalisés, groupes propres, projets sources. Rien n'est inventé de mémoire — si une clé ne figure pas dans votre catalogue, la compétence propose un équivalent qui s'y trouve.
3. Indiquez votre dossier d'installation une seule fois
/sqx-setup vous demande où StrategyQuant X est installé (le dossier racine contenant internal/ et user/) et initialise les quatre compétences. Le chemin est enregistré après validation. Il est conservé lors des mises à jour du plugin — exécutez à nouveau /sqx-setup pour cibler une autre installation.
4. Une structure éprouvée, un contenu varié
Aucun XML SQX rédigé à la main de zéro. Les blocs s'appuient sur une grammaire vérifiée par rapport à votre version ; les modèles sont intégrés dans des structures fonctionnelles ; les projets sont clonés à partir de projets modèles de votre installation.
5. Validez avant d'importer
Chaque compétence effectue des validations — résolution des clés, contrats de types, emplacements vides, structure — et ne confirme la réussite qu'une fois ces tests validés. SQX reste l'arbitre final, mais les erreurs silencieuses sont interceptées en amont.
6. En cas d'anomalie, l'outil de diagnostic explique quoi et pourquoi
/sqx-doctor vérifie toute la configuration : Python, chemin d'installation, chaque catalogue et la chaîne bloc → groupe → modèle → projet. Il détecte les groupes aléatoires corrompus faisant référence à des blocs absents de votre installation. L'outil identifie le groupe, liste les blocs manquants et le mode Réparation permet de les reconstruire.
Contenu du plugin
sqx-custom-block : Règles de trading atomiques (blocs de condition et de niveau de prix) sous forme de XML de bloc personnalisé importable → alimente les groupes
sqx-random-group : Groupes échantillonnés par le générateur (groupes de conditions et de valeurs) à partir de blocs existants ou de nouveaux atomes → alimente les modèles
sqx-strategy-template : Modèles complets de stratégies .sqx avec emplacements typés reliés à des groupes propres → alimente les projets
sqx-strategy-project : Projets de génération (project.cfx) associant les modèles sous forme de tâches de build — données, unités de temps, graphiques, analyses
Tutoriel — installation et première utilisation
Étape 1 · Télécharger le plugin
Téléchargez l'archive zip sqx-lab et décompressez-la. Nécessite Claude Code et Python 3.8+ (bibliothèque standard uniquement).
Étape 2 · Installer le plugin
Dans Claude Code, ajoutez le dossier en tant que plugin et lancez l'installation :
/plugin marketplace add /absolute/path/to/sqx-lab
/plugin install sqx-lab@sqx-lab
Les quatre compétences sont désormais disponibles dans chaque session Claude Code.
Étape 3 · Configuration unique : /sqx-setup
Exécutez la commande de configuration et pointez vers votre dossier StrategyQuant X (le dossier racine contenant internal/ et user/) :
/sqx-setup
Elle valide le dossier, enregistre le chemin pour les quatre compétences, initialise chaque catalogue et affiche un rapport des éléments détectés. Si un comportement anormal survient ultérieurement, exécutez :
/sqx-doctor
Elle détaille l'interpréteur Python, l'installation, les catalogues et la chaîne bloc → groupe → modèle → projet, tout en signalant les groupes aléatoires corrompus et la manière de les réparer.
Étape 4 · Demandez ce dont vous avez besoin, à n'importe quel niveau
Décrivez simplement l'artefact souhaité :
« Crée-moi un bloc personnalisé : clôture au-dessus de la bande supérieure de Bollinger, avec son opposé. »
« Regroupe mes blocs de cassure dans un pool de Conditions. »
« Conçois un modèle de cassure filtré par tendance à partir de mon installation. »
« Crée un projet de génération qui exécute mes modèles sur l'or en H1 avec un graphique de régime quotidien. »
Chaque compétence présente d'abord une spécification en langage clair, ne génère qu'après approbation, valide, puis vous remet le fichier avec un résumé.
Étape 5 · Importer dans SQX — le verdict final
Les blocs et les groupes s'importent dans AlgoWizard ; les modèles s'importent et se compilent ; les projets se déploient et s'exécutent. Si SQX rejette un élément, indiquez à la compétence ce qui s'est passé : elle corrige l'artefact. Cause la plus fréquente : un bloc référencé n'a pas encore été importé dans cette installation.
Étape 6 · Composer la chaîne
Rédigez des blocs à partir d'un document de recherche → regroupez-les en groupes thématiques → intégrez-les dans des modèles guidés par votre thèse → intégrez le tout dans un seul projet et laissez-le tourner toute la nuit. Chaque étape respecte les capacités de votre installation, car chacune lit le même catalogue.
Mise à jour
Téléchargez le dernier fichier zip et réinstallez depuis la marketplace. Votre chemin d'accès enregistré est conservé — exécutez /sqx-setup une fois ensuite pour reconstruire les catalogues. Cela ne prend que quelques secondes.
Prérequis
- StrategyQuant X / AlgoWizard — build 144
- Python 3.8+ — bibliothèque standard uniquement
- Claude Code — avec le plugin sqx-lab installé
- Votre propre installation de SQX — tout en découle
FAQ
Ai-je besoin des quatre compétences ?
Non. Chacune fonctionne de manière autonome. Elles sont encore plus efficaces ensemble.
Cela fonctionnera-t-il sur ma version de SQX ?
Il cible le build 144. Tout découle de votre installation, il n'utilise donc que ce que votre version prend en charge.
Est-ce que cela envoie mes stratégies ou mes données quelque part ?
Non. Des scripts Python locaux lisent votre installation locale. Les catalogues et le chemin d'accès sont des fichiers propres à votre machine qui ne quittent jamais votre ordinateur.
Que faire si un fichier généré ne s'importe pas ou ne se compile pas ?
Indiquez à la compétence le message renvoyé par SQX. Chacune corrige l'artefact — il s'agit généralement d'un bloc référencé pas encore importé — plutôt que de tout recommencer. Si plusieurs éléments semblent poser problème, exécutez d'abord /sqx-doctor : cela identifie précisément le problème et la commande pour le résoudre.
Je suis Ivan Hudec — j'ai conçu les blocs gratuits que vous utilisez ici et j'écris sur la recherche sur algotrading.space. Travaillons ensemble.
