Merge dev → main: Skills v3.1 全面升級 + 審查問題全修完
- 53 個 SKILL.md(含明確 slug frontmatter,無 importer 衝突) - 全部 11 個 Agent 技能配置完整(72 個技能分配) - .mcp.json:7 個 MCP server(台股 + 美股 + 財報 + 投組) - .paperclip.yaml:envInputs 移至 projects.inputs.env - 審查員 P1-P8 全部修正,dry-run warnings: [], errors: [] - 台股 + 美股雙市場覆蓋 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
26
skills/backtest-expert/SKILL.md
Normal file
26
skills/backtest-expert/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,26 @@
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---
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||||
name: 回測專家
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slug: backtest-expert
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description: 策略回測專家,支援歷史數據回測、績效指標計算與策略參數最佳化
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metadata:
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sources:
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- kind: github-file
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repo: tradermonty/claude-trading-skills
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path: skills/backtest-expert/SKILL.md
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usage: referenced
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---
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# 回測專家
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完整策略回測框架,驗證交易策略的歷史表現。
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## 功能
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- 歷史數據回測執行
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- 績效指標計算(Sharpe、Sortino、Calmar Ratio)
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- 最大回撤分析(MDD、回撤持續時間)
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- 勝率與盈虧比統計
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- 參數敏感度分析
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- 樣本外測試(Out-of-Sample)
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- 交易成本與滑價模擬
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||||
- 蒙地卡羅模擬
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54
skills/breadth-chart-analyst/SKILL.md
Normal file
54
skills/breadth-chart-analyst/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,54 @@
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||||
---
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||||
name: 廣度圖表分析師
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||||
slug: breadth-chart-analyst
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||||
description: 深度分析 S&P 500 廣度指數(200日均線)與漲勢比例圖表,從 CSV 數據和圖表截圖萃取市場健康度結論,約 1200 行的高度詳細技能
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metadata:
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||||
sources:
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||||
- kind: github-file
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||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
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||||
path: skills/breadth-chart-analyst/SKILL.md
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||||
usage: referenced
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||||
---
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||||
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# 廣度圖表分析師
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最深度的市場廣度分析技能(~1200行),為市場結構研究員提供最完整的廣度健康度評估。
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## 分析指標
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### S&P 500 廣度指數(200日均線)
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- 站上 200 日均線的股票比例
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- 廣度指數的趨勢方向
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- 廣度與指數的背離程度
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### 漲勢比例分析
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- 各板塊處於上升趨勢的比例
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- 廣度水平的歷史百分位
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- 廣度惡化的早期預警
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## 八步驟分析流程
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1. 解析 CSV 廣度數據
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2. 計算當前廣度水平與歷史均值
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3. 識別廣度趨勢(改善/惡化/橫盤)
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4. 計算板塊別廣度
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5. 偵測廣度與指數的背離
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6. 歷史比對(相似時期的後續表現)
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7. 產出綜合廣度評分
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8. 市場健康度結論
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## 輸入格式
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- CSV 格式廣度歷史數據
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- 可選:廣度圖表截圖(圖像輸入)
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## 輸出格式
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- 廣度綜合評分(0-100)
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- 各板塊廣度明細
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- 背離預警(若存在)
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- 後市展望(基於歷史模式)
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## 使用時機
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市場結構研究員進行週線結構分析時,配合 `market-breadth-analyzer` 互補使用
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49
skills/canslim-screener/SKILL.md
Normal file
49
skills/canslim-screener/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,49 @@
|
||||
---
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||||
name: CANSLIM 選股篩選器
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||||
slug: canslim-screener
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||||
description: William O'Neil 七成分成長股方法論(C-A-N-S-L-I-M),加權評分篩選最強成長股,Phase 3 完整實作
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metadata:
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||||
sources:
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||||
- kind: github-file
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||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
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path: skills/canslim-screener/SKILL.md
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usage: referenced
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---
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# CANSLIM 選股篩選器
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實作 William O'Neil 的 CANSLIM 方法論,系統化篩選具備成長動能的優質股票。約 1200 行的深度技能。
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## CANSLIM 七成分
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| 字母 | 含義 | 評估標準 |
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|---|---|---|
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| **C** | Current Earnings | 當季 EPS 成長 ≥ 25% |
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| **A** | Annual Earnings | 年度 EPS 成長 ≥ 25%,連續3年 |
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| **N** | New(產品/管理/高點) | 新高、突破型態 |
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| **S** | Supply & Demand | 低流通股 + 大量機構買進 |
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| **L** | Leader or Laggard | RS 評分 ≥ 80 |
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| **I** | Institutional Sponsorship | 機構持股增加 |
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| **M** | Market Direction | 市場處於多頭環境 |
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## 三階段實作
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1. **Phase 1**:FINVIZ 初步篩選(快速過濾)
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2. **Phase 2**:FMP API 深度驗證(財務數據)
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3. **Phase 3**:加權評分排名(綜合 C-A-N-S-L-I-M)
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## 需要的 MCP 工具
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- `yfinance`:歷史價格與財務數據
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- `tradingview`:RS 評分與篩選
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- `fred`:市場環境確認
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## 輸出格式
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- 候選股票列表(含評分與分項評分)
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- 各成分達標/不達標標記
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- 建議觀察名單
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## 使用時機
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||||
市場處於多頭環境時,用於識別最強成長股
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49
skills/catalyst-calendar/SKILL.md
Normal file
49
skills/catalyst-calendar/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,49 @@
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||||
---
|
||||
name: 催化劑行事曆
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||||
slug: catalyst-calendar
|
||||
description: 追蹤可能影響股價的即將到來事件與公告,包含產品發布、監管審批、分析師日、投資者日等事件驅動機會
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||||
metadata:
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||||
sources:
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||||
- kind: github-file
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||||
repo: ginlix-ai/langalpha
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||||
path: skills/catalyst-calendar/SKILL.md
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||||
usage: referenced
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||||
---
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# 催化劑行事曆
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||||
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識別並追蹤可能推動股價大幅波動的催化劑事件,讓財經情報研究員提前佈局事件驅動機會。
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## 催化劑類型
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### 公司事件
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- 財報發布(季報/年報)
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- 分析師日(Analyst Day)
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- 投資者日(Investor Day)
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- 產品發布會(新品上市)
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- 併購/分拆公告
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### 監管事件
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- FDA 藥物審批
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||||
- 反壟斷裁決
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- 許可證核發
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### 總經事件
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- FOMC 決議
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||||
- CPI/PCE/NFP 數據
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||||
- 台灣央行(理監事會議)
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### 法人事件
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||||
- 大型機構增減倉公告(13F)
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||||
- 主動型 ETF 成分調整
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## 輸出格式
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```
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||||
日期 | 公司/事件 | 催化劑類型 | 預期影響 | 準備建議
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2026-04-15 | AAPL | 財報 | 高 | 觀察 implied vol,考慮財報策略
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```
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## 使用時機
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||||
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||||
財經情報研究員每週產出催化劑行事曆,配合 `economic-calendar-fetcher` 與 `earnings-calendar` 使用
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||||
53
skills/competitive-analysis/SKILL.md
Normal file
53
skills/competitive-analysis/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,53 @@
|
||||
---
|
||||
name: 競爭分析
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||||
slug: competitive-analysis
|
||||
description: 深度分析產業競爭格局,評估目標公司的競爭優勢、市場份額動態、競爭威脅,供多方(護城河識別)和空方(競爭惡化)使用
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||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: ginlix-ai/langalpha
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||||
path: skills/competitive-analysis/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
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||||
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||||
# 競爭分析
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分析公司的競爭地位與產業結構,為多方(識別護城河)和空方(識別競爭威脅)提供依據。
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## 分析框架
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### Porter 五力分析
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||||
1. **現有競爭者**:市場集中度、價格競爭激烈程度
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||||
2. **潛在進入者**:進入門檻高低
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||||
3. **替代品威脅**:技術顛覆風險
|
||||
4. **買家議價力**:客戶集中度、轉換成本
|
||||
5. **供應商議價力**:關鍵原料/技術依賴
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### 市場份額分析
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- 歷史市場份額趨勢(3-5年)
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||||
- 份額變動的原因分析
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- 台灣半導體/電子供應鏈特有競爭格局
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### 護城河識別(多方視角)
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||||
- 成本優勢(規模效應、學習曲線)
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||||
- 轉換成本(客戶黏性)
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||||
- 網絡效應
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||||
- 無形資產(品牌、專利、監管許可)
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||||
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||||
### 競爭威脅識別(空方視角)
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||||
- 新進入者動態
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||||
- 中國/低成本競爭者威脅
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||||
- 技術顛覆時間線
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## 輸出格式
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- 競爭格局評分(護城河強度)
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- 主要競爭威脅清單
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- 市場份額趨勢圖
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- 後市競爭環境預判
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## 使用時機
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||||
- 多方研究員:確認護城河存在,支持做多論點
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||||
- 空方研究員:識別競爭惡化跡象,支持做空論點
|
||||
- 市場結構研究員:判斷板塊競爭格局
|
||||
50
skills/comps-analysis/SKILL.md
Normal file
50
skills/comps-analysis/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,50 @@
|
||||
---
|
||||
name: 可比公司分析
|
||||
slug: comps-analysis
|
||||
description: 相對估值分析(Comparable Company Analysis / Trading Comps),比較目標公司與同業的 EV/EBITDA、P/E、P/S 等倍數,評估相對高估/低估
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: ginlix-ai/langalpha
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||||
path: skills/comps-analysis/SKILL.md
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||||
usage: referenced
|
||||
---
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||||
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||||
# 可比公司分析
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||||
市場相對估值工具,透過與同業比較,快速判斷目標公司的估值是否合理。
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## 分析流程
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### 1. 同業選擇
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- 相同 GICS 子產業
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- 相似市值規模(±50%)
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||||
- 相似商業模式
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||||
- 剔除非可比公司
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### 2. 估值倍數計算
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||||
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| 倍數 | 計算方式 | 適用情境 |
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|---|---|---|
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| EV/EBITDA | 企業價值/息前稅前折舊攤銷前獲利 | 最常用,消除資本結構差異 |
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||||
| P/E | 股價/每股盈餘 | 獲利穩定的成熟公司 |
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||||
| P/S | 股價/每股營收 | 高成長但虧損公司 |
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||||
| P/B | 股價/每股淨資產 | 金融股、資產密集型 |
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||||
| EV/Revenue | 企業價值/營收 | SaaS、高成長科技 |
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### 3. 溢/折價分析
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- 目標公司相對同業中位數的溢/折價
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||||
- 溢/折價的合理性解釋
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### 4. 目標價推算
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||||
- 基於同業中位數倍數計算隱含目標價
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- 牛市倍數(同業75百分位)與熊市倍數(25百分位)
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## 需要的 MCP 工具
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- `yfinance` / `casual-market`:財務數據和市值
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- `tradingview`:快速獲取行業 P/E 比率
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## 使用時機
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||||
多方研究員配合 `dcf-model` 使用,DCF 提供絕對價值,Comps 提供相對市場定價
|
||||
49
skills/data-quality-checker/SKILL.md
Normal file
49
skills/data-quality-checker/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,49 @@
|
||||
---
|
||||
name: 資料品質檢查器
|
||||
slug: data-quality-checker
|
||||
description: 驗證金融數據的準確性,包括價格刻度、工具代碼格式、日期連續性、配置合計、單位一致性,防止錯誤數據影響分析
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||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/data-quality-checker/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
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||||
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||||
# 資料品質檢查器
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||||
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||||
在分析或回測執行前,系統性驗證數據品質,避免垃圾進垃圾出(GIGO)。
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||||
## 驗證項目
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### 價格數據
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- 價格刻度合理性(股票不應出現 100 倍異常)
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||||
- OHLCV 邏輯一致性(High ≥ Low、Volume ≥ 0)
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||||
- 缺漏日期偵測(非交易日除外)
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||||
- 股票分割/股息調整確認
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||||
### 代碼格式
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- 美股格式驗證(AAPL、2330.TW、^TWII)
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||||
- 台股代碼格式(4-5位數字)
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- 加密貨幣格式(BTC/USDT)
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### 財務數據
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- 數值單位一致性(千元 vs 百萬元)
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- YoY 成長率合理性檢查(排除異常值)
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||||
- 財報日期連續性
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||||
### 配置數據
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- 部位合計 = 100%
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- 個別部位不超過上限
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## 輸出格式
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- 通過/失敗評定
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- 問題清單(按嚴重度:Critical / Warning / Info)
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- 數據修正建議
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||||
## 使用時機
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||||
- 回測工程師執行回測前
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||||
- 審查員審查財務報告前
|
||||
- 任何 Agent 使用外部數據前
|
||||
55
skills/dcf-model/SKILL.md
Normal file
55
skills/dcf-model/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,55 @@
|
||||
---
|
||||
name: DCF 估值模型
|
||||
slug: dcf-model
|
||||
description: 折現現金流(DCF)估值分析,建立完整的三期成長模型,計算內在價值與安全邊際,判斷個股是否低估/高估
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: ginlix-ai/langalpha
|
||||
path: skills/dcf-model/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# DCF 估值模型
|
||||
|
||||
基於基本面的個股內在價值估算,為多方研究員提供估值錨點。
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||||
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||||
## 模型架構
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||||
### 三期成長模型
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- **高速成長期**(1-5年):基於歷史成長率和分析師預估
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||||
- **過渡期**(6-10年):成長率逐漸向長期均值靠近
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||||
- **永久成長期**:穩定成長率(通常2-3%)
|
||||
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||||
### 關鍵假設
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||||
- 折現率(WACC)計算
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||||
- 股權成本(CAPM:Rf + β × ERP)
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||||
- 債務成本
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||||
- 資本結構
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||||
- 自由現金流預估(FCF)
|
||||
- 終值計算方法(Gordon Model 或 EV/EBITDA 倍數)
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||||
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||||
## 敏感度分析
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||||
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||||
- 成長率 ±2% 對估值的影響
|
||||
- WACC ±1% 對估值的影響
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||||
- 牛/熊/基準情境下的估值範圍
|
||||
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||||
## 輸出格式
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||||
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||||
```
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||||
公司:TSMC (2330.TW)
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||||
內在價值:NT$1,250(基準情境)
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||||
當前股價:NT$980
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||||
安全邊際:21.6%
|
||||
結論:低估,做多合理
|
||||
```
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||||
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||||
## 需要的 MCP 工具
|
||||
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||||
- `yfinance` / `casual-market`:歷史財務數據
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||||
- `fred`:無風險利率(10年期公債殖利率)
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||||
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||||
## 使用時機
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||||
|
||||
多方研究員評估個股是否具備基本面支撐,配合 `comps-analysis` 交叉驗證
|
||||
51
skills/doc-coauthoring/SKILL.md
Normal file
51
skills/doc-coauthoring/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,51 @@
|
||||
---
|
||||
name: 文件共同創作
|
||||
slug: doc-coauthoring
|
||||
description: 三階段結構化文件起草工作流程(情境蒐集→精煉與結構→讀者測試),適用於策略報告、會議備忘錄、分析備忘錄等長篇文件
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: anthropics/skills
|
||||
path: skills/doc-coauthoring/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 文件共同創作
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||||
|
||||
Anthropic 官方技能。協助秘書起草高品質的結構化文件,確保邏輯清晰、讀者導向。
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||||
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||||
## 三階段工作流程
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### Stage 1:情境蒐集
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||||
- 提問以理解文件目的與讀者
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||||
- 接受 brain dump(原始資料傾倒)
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||||
- 澄清範圍與格式要求
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||||
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||||
### Stage 2:精煉與結構
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||||
- 段落排序(最重要的先)
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- 每個段落腦力激盪 5-20 個選項
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||||
- 選取最佳內容並填補空缺
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||||
- 迭代起草(str_replace 精確修改)
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||||
- 品質檢查(邏輯一致性、清晰度)
|
||||
|
||||
### Stage 3:讀者測試
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||||
- 預測讀者可能的問題
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||||
- 以全新視角測試文件
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||||
- 報告並修復問題
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||||
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||||
## 適用文件類型
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||||
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- 每日策略摘要備忘錄
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||||
- 董事長審批包
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||||
- 週報與月報
|
||||
- 會議記錄與決策紀錄
|
||||
- Agent 產出的分析報告
|
||||
|
||||
## 輸入
|
||||
|
||||
- 原始資料(bullet points、數據、研究摘要)
|
||||
- 文件目的與讀者描述
|
||||
|
||||
## 輸出
|
||||
|
||||
- 結構清晰的 Markdown 或 Word 文件
|
||||
51
skills/downtrend-duration-analyzer/SKILL.md
Normal file
51
skills/downtrend-duration-analyzer/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,51 @@
|
||||
---
|
||||
name: 下跌持續時間分析器
|
||||
slug: downtrend-duration-analyzer
|
||||
description: 歷史下跌持續時間統計分析,按板塊與市值分類,產出互動式直方圖,讓空方研究員量化下跌波段的典型長度
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/downtrend-duration-analyzer/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 下跌持續時間分析器
|
||||
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統計分析歷史下跌持續時間,為空方研究員提供客觀的風險量化數據。
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## 功能
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- 按板塊分析下跌持續時間(中位數、平均值、90 百分位)
|
||||
- 按市值分類(大型股/中型股/小型股)
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||||
- 識別當前下跌與歷史的位置
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- 產出互動式 HTML 直方圖
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## 分析維度
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||||
- **板塊別**:科技、金融、醫療、能源、工業等
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||||
- **市值別**:S&P 500 vs Russell 2000
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||||
- **時期別**:牛市修正 vs 熊市下跌
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||||
- **跌幅別**:10-20% 修正 vs 20-40% 熊市
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||||
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||||
## 關鍵統計指標
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||||
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- 歷史下跌平均持續天數
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- 當前下跌已持續天數
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- 歷史中位數的百分位位置
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- 反彈概率估計
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## 需要的 MCP 工具
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- `yfinance`:歷史板塊 ETF 數據
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## 輸出格式
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- 統計摘要表(中位數、平均值、P90)
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- 當前下跌的歷史定位
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- 互動式直方圖(HTML)
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- 風險評估結論
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||||
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||||
## 使用時機
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||||
|
||||
空方研究員評估下跌波段的潛在剩餘空間;量化策略師決定空頭部位的目標存續時間
|
||||
48
skills/earnings-analysis/SKILL.md
Normal file
48
skills/earnings-analysis/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,48 @@
|
||||
---
|
||||
name: 財報後分析
|
||||
slug: earnings-analysis
|
||||
description: 財報發布後的深度解讀,分析 EPS/營收 vs 預估、管理層指引、財報電話關鍵訊號,評估對後市的影響
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: ginlix-ai/langalpha
|
||||
path: skills/earnings-analysis/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 財報後分析
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||||
|
||||
財報發布後快速解讀財報數據和管理層訊號,為多方和財經情報研究員提供即時決策依據。
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||||
## 分析框架
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||||
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||||
### 數字解讀
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- EPS vs 預估(超預期/不及預期幅度)
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||||
- 營收 vs 預估
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||||
- 毛利率、營業利益率趨勢
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||||
- 自由現金流
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||||
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||||
### 指引解讀
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||||
- 下季/全年指引 vs 分析師預估
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||||
- 指引的保守/積極程度歷史比較
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||||
|
||||
### 管理層訊號(財報電話)
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||||
- 執行長/CFO 對展望的語氣
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||||
- 關鍵業務更新(產品進展、市場份額、競爭)
|
||||
- Q&A 環節的分析師關切
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||||
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||||
### 市場反應解讀
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||||
- 財報後股價反應是否符合數據
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||||
- 「賣消息」或「買預期」的跡象
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||||
- 隔日/一週後的後續動能評估
|
||||
|
||||
## 輸出格式
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||||
|
||||
- 財報摘要(EPS/營收達標情況)
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||||
- 管理層訊號評分(積極/中性/謹慎)
|
||||
- 後市影響評估
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||||
- 建議操作方向
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||||
|
||||
## 使用時機
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||||
|
||||
財報發布後即時使用,多方研究員評估是否追入或空方研究員評估是否反彈做空
|
||||
42
skills/earnings-calendar/SKILL.md
Normal file
42
skills/earnings-calendar/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,42 @@
|
||||
---
|
||||
name: 財報行事曆
|
||||
slug: earnings-calendar
|
||||
description: 透過 FMP API 擷取即將發布的美股財報時程,按日期與盤前/盤後排列,讓研究員提前佈局
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/earnings-calendar/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 財報行事曆
|
||||
|
||||
擷取美股財報發布時程,讓財經情報研究員掌握市場關注焦點與潛在波動事件。
|
||||
|
||||
## 功能
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||||
|
||||
- 按日期列出即將發布財報的公司
|
||||
- 標記發布時機(盤前 BMO / 盤後 AMC / 未知)
|
||||
- 顯示分析師 EPS 預估共識
|
||||
- 計算距離發布日的天數
|
||||
- 過濾特定板塊或市值規模
|
||||
- 標記重點大型股財報(S&P 500 成分股)
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||||
|
||||
## 需要的 API
|
||||
|
||||
- **FMP API**(Financial Modeling Prep)— 需要免費 API key
|
||||
- 透過 `FRED_API_KEY` 環境變數或直接在請求中傳入
|
||||
|
||||
## 輸出格式
|
||||
|
||||
```
|
||||
日期 | 公司 | 代碼 | 時機 | EPS 預估 | 重要度
|
||||
2026-04-15 | Apple | AAPL | BMO | $1.43 | ⭐⭐⭐
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 使用時機
|
||||
|
||||
- 盤前情報蒐集時掃描本週/下週財報
|
||||
- 識別可能影響板塊的重量級財報
|
||||
- 配合 `market-news-analyst` 進行財報後衝擊評估
|
||||
51
skills/earnings-preview/SKILL.md
Normal file
51
skills/earnings-preview/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,51 @@
|
||||
---
|
||||
name: 財報預覽分析
|
||||
slug: earnings-preview
|
||||
description: 財報發布前的預期分析,整合分析師預估、選擇權隱含波動率、歷史財報表現,評估財報的上行/下行風險
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: ginlix-ai/langalpha
|
||||
path: skills/earnings-preview/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 財報預覽分析
|
||||
|
||||
財報發布前的深度預期分析,幫助多方研究員和財經情報研究員評估財報風險/報酬。
|
||||
|
||||
## 分析框架
|
||||
|
||||
### 市場預期
|
||||
- 分析師 EPS 共識預估
|
||||
- 營收預估
|
||||
- Whisper number(私下流傳的更高預估)
|
||||
|
||||
### 選擇權市場訊號
|
||||
- 隱含波動率(IV)水平
|
||||
- IV 相對歷史均值(IV Rank)
|
||||
- 選擇權隱含的預期波動幅度
|
||||
|
||||
### 歷史財報表現
|
||||
- 過去 8 季 EPS 超預期/不及預期記錄
|
||||
- 歷史財報日股價反應(平均漲跌幅)
|
||||
- 指引給予的習慣(保守/積極)
|
||||
|
||||
### 技術面設定
|
||||
- 財報前股價趨勢
|
||||
- 關鍵技術支撐/壓力位
|
||||
|
||||
## 輸出格式
|
||||
|
||||
```
|
||||
公司:NVDA
|
||||
財報日:2026-05-28 AMC
|
||||
EPS 預估:$0.89(共識)
|
||||
預期波動:±8%(選擇權隱含)
|
||||
歷史平均反應:+6.2%
|
||||
建議:偏多,考慮 Bull Call Spread
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 使用時機
|
||||
|
||||
財報前 1-2 週,多方研究員和財經情報研究員評估是否進行財報交易
|
||||
44
skills/earnings-trade-analyzer/SKILL.md
Normal file
44
skills/earnings-trade-analyzer/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,44 @@
|
||||
---
|
||||
name: 財報交易分析器
|
||||
slug: earnings-trade-analyzer
|
||||
description: 五因子 0-100 評分(跳空幅度、趨勢強度、成交量、MA200、MA50 位置),A/B/C/D 分級,快速評估財報後個股的交易價值
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/earnings-trade-analyzer/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 財報交易分析器
|
||||
|
||||
快速評估財報後個股的交易潛力,幫助多方研究員在財報季中優先選擇最強的標的。
|
||||
|
||||
## 五因子評分系統
|
||||
|
||||
| 因子 | 權重 | 評估標準 |
|
||||
|---|---|---|
|
||||
| 跳空幅度 | 25% | 財報當日漲跌幅 |
|
||||
| 趨勢強度 | 25% | 財報前30天的趨勢 |
|
||||
| 成交量確認 | 20% | 跳空日成交量相對均量倍數 |
|
||||
| MA200 位置 | 15% | 股價相對200日均線 |
|
||||
| MA50 位置 | 15% | 股價相對50日均線 |
|
||||
|
||||
## 分級標準
|
||||
|
||||
- **A 級(80-100)**:強力買進候選
|
||||
- **B 級(60-79)**:值得觀察,等待拉回
|
||||
- **C 級(40-59)**:中性,不主動追入
|
||||
- **D 級(0-39)**:避免,動能不足
|
||||
|
||||
## 輸出格式
|
||||
|
||||
```
|
||||
NVDA | 評分:92 | A 級
|
||||
跳空:+8.3% | 趨勢:強 | 量比:3.2x | MA200:+15% | MA50:+7%
|
||||
建議:積極做多,目標 [數字],止損 [數字]
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 使用時機
|
||||
|
||||
財報發布後24小時內,多方研究員快速掃描當季最強財報個股
|
||||
25
skills/economic-calendar-fetcher/SKILL.md
Normal file
25
skills/economic-calendar-fetcher/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,25 @@
|
||||
---
|
||||
name: 經濟行事曆擷取器
|
||||
slug: economic-calendar-fetcher
|
||||
description: 擷取未來 7-90 天經濟事件(FOMC、NFP、CPI/PPI、GDP),含影響評估
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/economic-calendar-fetcher/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 經濟行事曆擷取器
|
||||
|
||||
擷取重要經濟數據發布時程,包含影響程度評估,支援 FMP API。
|
||||
|
||||
## 功能
|
||||
|
||||
- 擷取未來 7-90 天重大經濟事件時程
|
||||
- FOMC 利率決議與會議紀要日期追蹤
|
||||
- 非農就業數據(NFP)發布時程
|
||||
- 通膨數據(CPI/PPI)發布時程
|
||||
- GDP 數據發布時程
|
||||
- 各事件對市場的預期影響程度評估
|
||||
- 支援 FMP(Financial Modeling Prep)API 整合
|
||||
49
skills/edge-candidate-agent/SKILL.md
Normal file
49
skills/edge-candidate-agent/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,49 @@
|
||||
---
|
||||
name: Edge 候選代理人
|
||||
slug: edge-candidate-agent
|
||||
description: 將每日市場觀察轉為結構化、可重現的研究票據(Research Ticket),作為 Edge 研究流程的第一步輸入
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/edge-candidate-agent/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Edge 候選代理人
|
||||
|
||||
將非結構化的市場觀察(「今天科技股成交量大增但價格沒漲」)轉化為標準化研究票據,進入 Edge 研究流程。
|
||||
|
||||
## 研究票據格式
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
ticket_id: EDGE-2026-04-10-001
|
||||
date: 2026-04-10
|
||||
observation: "觀察描述"
|
||||
market: "BTC/USDT 或 2330.TW"
|
||||
timeframe: "D1/H4/H1"
|
||||
hypothesis: "初步假設"
|
||||
evidence: ["支持證據1", "支持證據2"]
|
||||
data_needed: ["需要哪些數據來驗證"]
|
||||
priority: high|medium|low
|
||||
status: NEW
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 功能
|
||||
|
||||
- 接受自由格式的市場觀察作為輸入
|
||||
- 結構化輸出標準研究票據
|
||||
- 評估票據優先級(基於潛在 Edge 大小)
|
||||
- 與 `trader-memory-core` 同步狀態
|
||||
|
||||
## 輸入來源
|
||||
|
||||
- 每日市場觀察筆記
|
||||
- 技術分析發現
|
||||
- 新聞事件觸發的研究想法
|
||||
- 篩選器發現的異常股票
|
||||
|
||||
## 輸出
|
||||
|
||||
- 標準化 YAML 研究票據
|
||||
- 交給 `edge-pipeline-orchestrator` 繼續處理
|
||||
53
skills/edge-concept-synthesizer/SKILL.md
Normal file
53
skills/edge-concept-synthesizer/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,53 @@
|
||||
---
|
||||
name: Edge 概念合成器
|
||||
slug: edge-concept-synthesizer
|
||||
description: 將多個 Edge 線索票據的證據聚類為可重用的 Edge 概念,每個概念附帶核心論點、否定條件與策略手冊
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/edge-concept-synthesizer/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Edge 概念合成器
|
||||
|
||||
將零散的 Edge 線索聚合成有結構的 Edge 概念,是從觀察到可交易策略的關鍵橋樑。
|
||||
|
||||
## 功能
|
||||
|
||||
- 跨多個票據的模式識別
|
||||
- 相似線索的聚類合併
|
||||
- 生成可重用的 Edge 概念定義
|
||||
- 每個概念附帶策略手冊
|
||||
|
||||
## Edge 概念格式
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
concept_id: CONCEPT-2026-04-10-001
|
||||
name: "概念名稱"
|
||||
core_thesis: "核心邊際優勢描述"
|
||||
evidence_count: 5
|
||||
supporting_hints: [HINT-001, HINT-002, ...]
|
||||
invalidation: "什麼情況讓這個概念失效"
|
||||
edge_type: momentum|mean_reversion|event_driven|arbitrage
|
||||
playbooks:
|
||||
- name: "保守版策略"
|
||||
description: "策略描述"
|
||||
- name: "積極版策略"
|
||||
description: "策略描述"
|
||||
confidence: high|medium|low
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 輸入
|
||||
|
||||
- `hints.yaml`(來自 `edge-hint-extractor`)
|
||||
- 歷史 postmortem 數據(增強概念可信度)
|
||||
|
||||
## 輸出
|
||||
|
||||
- Edge 概念列表(交給 `edge-strategy-designer`)
|
||||
|
||||
## 使用時機
|
||||
|
||||
資料分析師每週整理累積的線索,合成為可推進的 Edge 概念
|
||||
51
skills/edge-hint-extractor/SKILL.md
Normal file
51
skills/edge-hint-extractor/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,51 @@
|
||||
---
|
||||
name: Edge 線索提取器
|
||||
slug: edge-hint-extractor
|
||||
description: 從每日市場觀察、新聞或研究筆記中提取結構化 Edge 線索,輸出標準 hints.yaml 供下游合成器使用
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/edge-hint-extractor/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Edge 線索提取器
|
||||
|
||||
將非結構化的市場觀察轉化為結構化的 Edge 線索,是 Edge 研究流程的第二步。
|
||||
|
||||
## 功能
|
||||
|
||||
- 從自由格式觀察中萃取可重用的 Edge 線索
|
||||
- 標準化輸出為 `hints.yaml` 格式
|
||||
- 分類線索類型(動量/均值回歸/事件驅動/套利)
|
||||
- 評估線索強度與可重複性
|
||||
|
||||
## hints.yaml 格式
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
hints:
|
||||
- id: HINT-2026-04-10-001
|
||||
type: momentum|mean_reversion|event_driven|arbitrage
|
||||
description: "線索描述"
|
||||
evidence: ["觀察1", "觀察2"]
|
||||
market: "BTC/USDT 或 2330.TW"
|
||||
timeframe: "D1/H4"
|
||||
strength: high|medium|low
|
||||
repeatability: "歷史上這種情況出現了幾次"
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 輸入格式
|
||||
|
||||
- 每日觀察筆記(自由格式)
|
||||
- 新聞摘要
|
||||
- 技術分析發現
|
||||
- 上一期的 postmortem 結果
|
||||
|
||||
## 輸出
|
||||
|
||||
- `hints.yaml`(交給 `edge-concept-synthesizer`)
|
||||
|
||||
## 使用時機
|
||||
|
||||
資料分析師每日處理觀察數據,提取可能演變成 Edge 的線索
|
||||
53
skills/edge-pipeline-orchestrator/SKILL.md
Normal file
53
skills/edge-pipeline-orchestrator/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,53 @@
|
||||
---
|
||||
name: Edge 流程協調器
|
||||
slug: edge-pipeline-orchestrator
|
||||
description: 端到端 Edge 研究流程管理(候選→線索→概念→策略→審查),含反饋迴路與斷點續跑,是量化策略師的研究自動化中樞
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/edge-pipeline-orchestrator/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Edge 流程協調器
|
||||
|
||||
統一管理從市場觀察到可交易策略的完整 Edge 研究流程,協調各個 Edge 子技能的執行順序。
|
||||
|
||||
## 流程架構
|
||||
|
||||
```
|
||||
市場觀察/每日數據
|
||||
↓
|
||||
edge-candidate-agent(觀察→研究票據)
|
||||
↓
|
||||
edge-hint-extractor(提取 Edge 線索)
|
||||
↓
|
||||
edge-concept-synthesizer(線索→Edge 概念)
|
||||
↓
|
||||
edge-strategy-designer(概念→策略草稿)
|
||||
↓
|
||||
edge-strategy-reviewer(品質審查)
|
||||
↓ ↑ 失敗則退回
|
||||
策略通過 → 交給量化策略師
|
||||
↓
|
||||
signal-postmortem(記錄結果→更新權重)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 功能
|
||||
|
||||
- **順序協調**:按正確順序呼叫各 Edge 子技能
|
||||
- **斷點續跑**:從失敗點恢復,不重做已完成步驟
|
||||
- **反饋迴路**:Postmortem 結果回饋至線索提取
|
||||
- **乾跑模式(Dry Run)**:僅輸出計畫,不實際執行
|
||||
- **狀態追蹤**:記錄每個研究票據的流程狀態
|
||||
|
||||
## 輸入
|
||||
|
||||
- 每日市場觀察、新聞、數據
|
||||
|
||||
## 輸出
|
||||
|
||||
- 通過審查的策略草稿(交給量化策略師)
|
||||
- 流程執行狀態報告
|
||||
- 失敗票據清單與原因
|
||||
25
skills/edge-signal-aggregator/SKILL.md
Normal file
25
skills/edge-signal-aggregator/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,25 @@
|
||||
---
|
||||
name: 優勢訊號整合器
|
||||
slug: edge-signal-aggregator
|
||||
description: 多因子訊號整合器,匯集技術面、基本面、情緒面訊號並計算綜合 Edge 分數
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/edge-signal-aggregator/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 優勢訊號整合器
|
||||
|
||||
整合多維度市場訊號,產出可量化的交易優勢評分。
|
||||
|
||||
## 功能
|
||||
|
||||
- 多因子訊號收集(技術、基本面、情緒、資金流)
|
||||
- 訊號品質評分與加權
|
||||
- 訊號共振偵測(多因子同向確認)
|
||||
- 歷史訊號勝率回顧
|
||||
- Edge Score 綜合計算(-100 至 +100)
|
||||
- 訊號衝突識別與解讀
|
||||
- 即時訊號儀表板
|
||||
26
skills/edge-strategy-reviewer/SKILL.md
Normal file
26
skills/edge-strategy-reviewer/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,26 @@
|
||||
---
|
||||
name: 策略審查工具
|
||||
slug: edge-strategy-reviewer
|
||||
description: 策略審查工具,系統性檢驗策略邏輯、風險盲點、過擬合風險與執行可行性
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/edge-strategy-reviewer/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 策略審查工具
|
||||
|
||||
獨立策略審查框架,確保策略品質達到可執行標準。
|
||||
|
||||
## 功能
|
||||
|
||||
- 策略邏輯完整性檢查
|
||||
- Edge 來源識別與驗證
|
||||
- 過擬合風險偵測(參數數量 vs 樣本量)
|
||||
- 倖存者偏差檢查
|
||||
- 風險盲點掃描(尾端風險、流動性風險)
|
||||
- 執行可行性評估(滑價、容量)
|
||||
- 改進建議與替代方案
|
||||
- Pass/Fail 判定與理由
|
||||
25
skills/exposure-coach/SKILL.md
Normal file
25
skills/exposure-coach/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,25 @@
|
||||
---
|
||||
name: 曝險管理教練
|
||||
slug: exposure-coach
|
||||
description: 部位曝險教練,根據市場環境動態調整建議持倉比例、避險配置與現金水位
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/exposure-coach/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 曝險管理教練
|
||||
|
||||
動態曝險管理建議系統,確保部位配置與市場環境匹配。
|
||||
|
||||
## 功能
|
||||
|
||||
- 目前市場環境評級(Risk-On / Neutral / Risk-Off)
|
||||
- 建議股票曝險比例
|
||||
- 避險部位配置建議(Put、VIX、反向 ETF)
|
||||
- 現金水位建議
|
||||
- 板塊配置權重建議
|
||||
- 單一部位集中度警示
|
||||
- 歷史同期曝險回顧
|
||||
50
skills/ftd-detector/SKILL.md
Normal file
50
skills/ftd-detector/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,50 @@
|
||||
---
|
||||
name: 跟進日偵測器
|
||||
slug: ftd-detector
|
||||
description: 市場底部確認的跟進日(Follow-Through Day, FTD)偵測,採用雙指數(S&P 500 + NASDAQ)狀態機,避免假訊號
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/ftd-detector/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 跟進日偵測器
|
||||
|
||||
基於 William O'Neil 的跟進日理論,客觀判斷市場底部是否已形成,為多方研究員提供底部確認訊號。
|
||||
|
||||
## 跟進日定義
|
||||
|
||||
在市場出現反彈嘗試後(Rally Attempt):
|
||||
- 主要指數單日大漲 **≥ 1.7%**
|
||||
- 成交量**高於前一日**(且最好高於均量)
|
||||
- 發生在反彈嘗試後的 **第 4 至第 7 天**
|
||||
- 雙指數(SPX + NASDAQ)同步確認更可靠
|
||||
|
||||
## 狀態機流程
|
||||
|
||||
```
|
||||
市場下跌 → 找底嘗試 → Rally Attempt(第1天)
|
||||
→ 等待跟進日(第4-7天)
|
||||
→ FTD 確認 → 多頭啟動
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||||
→ 或失敗 → 重新找底
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 假 FTD 排除條件
|
||||
|
||||
- 成交量未達標
|
||||
- 早期出現(第1-3天)
|
||||
- 指數只有一個確認
|
||||
- 隔天立即反轉
|
||||
|
||||
## 需要的 MCP 工具
|
||||
|
||||
- `yfinance`:SPY/QQQ 歷史日線數據
|
||||
|
||||
## 輸出格式
|
||||
|
||||
- 當前市場狀態(下跌/找底/Rally Attempt/FTD 確認/多頭)
|
||||
- FTD 日期與詳細數據(漲幅、成交量比率)
|
||||
- 信心評分
|
||||
- 失敗風險提示
|
||||
57
skills/initiating-coverage/SKILL.md
Normal file
57
skills/initiating-coverage/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,57 @@
|
||||
---
|
||||
name: 啟動追蹤報告
|
||||
slug: initiating-coverage
|
||||
description: 生成 30-50 頁機構級股票研究報告(啟動追蹤),涵蓋商業模式、財務分析、估值模型、風險評估與投資建議
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: ginlix-ai/langalpha
|
||||
path: skills/initiating-coverage/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 啟動追蹤報告
|
||||
|
||||
產出機構品質的完整股票研究報告,為多方研究員提供深度基本面分析基礎。
|
||||
|
||||
## 報告架構(30-50頁)
|
||||
|
||||
### 1. 執行摘要
|
||||
- 投資評級(買進/持有/賣出)
|
||||
- 目標價與潛在報酬
|
||||
- 核心投資論點(3-5個要點)
|
||||
|
||||
### 2. 公司概況
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||||
- 商業模式描述
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||||
- 主要產品/服務
|
||||
- 競爭優勢分析
|
||||
|
||||
### 3. 產業分析
|
||||
- 市場規模與成長率
|
||||
- 競爭格局
|
||||
- 產業催化劑與風險
|
||||
|
||||
### 4. 財務分析
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||||
- 歷史財務表現(5年趨勢)
|
||||
- 關鍵財務指標
|
||||
- 財務健康度評估
|
||||
|
||||
### 5. 估值模型
|
||||
- DCF 估值(接 `dcf-model` 技能)
|
||||
- 可比公司分析(接 `comps-analysis` 技能)
|
||||
- 估值範圍分析
|
||||
|
||||
### 6. 風險評估
|
||||
- 主要風險因素
|
||||
- 情境分析(牛/熊/基準)
|
||||
|
||||
### 7. 投資建議
|
||||
|
||||
## 需要的 MCP 工具
|
||||
|
||||
- `yfinance`:美股財務數據
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||||
- `casual-market`:台股財務數據
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||||
|
||||
## 使用時機
|
||||
|
||||
多方研究員需要對特定個股建立完整基本面研究基礎時
|
||||
28
skills/institutional-flow-tracker/SKILL.md
Normal file
28
skills/institutional-flow-tracker/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,28 @@
|
||||
---
|
||||
name: 法人資金流向追蹤器
|
||||
slug: institutional-flow-tracker
|
||||
description: 追蹤法人資金流向,涵蓋 13F 持倉、ETF 資金流、暗池交易與大戶動向
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: OctagonAI/skills
|
||||
path: skills/institutional-flow-tracker/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: ginlix-ai/langalpha
|
||||
path: skills/institutional-holdings/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 法人資金流向追蹤器
|
||||
|
||||
追蹤機構法人資金動態,揭示聰明錢佈局方向。
|
||||
|
||||
## 功能
|
||||
|
||||
- 13F 季度持倉變動追蹤(頂級基金買賣清單)
|
||||
- ETF 資金流入流出統計
|
||||
- 暗池(Dark Pool)成交量分析
|
||||
- 大額選擇權異常單追蹤
|
||||
- 外資在台股買賣超統計
|
||||
- 機構持股集中度變化
|
||||
50
skills/internal-comms/SKILL.md
Normal file
50
skills/internal-comms/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,50 @@
|
||||
---
|
||||
name: 內部溝通
|
||||
slug: internal-comms
|
||||
description: 撰寫內部溝通文件,包含狀態更新、3P(進度/計畫/問題)報告、事件報告、FAQ、每週通訊等格式
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: anthropics/skills
|
||||
path: skills/internal-comms/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 內部溝通
|
||||
|
||||
Anthropic 官方技能。幫助秘書產出標準化的內部溝通文件,確保團隊資訊透明、格式一致。
|
||||
|
||||
## 支援的文件類型
|
||||
|
||||
### 3P 更新(進度/計畫/問題)
|
||||
```
|
||||
進度(Progress):完成了什麼
|
||||
計畫(Plans):接下來要做什麼
|
||||
問題(Problems):遇到什麼阻礙
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 每日狀態報告
|
||||
- 今日完成項目
|
||||
- 待處理事項
|
||||
- 需要升級的問題
|
||||
|
||||
### 事件報告(Incident Report)
|
||||
- 事件時間線
|
||||
- 根本原因
|
||||
- 已採取的行動
|
||||
- 後續預防措施
|
||||
|
||||
### FAQ 文件
|
||||
- 常見問題整理
|
||||
- 清晰簡潔的回答
|
||||
|
||||
### 每週/每月通訊
|
||||
- 重點成果摘要
|
||||
- 下期計畫
|
||||
- 團隊公告
|
||||
|
||||
## 使用時機
|
||||
|
||||
- 秘書每日 23:00 記憶壓縮後產出狀態報告
|
||||
- Pipeline 完成後產出執行摘要
|
||||
- 審查 block 時產出事件報告
|
||||
46
skills/macro-regime-detector/SKILL.md
Normal file
46
skills/macro-regime-detector/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,46 @@
|
||||
---
|
||||
name: 總經環境偵測器
|
||||
slug: macro-regime-detector
|
||||
description: 六成分跨資產比率分析(RSP/SPY、殖利率曲線、HYG/LQD、IWM/SPY、SPY/TLT、XLY/XLP),將市場分類為5種環境,指導曝險決策
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/macro-regime-detector/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 總經環境偵測器
|
||||
|
||||
透過六大跨資產比率分析,客觀判斷當前市場所處的宏觀環境,為策略師和市場結構研究員提供環境定位。
|
||||
|
||||
## 六大分析比率
|
||||
|
||||
| 比率 | 含義 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| RSP/SPY | 等權重 vs 市值權重(廣度健康度) |
|
||||
| 殖利率曲線(2Y-10Y) | 經濟領先指標 |
|
||||
| HYG/LQD | 高收益 vs 投資級(風險偏好) |
|
||||
| IWM/SPY | 小型股 vs 大型股(風險偏好) |
|
||||
| SPY/TLT | 股票 vs 長債(增長預期) |
|
||||
| XLY/XLP | 非必需消費 vs 必需消費(景氣預期) |
|
||||
|
||||
## 五種環境分類
|
||||
|
||||
1. **Risk-On 擴張**:全面做多,積極進場
|
||||
2. **Risk-On 晚期**:謹慎持倉,控制規模
|
||||
3. **過渡期**:降低曝險,等待訊號
|
||||
4. **Risk-Off 早期**:防禦配置,增加避險
|
||||
5. **Risk-Off 衰退**:現金為王,做空機會
|
||||
|
||||
## 需要的 MCP 工具
|
||||
|
||||
- `yfinance`:取得 ETF 比率歷史數據
|
||||
- `fred`:補充殖利率曲線數據
|
||||
|
||||
## 輸出格式
|
||||
|
||||
- 當前環境分類 + 信心度
|
||||
- 六比率個別評分
|
||||
- 建議整體曝險上限(%)
|
||||
- 環境轉換預警信號
|
||||
24
skills/market-breadth-analyzer/SKILL.md
Normal file
24
skills/market-breadth-analyzer/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,24 @@
|
||||
---
|
||||
name: 市場廣度分析器
|
||||
slug: market-breadth-analyzer
|
||||
description: 市場廣度分析,追蹤漲跌家數比、新高新低比、成交量分佈等內部結構指標
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/market-breadth-analyzer/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 市場廣度分析器
|
||||
|
||||
分析市場內部結構健康度,判斷行情是否具備廣泛參與度。
|
||||
|
||||
## 功能
|
||||
|
||||
- 漲跌家數比(Advance/Decline Line)
|
||||
- 新高新低比(New Highs vs New Lows)
|
||||
- McClellan Oscillator / Summation Index
|
||||
- 成交量廣度分析(Up Volume vs Down Volume)
|
||||
- 板塊輪動強度追蹤
|
||||
- 市場參與度評分
|
||||
24
skills/market-environment-analysis/SKILL.md
Normal file
24
skills/market-environment-analysis/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,24 @@
|
||||
---
|
||||
name: 總體市場環境分析
|
||||
slug: market-environment-analysis
|
||||
description: 總體市場環境分析,涵蓋股市、外匯、商品、殖利率、情緒指標的結構化報告
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/market-environment-analysis/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 總體市場環境分析
|
||||
|
||||
產出結構化的總體市場環境報告,涵蓋多資產類別指標與情緒分析。
|
||||
|
||||
## 功能
|
||||
|
||||
- 全球股市指數概覽(美股、歐股、亞股、台股)
|
||||
- 外匯市場主要貨幣對走勢分析
|
||||
- 商品市場追蹤(原油、黃金、銅等)
|
||||
- 美國公債殖利率曲線分析(2Y/10Y 利差)
|
||||
- 市場情緒指標彙整(VIX、Put/Call Ratio、CNN 恐貪指數)
|
||||
- 跨資產相關性分析
|
||||
24
skills/market-news-analyst/SKILL.md
Normal file
24
skills/market-news-analyst/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,24 @@
|
||||
---
|
||||
name: 市場新聞分析師
|
||||
slug: market-news-analyst
|
||||
description: 蒐集過去 10 天市場新聞,分析 FOMC、財報、地緣政治等事件的市場影響並評分
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/market-news-analyst/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 市場新聞分析師
|
||||
|
||||
自動化市場新聞蒐集與影響評估,涵蓋 FOMC 決策、企業財報、地緣政治事件。
|
||||
|
||||
## 功能
|
||||
|
||||
- 自動蒐集過去 10 天的重要市場新聞
|
||||
- FOMC 會議決策與聲明解讀
|
||||
- 企業財報發布影響評估
|
||||
- 地緣政治事件追蹤(戰爭、制裁、貿易摩擦)
|
||||
- 各新聞事件影響方向評分(利多/利空/中性)
|
||||
- 影響嚴重度評級(高/中/低)
|
||||
25
skills/market-top-detector/SKILL.md
Normal file
25
skills/market-top-detector/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,25 @@
|
||||
---
|
||||
name: 市場頂部偵測器
|
||||
slug: market-top-detector
|
||||
description: 市場頂部偵測,綜合技術面背離、資金面轉弱、情緒面過熱的多維度警示系統
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/market-top-detector/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 市場頂部偵測器
|
||||
|
||||
多維度市場頂部偵測系統,提前預警趨勢反轉風險。
|
||||
|
||||
## 功能
|
||||
|
||||
- 價量背離偵測(價格創高但成交量萎縮)
|
||||
- 領先指標轉弱追蹤(半導體、運輸類股)
|
||||
- 信用利差擴大監測
|
||||
- VIX 期限結構異常偵測
|
||||
- 多空比例極端值警示
|
||||
- 頂部型態辨識(雙頂、頭肩頂)
|
||||
- 綜合頂部風險評分
|
||||
50
skills/morning-note/SKILL.md
Normal file
50
skills/morning-note/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,50 @@
|
||||
---
|
||||
name: 盤前晨報
|
||||
slug: morning-note
|
||||
description: 每日盤前市場摘要,整合美股收盤、亞股動態、台股盤前、重要數據、今日關注事件,含視覺化圖表
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: ginlix-ai/langalpha
|
||||
path: skills/morning-note/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 盤前晨報
|
||||
|
||||
每日自動化盤前晨報,覆蓋美股、亞股與台股,是財經情報研究員的每日起點。
|
||||
|
||||
## 報告結構
|
||||
|
||||
### 1. 美股收盤摘要(前一交易日)
|
||||
- 主要指數(S&P 500、NASDAQ、DOW)漲跌
|
||||
- 板塊表現(強勢/弱勢板塊)
|
||||
- VIX 恐慌指數
|
||||
- 美元指數、黃金、原油
|
||||
|
||||
### 2. 亞股盤中動態
|
||||
- 日股(日經225、TOPIX)
|
||||
- 港股(恆生指數)
|
||||
- A 股(上證、深圳)
|
||||
|
||||
### 3. 台股盤前
|
||||
- 期貨指示(台指期)
|
||||
- 外資昨日買賣超(透過 CasualMarket MCP)
|
||||
- ADR 指示(ADR 反映的台股隱含開盤)
|
||||
- 融資融券變化趨勢
|
||||
|
||||
### 4. 今日關注事件
|
||||
- 重要經濟數據發布(接 `economic-calendar-fetcher`)
|
||||
- 重量級財報(接 `earnings-calendar`)
|
||||
- Fed 官員發言
|
||||
|
||||
### 5. 需要的 MCP 工具
|
||||
|
||||
- `yfinance`:美股、亞股數據
|
||||
- `casual-market`:台股外資、融資融券
|
||||
- `fred`:總經數據
|
||||
|
||||
## 輸出格式
|
||||
|
||||
- Markdown 晨報(含表格與視覺化)
|
||||
- 每日 08:00 產出(台股開盤前)
|
||||
59
skills/options-strategy-advisor/SKILL.md
Normal file
59
skills/options-strategy-advisor/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,59 @@
|
||||
---
|
||||
name: 選擇權策略顧問
|
||||
slug: options-strategy-advisor
|
||||
description: Black-Scholes 定價、Greeks 計算、17+ 選擇權策略的損益模擬(價差、禿鷹、財報策略等),約 1200 行的完整選擇權分析技能
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/options-strategy-advisor/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 選擇權策略顧問
|
||||
|
||||
完整的選擇權分析工具,支援多方研究員、空方研究員與回測工程師。
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## 定價模型
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- Black-Scholes 歐式選擇權定價
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||||
- 二項式模型(美式選擇權)
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||||
- 隱含波動率反算
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## Greeks 計算
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| Greek | 含義 | 用途 |
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|---|---|---|
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| Delta | 標的資產敏感度 | 避險比率 |
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||||
| Gamma | Delta 的變化率 | 凸性風險 |
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| Theta | 時間價值衰減 | 持倉成本 |
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| Vega | 波動率敏感度 | 波動率交易 |
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| Rho | 利率敏感度 | 利率風險 |
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||||
## 支援策略(17+)
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||||
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**做多方向**:Long Call、Bull Call Spread、LEAPS、Covered Call
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||||
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||||
**做空方向**:Long Put、Bear Put Spread、Protective Put(避險)
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||||
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||||
**中性策略**:Iron Condor、Butterfly、Calendar Spread、Straddle、Strangle
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||||
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**財報策略**:Earnings Straddle、Earnings Strangle(財報前後波動率策略)
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||||
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||||
## 損益分析
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||||
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||||
- 每個策略的損益圖表
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||||
- 最大獲利、最大虧損
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||||
- 損益平衡點
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- 獲利機率估算
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## 需要的 MCP 工具
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- `yfinance`:選擇權鏈數據
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- `optionsflow` MCP:更深度的 Greeks 與策略分析
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||||
## 使用時機
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||||
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- 多方研究員:Call 策略搭配股票多頭
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||||
- 空方研究員:Put 策略搭配市場避險
|
||||
- 回測工程師:選擇權策略回測基礎
|
||||
54
skills/pair-trade-screener/SKILL.md
Normal file
54
skills/pair-trade-screener/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,54 @@
|
||||
---
|
||||
name: 配對交易篩選器
|
||||
slug: pair-trade-screener
|
||||
description: 統計套利技能,執行共整合檢定、計算利差 Z 值,產出市場中性配對交易的進出場建議,約 1100 行的量化套利技能
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/pair-trade-screener/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 配對交易篩選器
|
||||
|
||||
量化統計套利工具,為回測工程師提供配對交易策略的研究與回測基礎。
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||||
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||||
## 統計方法論
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||||
### 共整合檢定(Cointegration Test)
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- Engle-Granger 兩步驟法
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||||
- Johansen 共整合檢定
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||||
- 確認長期均值回歸關係
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||||
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||||
### 利差分析
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||||
- 計算標準化利差(Z-Score)
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||||
- 利差的歷史分布
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||||
- 均值回歸速度(Half-Life)
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||||
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||||
### 進出場訊號
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||||
- 進場:Z-Score > ±2(標準差)
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||||
- 離場:Z-Score 回歸至 0
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||||
- 止損:Z-Score > ±3
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||||
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||||
## 篩選範圍
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||||
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||||
- 同板塊股票配對(最高共整合可能性)
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||||
- ETF 配對(例:XLK vs QQQ)
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||||
- 跨市場配對(台積電 vs 英特爾)
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||||
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||||
## 輸出格式
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||||
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||||
- 候選配對清單(含共整合 p 值、Half-Life)
|
||||
- 當前各配對的 Z-Score
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||||
- 建議做多/做空方向
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||||
- 歷史套利機會統計
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||||
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||||
## 需要的 MCP 工具
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||||
|
||||
- `yfinance`:歷史價格數據
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||||
- 需要 Python 環境(scipy、statsmodels)
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||||
|
||||
## 使用時機
|
||||
|
||||
回測工程師開發市場中性策略;量化策略師尋找低相關性的附加收益來源
|
||||
43
skills/pead-screener/SKILL.md
Normal file
43
skills/pead-screener/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,43 @@
|
||||
---
|
||||
name: PEAD 篩選器
|
||||
slug: pead-screener
|
||||
description: 財報後公告漂移(Post-Earnings Announcement Drift)篩選,自動識別財報跳空後的回調買點與突破訊號
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/pead-screener/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# PEAD 篩選器
|
||||
|
||||
基於 PEAD 效應(股價在正面財報後繼續上漲的傾向),篩選財報跳空後具備追入潛力的股票。
|
||||
|
||||
## PEAD 原理
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||||
|
||||
學術研究確認:股票在正面財報後的 60 天內,平均仍有超額報酬(因市場對好消息的反應不足)。
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||||
|
||||
## 篩選流程
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||||
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||||
1. **財報跳空識別**:找出財報後跳空 5%+ 的股票
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||||
2. **品質過濾**:EPS 超出預期幅度、成交量確認
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||||
3. **紅燈回調偵測**:跳空後的正常回調(3-8%),搜尋低成交量回調
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||||
4. **突破確認**:回調後重新突破跳空日高點
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||||
|
||||
## 評分標準
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||||
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||||
- 跳空幅度(越大越強)
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||||
- 成交量(跳空日需高量)
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||||
- 財務品質(EPS 超預期幅度、趨勢)
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||||
- 技術位置(站上均線系統)
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||||
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||||
## 輸出格式
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||||
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||||
- PEAD 候選清單(含評分)
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||||
- 各股建議觀察點(回調完成的確認條件)
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||||
- 建議進場位置與止損
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||||
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||||
## 使用時機
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||||
|
||||
財報季中,多方研究員配合 `earnings-trade-analyzer` 使用,識別最具動能的財報受益股
|
||||
52
skills/portfolio-manager/SKILL.md
Normal file
52
skills/portfolio-manager/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,52 @@
|
||||
---
|
||||
name: 投資組合管理員
|
||||
slug: portfolio-manager
|
||||
description: 透過 Alpaca MCP 分析投資組合配置、風險指標、再平衡建議、稅損採收機會與股息分析,約 1100 行的完整投資組合管理技能
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/portfolio-manager/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 投資組合管理員
|
||||
|
||||
完整投資組合管理工具,為執行長和量化策略師提供組合層級的決策支援。
|
||||
|
||||
## 功能
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||||
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||||
### 配置分析
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||||
- 持倉配置(按板塊、市值、地區)
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||||
- 集中度風險(單一標的/板塊上限)
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||||
- Beta 加權曝險
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||||
|
||||
### 風險指標
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||||
- 投資組合 Beta
|
||||
- 相關性矩陣(避免過度集中相似標的)
|
||||
- 最大回撤預估
|
||||
- VaR(風險值)
|
||||
|
||||
### 再平衡建議
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||||
- 偏離目標配置的標的
|
||||
- 建議買入/賣出操作
|
||||
- 交易成本最小化
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||||
|
||||
### 稅損採收
|
||||
- 虧損部位識別
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||||
- 稅損採收時機建議
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||||
- 替代標的推薦(避免 Wash Sale 規則)
|
||||
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||||
### 股息分析
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||||
- 組合殖利率
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||||
- 股息成長趨勢
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||||
- 派息穩定性評估
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||||
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||||
## 需要的 MCP 工具
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||||
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||||
- **Alpaca MCP**(主要):帳戶資料、持倉、歷史交易
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||||
- `yfinance`:補充市場數據
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||||
|
||||
## ⚠️ 注意
|
||||
|
||||
需要 Alpaca 帳戶設定。目前為規劃技能,實際啟用需配置 Alpaca MCP。
|
||||
25
skills/position-sizer/SKILL.md
Normal file
25
skills/position-sizer/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,25 @@
|
||||
---
|
||||
name: 部位規模計算器
|
||||
slug: position-sizer
|
||||
description: 部位規模計算器,基於風險預算、波動率與凱利公式計算最適部位大小
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/position-sizer/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 部位規模計算器
|
||||
|
||||
科學化部位規模管理工具,平衡獲利潛力與風險控制。
|
||||
|
||||
## 功能
|
||||
|
||||
- 固定風險百分比法(每筆風險 1-2% 資本)
|
||||
- 凱利公式(Kelly Criterion)最適部位計算
|
||||
- 波動率調整部位(ATR-based Sizing)
|
||||
- 相關性調整(避免過度集中同類資產)
|
||||
- 最大單一部位上限控制
|
||||
- 投資組合層級風險預算分配
|
||||
- 加減碼規模建議
|
||||
25
skills/scenario-analyzer/SKILL.md
Normal file
25
skills/scenario-analyzer/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,25 @@
|
||||
---
|
||||
name: 情境分析引擎
|
||||
slug: scenario-analyzer
|
||||
description: 情境分析引擎,建構牛熊中性多重情境,量化各情境機率與預期報酬
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/scenario-analyzer/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 情境分析引擎
|
||||
|
||||
結構化情境分析工具,為策略決策提供多情境框架。
|
||||
|
||||
## 功能
|
||||
|
||||
- 多情境建構(Bull / Base / Bear Case)
|
||||
- 各情境觸發條件定義
|
||||
- 機率權重分配
|
||||
- 預期報酬 / 最大虧損計算
|
||||
- 情境切換觸發條件(Trigger Points)
|
||||
- 壓力測試(黑天鵝事件模擬)
|
||||
- 情境加權預期值計算
|
||||
42
skills/sector-analyst/SKILL.md
Normal file
42
skills/sector-analyst/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,42 @@
|
||||
---
|
||||
name: 板塊輪動分析師
|
||||
slug: sector-analyst
|
||||
description: 從 CSV 數據分析美股十一大板塊的輪動模式與市場週期定位,識別強勢/弱勢板塊
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/sector-analyst/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 板塊輪動分析師
|
||||
|
||||
分析各板塊相對強弱與市場週期位置,為多方和空方研究員提供板塊選擇依據。
|
||||
|
||||
## 功能
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||||
|
||||
- 分析美股 11 大 GICS 板塊的相對強弱(XLK、XLF、XLE、XLV 等)
|
||||
- 識別領先板塊與落後板塊
|
||||
- 市場週期定位(擴張期、繁榮期、收縮期、衰退期)
|
||||
- 板塊輪動方向判斷
|
||||
- 支援 CSV 數據或可選的圖表圖像輸入
|
||||
- 台股板塊映射(半導體、金融、電子、傳產等)
|
||||
|
||||
## 輸入格式
|
||||
|
||||
- 板塊 ETF 的歷史價格 CSV
|
||||
- 可選:板塊表現圖表截圖
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||||
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||||
## 輸出格式
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||||
|
||||
- 板塊強弱排名表
|
||||
- 市場週期評估
|
||||
- 建議加碼/減碼板塊
|
||||
- 相對強弱評分(-100 至 +100)
|
||||
|
||||
## 使用時機
|
||||
|
||||
- 多方研究員需要識別領頭羊板塊
|
||||
- 空方研究員尋找最弱板塊做空標的
|
||||
- 量化策略師決定配置比重
|
||||
52
skills/sector-overview/SKILL.md
Normal file
52
skills/sector-overview/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,52 @@
|
||||
---
|
||||
name: 板塊概況分析
|
||||
slug: sector-overview
|
||||
description: 產出特定板塊的全面概況報告,涵蓋板塊基本面趨勢、主要催化劑、龍頭股表現、估值水平與相對強弱
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: ginlix-ai/langalpha
|
||||
path: skills/sector-overview/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 板塊概況分析
|
||||
|
||||
產出針對特定板塊的完整概況報告,為市場結構研究員、空方研究員提供板塊層級的分析基礎。
|
||||
|
||||
## 報告內容
|
||||
|
||||
### 板塊基本面
|
||||
- 板塊整體營收/獲利趨勢
|
||||
- 毛利率、ROE 趨勢
|
||||
- 板塊 P/E、EV/EBITDA 歷史分位
|
||||
|
||||
### 主要催化劑
|
||||
- 近期推動板塊的利多事件
|
||||
- 潛在的利空風險
|
||||
- 政策/監管面動態
|
||||
|
||||
### 龍頭股表現
|
||||
- 板塊前5大市值股票表現
|
||||
- 龍頭股與板塊 ETF 的強弱比較
|
||||
- 異常強勢/弱勢個股
|
||||
|
||||
### 技術面
|
||||
- 板塊 ETF 相對大盤的相對強弱
|
||||
- 板塊 ETF 的技術結構
|
||||
- 資金流入/流出趨勢
|
||||
|
||||
### 台股板塊對應
|
||||
- 半導體:台積電、聯發科、日月光
|
||||
- 金融:富邦金、國泰金、中信金
|
||||
- 傳產/化工:台塑、台化
|
||||
|
||||
## 需要的 MCP 工具
|
||||
|
||||
- `yfinance`:板塊 ETF 數據(XLK、XLF 等)
|
||||
- `casual-market`:台股板塊數據
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||||
- `tradingview`:板塊篩選
|
||||
|
||||
## 使用時機
|
||||
|
||||
市場結構研究員識別強弱板塊;空方研究員找弱勢板塊做空標的
|
||||
25
skills/signal-postmortem/SKILL.md
Normal file
25
skills/signal-postmortem/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,25 @@
|
||||
---
|
||||
name: 訊號事後分析
|
||||
slug: signal-postmortem
|
||||
description: 訊號事後分析,回顧歷史訊號準確率、獲利因子分解與策略衰退偵測
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/signal-postmortem/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 訊號事後分析
|
||||
|
||||
系統性訊號與策略事後檢討工具,從歷史表現中萃取改進方向。
|
||||
|
||||
## 功能
|
||||
|
||||
- 訊號準確率追蹤(按類型、時間段)
|
||||
- 獲利因子分解(Alpha 來源拆解)
|
||||
- 策略衰退偵測(Rolling Sharpe 下降)
|
||||
- 失敗交易歸因分析
|
||||
- 市場環境 vs 策略表現關聯
|
||||
- 改進建議優先排序
|
||||
- 定期績效報告產出
|
||||
55
skills/stanley-druckenmiller-investment/SKILL.md
Normal file
55
skills/stanley-druckenmiller-investment/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,55 @@
|
||||
---
|
||||
name: Druckenmiller 策略合成器
|
||||
slug: stanley-druckenmiller-investment
|
||||
description: 整合 8 個上游技能輸出,以 Stanley Druckenmiller 的宏觀投資方法論產出統一信心評分(0-100)、型態分類與倉位配置建議
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/stanley-druckenmiller-investment/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Druckenmiller 策略合成器
|
||||
|
||||
以傳奇宏觀交易員 Stanley Druckenmiller 的投資哲學為框架,整合所有研究輸出,為執行長和策略師提供最終的高信心投資判斷。
|
||||
|
||||
## Druckenmiller 核心原則
|
||||
|
||||
- **流動性優先**:央行政策和資金環境是最重要的因素
|
||||
- **集中押注**:高信心時重倉,而非分散
|
||||
- **不對稱機會**:尋找風險/報酬至少 3:1 的機會
|
||||
- **情境切換**:環境改變時快速調整倉位
|
||||
|
||||
## 整合的 8 個上游輸入
|
||||
|
||||
1. `macro-regime-detector` — 總體環境判斷
|
||||
2. `market-breadth-analyzer` — 市場廣度
|
||||
3. `uptrend-analyzer` — 漲勢健康度
|
||||
4. `sector-analyst` — 板塊輪動
|
||||
5. `market-top-detector` — 頂部風險
|
||||
6. `us-market-bubble-detector` — 泡沫評估
|
||||
7. `scenario-analyzer` — 情境概率
|
||||
8. `edge-signal-aggregator` — Edge 訊號
|
||||
|
||||
## 輸出格式
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"conviction_score": 85,
|
||||
"pattern": "Early Bull | Late Bull | Bear Rally | Bear",
|
||||
"allocation": {
|
||||
"equity_pct": 80,
|
||||
"cash_pct": 15,
|
||||
"hedge_pct": 5
|
||||
},
|
||||
"top_opportunity": "最高信心機會描述",
|
||||
"key_risk": "最大風險描述",
|
||||
"rationale": "150字以內的決策邏輯"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 使用時機
|
||||
|
||||
- 執行長組裝 Final_Decision_Packet 前
|
||||
- 量化策略師完成多空辯論後的收斂步驟
|
||||
43
skills/strategy-pivot-designer/SKILL.md
Normal file
43
skills/strategy-pivot-designer/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,43 @@
|
||||
---
|
||||
name: 策略轉向設計師
|
||||
slug: strategy-pivot-designer
|
||||
description: 偵測回測策略停滯或陷入局部最優,自動提出結構性不同的策略轉向方案,突破策略開發瓶頸
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/strategy-pivot-designer/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 策略轉向設計師
|
||||
|
||||
當回測工程師的策略陷入停滯或過度擬合時,提供結構性不同的替代方向。
|
||||
|
||||
## 問題偵測
|
||||
|
||||
識別以下回測問題:
|
||||
- **停滯**:多次參數調整後績效無明顯提升
|
||||
- **局部最優**:Sharpe Ratio 卡在次優解
|
||||
- **過度擬合**:樣本內好但樣本外差
|
||||
- **環境依賴**:只在特定市場環境有效
|
||||
|
||||
## 轉向設計流程
|
||||
|
||||
1. 分析當前策略的核心 Edge 來源
|
||||
2. 識別結構性限制(為什麼當前方向無法繼續改進)
|
||||
3. 提出 3 個結構性不同的替代方向:
|
||||
- 方向 A:改變進場邏輯
|
||||
- 方向 B:改變持倉/出場邏輯
|
||||
- 方向 C:改變市場/時間框架
|
||||
4. 每個方向附帶初始假設與驗證建議
|
||||
|
||||
## 輸入
|
||||
|
||||
- 當前策略描述與回測績效摘要
|
||||
- 失敗的優化歷史
|
||||
|
||||
## 輸出
|
||||
|
||||
- 停滯診斷報告
|
||||
- 3 個轉向方案(含預期 Edge 來源與初步驗證方法)
|
||||
24
skills/technical-analyst/SKILL.md
Normal file
24
skills/technical-analyst/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,24 @@
|
||||
---
|
||||
name: 技術分析師
|
||||
slug: technical-analyst
|
||||
description: 技術分析工具,支援均線、RSI、MACD、布林通道等指標運算與圖表判讀
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||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/technical-analyst/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 技術分析師
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||||
|
||||
全方位技術指標分析,涵蓋趨勢、動量、波動率指標,產出結構化技術分析報告。
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||||
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||||
## 功能
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||||
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||||
- 多時間框架趨勢分析(日/週/月線)
|
||||
- 均線系統(SMA、EMA、交叉訊號)
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||||
- 動量指標(RSI、MACD、Stochastic)
|
||||
- 波動率指標(Bollinger Bands、ATR)
|
||||
- 支撐/阻力位識別
|
||||
- 型態辨識(頭肩頂底、三角收斂等)
|
||||
44
skills/theme-detector/SKILL.md
Normal file
44
skills/theme-detector/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,44 @@
|
||||
---
|
||||
name: 市場主題偵測器
|
||||
slug: theme-detector
|
||||
description: 偵測當前市場的趨勢主題(AI、能源轉型、利率等),評估各主題的熱度、生命週期階段與信心評分
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/theme-detector/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 市場主題偵測器
|
||||
|
||||
識別市場正在定價的敘事主題,讓財經情報研究員掌握資金輪動的底層邏輯。
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||||
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||||
## 功能
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||||
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||||
- 偵測跨板塊的趨勢主題(例:AI 算力、再工業化、防禦支出)
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||||
- 評估主題熱度(0-100)
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||||
- 判斷主題生命週期階段(萌芽/成長/成熟/衰退)
|
||||
- 信心評分(基於媒體關注度、資金流入、分析師覆蓋)
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||||
- 識別受益/受害股票/板塊
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||||
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||||
## 分析維度
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||||
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||||
- **媒體熱度**:主題相關新聞頻率趨勢
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||||
- **資金流向**:相關 ETF/板塊資金流入流出
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||||
- **盈利影響**:財報電話中提及頻率
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||||
- **政策支持**:監管/政策方向
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||||
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||||
## 輸出格式
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||||
```
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主題:AI 算力基礎設施
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熱度:87/100 | 生命週期:成長期
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||||
信心:高
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受益板塊:半導體、資料中心 REIT、電力設施
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||||
風險:估值過高、資本支出超支
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||||
```
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||||
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||||
## 使用時機
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||||
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||||
財經情報研究員每日盤前蒐集,識別本週/本月資金追逐的主題,配合 `morning-note` 輸出
|
||||
49
skills/thesis-tracker/SKILL.md
Normal file
49
skills/thesis-tracker/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,49 @@
|
||||
---
|
||||
name: 投資論點追蹤器
|
||||
slug: thesis-tracker
|
||||
description: 長期追蹤投資論點的進展,監控關鍵假設是否仍然成立,在論點失效時自動預警
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: ginlix-ai/langalpha
|
||||
path: skills/thesis-tracker/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 投資論點追蹤器
|
||||
|
||||
持續監控量化策略師建立的投資論點,確保策略決策基於最新的市場現實。
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||||
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||||
## 追蹤結構
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||||
|
||||
每個論點追蹤:
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||||
- **核心假設**:論點成立的前提條件
|
||||
- **關鍵指標**:用來驗證假設的可觀察指標
|
||||
- **當前狀態**:論點是否仍然成立
|
||||
- **信心度變化**:隨時間的信心度趨勢
|
||||
- **否定條件**:哪些事件會讓論點失效
|
||||
|
||||
## 功能
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||||
|
||||
- 定期更新論點狀態(可設定每日/每週)
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||||
- 偵測核心假設的變化
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||||
- 論點失效時自動升級給量化策略師
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||||
- 產出論點追蹤報告
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||||
- 與 `trader-memory-core` 同步狀態
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||||
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||||
## 論點狀態
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||||
|
||||
- **Intact**:論點完整,繼續持有
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||||
- **Weakening**:部分假設受挫,注意
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||||
- **Violated**:核心假設失效,建議退出
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||||
- **Evolving**:論點方向改變,需要重新評估
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||||
|
||||
## 輸入
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||||
|
||||
- 策略師的 Strategy_Thesis.json
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||||
- 市場更新數據
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||||
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||||
## 輸出
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||||
|
||||
- 論點狀態報告(含信心度趨勢圖)
|
||||
- 失效預警通知
|
||||
37
skills/trade-hypothesis-ideator/SKILL.md
Normal file
37
skills/trade-hypothesis-ideator/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,37 @@
|
||||
---
|
||||
name: 交易假設發想器
|
||||
slug: trade-hypothesis-ideator
|
||||
description: 生成 1-5 個可偽證的交易假設卡,每張包含實驗設計、否定條件(Kill Criteria)與可選的 strategy.yaml 匯出
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||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/trade-hypothesis-ideator/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 交易假設發想器
|
||||
|
||||
將市場觀察轉化為結構化、可測試的交易假設,確保每個策略概念都有明確的驗證條件和失效條件。
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||||
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||||
## 假設卡格式
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||||
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||||
每張假設卡包含:
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||||
- **假設陳述**:「如果 X 發生,則 Y 將在 Z 時間框架內發生」
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||||
- **可觀察證據**:當前支持假設的數據
|
||||
- **實驗設計**:如何測試這個假設
|
||||
- **否定條件(Kill Criteria)**:哪些事件會讓假設立即失效
|
||||
- **信心度評分**(0-100)
|
||||
- **可選匯出**:strategy.yaml(交給回測工程師)
|
||||
|
||||
## 功能
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||||
|
||||
- 接受任意市場觀察作為輸入
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||||
- 結構化生成 1-5 張假設卡
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||||
- 強制要求每個假設都有 Kill Criteria(防止確認偏誤)
|
||||
- 可選匯出 strategy.yaml 格式供回測使用
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||||
|
||||
## 使用時機
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||||
|
||||
- 量化策略師在多空辯論後,將收斂觀點轉為可測試假設
|
||||
- 配合 `edge-pipeline-orchestrator` 進入完整研究流程
|
||||
54
skills/trader-memory-core/SKILL.md
Normal file
54
skills/trader-memory-core/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,54 @@
|
||||
---
|
||||
name: 交易員記憶核心
|
||||
slug: trader-memory-core
|
||||
description: 持久化論點生命週期管理,追蹤從想法到平倉的完整交易記錄(IDEA→ENTRY_READY→ACTIVE→CLOSED),含 P&L、MAE/MFE 與事後分析
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||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/trader-memory-core/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 交易員記憶核心
|
||||
|
||||
KingClawArmy 的持久記憶層。記錄所有交易論點的完整生命週期,並作為所有 Agent 的共享狀態存儲,確保跨對話的資訊不遺失。
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||||
|
||||
## 論點狀態機
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||||
|
||||
```
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||||
IDEA → ENTRY_READY → ACTIVE → CLOSED
|
||||
↑ ↓
|
||||
(修訂) (平倉/止損)
|
||||
```
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||||
|
||||
- **IDEA**:初步假設,尚未驗證
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||||
- **ENTRY_READY**:通過審查,等待進場條件
|
||||
- **ACTIVE**:已進場,持倉中
|
||||
- **CLOSED**:已平倉(含盈虧記錄)
|
||||
|
||||
## 功能
|
||||
|
||||
- 跨對話持久化論點狀態
|
||||
- 追蹤每個論點的 P&L、MAE(最大不利移動)、MFE(最大有利移動)
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||||
- 從所有篩選器(CANSLIM、VCP、PEAD、Edge Pipeline)接收輸入
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||||
- 觸發事後分析(Signal Postmortem)
|
||||
- 按狀態、市場、方向、信心度查詢論點
|
||||
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||||
## 輸入來源
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||||
|
||||
- 所有篩選器 Agent 的輸出
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||||
- 量化策略師的 Strategy_Thesis.json
|
||||
- 市場事件更新
|
||||
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||||
## 輸出格式
|
||||
|
||||
- 持久化 YAML/Markdown 記憶檔案
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||||
- 論點列表(按狀態篩選)
|
||||
- P&L 摘要報告
|
||||
- 事後分析觸發請求
|
||||
|
||||
## 需要的 MCP 工具
|
||||
|
||||
- 檔案系統(讀寫持久化記憶)
|
||||
- 任何提供現價的 MCP(yfinance、casual-market)
|
||||
43
skills/uptrend-analyzer/SKILL.md
Normal file
43
skills/uptrend-analyzer/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,43 @@
|
||||
---
|
||||
name: 漲勢分析器
|
||||
slug: uptrend-analyzer
|
||||
description: 五成分 0-100 漲勢健康度綜合評分(廣度30%、板塊參與25%、動量20%、輪動15%、歷史10%),判斷多頭趨勢強度
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/uptrend-analyzer/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 漲勢分析器
|
||||
|
||||
評估當前市場漲勢的健康程度與可持續性,為策略師提供多頭強度量化指標。
|
||||
|
||||
## 評分組成(共 100 分)
|
||||
|
||||
| 成分 | 權重 | 說明 |
|
||||
|---|---|---|
|
||||
| 市場廣度 | 30% | 漲勢參與股票的比例 |
|
||||
| 板塊參與度 | 25% | 同步上漲的板塊數量 |
|
||||
| 動量強度 | 20% | 主要指數的動量狀況 |
|
||||
| 輪動健康度 | 15% | 板塊輪動是否有序 |
|
||||
| 歷史比對 | 10% | 與歷史牛市的相似度 |
|
||||
|
||||
## 評分解讀
|
||||
|
||||
- **80-100**:強勢多頭,積極進場
|
||||
- **60-79**:健康多頭,謹慎持有
|
||||
- **40-59**:疲弱多頭,減少部位
|
||||
- **0-39**:多頭結束或熊市,現金為王
|
||||
|
||||
## 輸出格式
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||||
|
||||
- 漲勢健康度綜合評分(0-100)
|
||||
- 各成分細項評分
|
||||
- 主要弱點診斷
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||||
- 建議操作方向
|
||||
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||||
## 使用時機
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||||
|
||||
配合 `market-breadth-analyzer` 和 `macro-regime-detector` 使用,三者共同判斷市場環境
|
||||
25
skills/us-market-bubble-detector/SKILL.md
Normal file
25
skills/us-market-bubble-detector/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,25 @@
|
||||
---
|
||||
name: 美股泡沫偵測器
|
||||
slug: us-market-bubble-detector
|
||||
description: 美股泡沫偵測,分析估值偏離、槓桿水位、散戶狂熱指標與歷史泡沫比對
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/us-market-bubble-detector/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 美股泡沫偵測器
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||||
|
||||
系統性偵測市場泡沫訊號,量化過熱程度與風險等級。
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||||
|
||||
## 功能
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||||
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||||
- Shiller CAPE 估值偏離度分析
|
||||
- 融資餘額 / 槓桿水位追蹤
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||||
- 散戶參與度指標(零股交易量、開戶數)
|
||||
- Meme Stock 熱度監測
|
||||
- IPO / SPAC 市場過熱指標
|
||||
- 歷史泡沫模式比對(2000、2008、2021)
|
||||
- 泡沫風險評分(1-10)
|
||||
28
skills/us-stock-analysis/SKILL.md
Normal file
28
skills/us-stock-analysis/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,28 @@
|
||||
---
|
||||
name: 美股個股分析
|
||||
slug: us-stock-analysis
|
||||
description: 美股個股深度分析,涵蓋基本面、財報、估值模型與產業比較
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: OctagonAI/skills
|
||||
path: skills/us-stock-analysis/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: ginlix-ai/langalpha
|
||||
path: skills/stock-fundamentals/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 美股個股分析
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||||
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||||
美股個股全面分析工具,整合基本面數據、財報解讀與估值模型。
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||||
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||||
## 功能
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||||
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||||
- 個股基本面分析(營收、EPS、毛利率趨勢)
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||||
- 財報季解讀(10-Q/10-K 關鍵數據擷取)
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||||
- 估值模型(P/E、P/S、DCF、PEG)
|
||||
- 同業比較分析
|
||||
- 機構評級彙整(Buy/Hold/Sell 分佈)
|
||||
- 內部人交易追蹤
|
||||
45
skills/vcp-screener/SKILL.md
Normal file
45
skills/vcp-screener/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,45 @@
|
||||
---
|
||||
name: VCP 篩選器
|
||||
slug: vcp-screener
|
||||
description: Minervini 的波動收縮型態(Volatility Contraction Pattern)偵測,在第 2 階段上升趨勢中識別低風險進場點
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: tradermonty/claude-trading-skills
|
||||
path: skills/vcp-screener/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
|
||||
|
||||
# VCP 篩選器
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||||
|
||||
偵測 Mark Minervini 的波動收縮型態(VCP),找出主升段中的低風險高報酬進場機會。
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## VCP 型態特徵
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- 股票處於第 2 階段上升趨勢(均線多頭排列)
|
||||
- 出現多次回調,每次回調幅度遞減(例:12%→8%→4%)
|
||||
- 每次回調時間縮短
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||||
- 成交量在收縮階段萎縮
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||||
- 在突破前成交量放大
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||||
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||||
## 三階段偵測流程
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||||
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1. **Stage 2 確認**:確認股票處於第 2 階段(50/150/200 日均線排列)
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||||
2. **收縮偵測**:識別回調幅度遞減的波動收縮
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||||
3. **進場觸發**:成交量放大的樞紐突破
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||||
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||||
## 需要的 MCP 工具
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||||
- `yfinance`:歷史價格與成交量數據
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- `tradingview`:技術指標確認
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## 輸出格式
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- VCP 候選股票列表
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- 各股的收縮階段描述(幾次收縮、幅度)
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- 建議進場點(樞紐位置)
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- 建議止損位
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||||
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||||
## 使用時機
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||||
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||||
配合 CANSLIM 篩選器使用,在符合 CANSLIM 條件的股票中找 VCP 型態
|
||||
46
skills/xlsx/SKILL.md
Normal file
46
skills/xlsx/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,46 @@
|
||||
---
|
||||
name: Excel 試算表
|
||||
slug: xlsx
|
||||
description: 建立、編輯、分析符合金融建模標準的 Excel 試算表,含色碼規範(藍色=輸入、黑色=公式)、財務格式化與績效分析
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
- kind: github-file
|
||||
repo: anthropics/skills
|
||||
path: skills/xlsx/SKILL.md
|
||||
usage: referenced
|
||||
---
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||||
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||||
# Excel 試算表
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||||
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||||
Anthropic 官方技能。產出符合華爾街標準的專業 Excel 試算表,用於績效追蹤、財務分析與數據呈現。
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||||
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## 金融建模色碼標準
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||||
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||||
| 顏色 | 含義 |
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|---|---|
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| 🔵 藍色(深藍字體) | 硬式輸入(手動輸入的假設值) |
|
||||
| ⚫ 黑色字體 | 公式計算(不得手動覆寫) |
|
||||
| 🟢 綠色字體 | 外部連結(從其他工作表引入) |
|
||||
| 🔴 紅色字體 | 檢查項目(有問題需要注意) |
|
||||
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||||
## 功能
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||||
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||||
- 建立標準財務試算表(損益表、資產負債表、現金流量表)
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||||
- 回測績效追蹤表(Sharpe、Sortino、最大回撤)
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||||
- 投資組合分析(配置、風險、報酬歸因)
|
||||
- 股票比較矩陣(多標的並排比較)
|
||||
- 數據驗證規則設定
|
||||
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||||
## 輸入
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||||
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||||
- 數據來源(JSON/CSV)或數據描述
|
||||
- 試算表目的描述
|
||||
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||||
## 輸出
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||||
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||||
- 標準 .xlsx 檔案
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||||
- 含色碼、公式、格式化
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||||
## 使用時機
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||||
資料分析師產出回測績效報告;秘書整理月度 KPI 追蹤表
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Reference in New Issue
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