发现并评估资产定价与机器学习研究数据集
29.9/100
综合分
0
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分
数据截至 2026/9/16 · 周下载取自 npm 全网（含 CI / 镜像），非本站安装数；综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。
自动兼容检查有告警：未发布到 npm registry，仅可从源码安装。
安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add Z-Asset/ZA_data该包不可直接 npm 安装，改从 GitHub 源安装（明细见下方安装检查）
状态速览
判定依据：实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态信任档位：仅索引
是什么
dsh 原生插件 · tool
装得上吗
静态安装检查有提示项，装前建议看一眼 README
安全吗
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖，不等同于无风险
还在维护吗
更新放缓：最近一次提交在 49 天前
档位由哪些信号合成
本站实装验证（真实安装 L4 覆盖全站；L5 为运行时冒烟或实机截图，覆盖范围小于 L4） · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
安装兼容性检查⚠ 装前注意未发布到 npm registry，仅可从源码安装
展开查看检查明细 ↓
以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出，未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。
✗npm 包@zasset/za-data（未发布到 npm，仅可源码安装）
✓Node 引擎未声明 engines.node
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✓入口文件main/exports/bin 已声明
验证方式：npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/9/21 23:42:53
安全扫描自动 · 静态分析源码v2.7.0🔵 扫描：含敏感能力尚无人工评估展开查看扫描说明与证据 ↓
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0静态扫描发现插件具备触达本地系统的能力：执行外部命令、读写/删除本地文件、读取剪贴板或密钥类环境变量（至少其一）。这是能力清单，不是危险判定——具体能力项与证据见下方，安装前请自行判断是否需要。
读写/删除本地文件
查看扫描证据（共 4 处，展示前 4 条）
- 读取本地文件src/index.ts:100
entries = (await readdir(root, { withFileTypes: true })).sort((a, b) => a.name.localeCompare(b.name)); - 读取本地文件src/index.ts:114
const info = await stat(join(root, entry.name)); - 读取本地文件src/index.ts:138
raw = await readFile(path, { encoding: 'utf8', signal }); - 读取本地文件src/index.ts:204
raw = await readFile(locator.file, { encoding: 'utf8', signal: options.signal });
扫描于 2026/11/4（0 天前） · 范围 全包扫描（包内未声明入口） · 来源 GitHub 仓库
静态扫描只反映源码中出现的调用，不构成安全背书；人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-skill给这个插件打分还没有人投票↓
用户评分
还没有人投票，来当第一个
功能亮点
- 发现资产定价数据集
- 评估数据质量
- 面向机器学习研究
ZA Research 数据阶段——面向资产定价与 ML/DL 研究的数据发现和质量评估。
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成Z Research · 数据阶段
数据处理：数据发现与质量评估。资产定价 + 机器学习/深度学习研究工作流的一部分。
安装
dsh plugin --profile add zresearch-data
或从 npm：
npm install zresearch-data
用法
安装后，在 DSH 会话中按需触发（模型会根据任务自动加载对应 skill）：
- 文献综述：问「帮我做文献综述 / 找相关论文」
- 数据处理：问「帮我找数据 / 评估数据集」
- 模型训练：问「跑回归 / 训练 ML 模型 / 横截面收益预测」
- 写报告：问「写论文 / 起草章节」
- 做 PPT：问「做演讲 PPT / Beamer / job market talk」
skill 结构
skills/zresearch-data/
├── SKILL.md # 主 skill 定义 └── references/ # 角色定义 + 领域校准 ├── agents/ # worker/critic 角色 └── domain/ # domain-profile(资产定价+ML/DL)
领域
面向实证资产定价 + ML/DL：因子模型、横截面收益预测、GMM/SDF、预测回归、机器学习、深度学习。领域校准见 references/domain/domain-profile.md。
License
MIT
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