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基于 Financial Modeling Prep (FMP) API 获取美股未来一周财报日程的技能,聚焦市值超 20 亿美元的中大盘公司,按日期与公布时段(盘前、盘后、未定)分组,生成含 EPS 与营收预期的 Markdown 报告。需自备 FMP API Key。
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更新于 11-05 00:16
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基于 Financial Modeling Prep (FMP) API 获取美股未来一周财报日程的技能,聚焦市值超 20 亿美元的中大盘公司,按日期与公布时段(盘前、盘后、未定)分组,生成含 EPS 与营收预期的 Markdown 报告。需自备 FMP API Key。
用于筛选和分析近期财报后股票的五因子加权评分工具,按跳空幅度、财报前趋势、成交量趋势、MA200位置与MA50位置评分并给出A/B/C/D等级,辅助发现财报后动量交易候选。需FMP API密钥。
用于把美股日终行情观察转化为可复现研究工单,并导出兼容 trade-strategy-pipeline 的候选策略规格。它支持自动检测、导出与接口校验,主要面向信号筛选与流水线交接。
Edge Hint Extractor 是 claude-trading-skills 中的技能,用于把每日市场观察信号(market_summary、anomalies、news_reactions)转为结构化 edge hints,可选用 LLM 生成想法,最终输出标准 hints.yaml 供概念合成或自动检测使用。
用于编排完整 edge 研究流水线的技能,覆盖候选检测、策略设计、评审、修订与导出,并可从中断阶段恢复或仅做评审。
Edge Signal Aggregator 是一个用于聚合多个边缘信号发现技能输出的 Claude 技能,可将 edge-candidate-agent、theme-detector、sector-analyst、institutional-flow-tracker 等来源的信号去重、加权并排序为统一的置信度仪表板,同时标记相互矛盾的信号。
Edge Strategy Designer 是一个用于量化交易策略设计的 Claude 技能,作用是在概念综合(concept synthesis)之后、管道导出验证之前,把概念层面的假设翻译成具体的策略草稿规格(strategy draft specs)。它接收由概念综合阶段产出的 edge_concepts.yaml 文件,为每个概念生成多个变体(核心 core、保守 conservative、研究探针 research-probe),并可选地生成可导出的 ticket YAML 文件,供下游的 edge-candidate-agent 导出与验证流程使用。该技能支持按风险偏好(conservative、balanced、aggressive)生成草稿,并依据假设类型(如 breakout、earnings_drift、panic_reversal 等)对止损、盈亏比、时间止损和移动止损进行校准,同时会把盈亏比下限钳制在 RR_FLOOR=1.5 以避免 C5 审查失败。运行需要 Python 3.9+ 与 PyYAML,输出包括 strategy_drafts 目录下的 YAML 文件、run_manifest.json,以及可选的可导出 ticket 文件。
Edge Strategy Reviewer 是一个用于对 edge-strategy-designer 生成的策略草稿进行确定性质量审查的工具。它从边缘合理性、过拟合风险、样本量充分性、执行现实性等维度对策略草稿进行加权评分,输出 PASS / REVISE / REJECT 判定,并评估草稿是否具备导出资格。适用于策略草稿生成后、导出至 edge-candidate-agent 之前的人工或自动质量把关。
一个离线期货头寸计算工具:根据方向、入场价与止损,用经核验的合约规格(乘数、最小变动价位、点值)和账户风险预算,算出可交易的合约数量,并输出风险报告。
FXMacroData 官方宏观数据发布日历技能,用于交易计划中的事件时间确认与宏观风险过滤。可获取 CPI、NFP、GDP、PCE、零售等发布事件,支持按币种与事件层级筛选。
该技能用于检测 QQQ/SPY 的 IBD 风格派发日(收盘跌至少 0.2% 且成交量高于前一日),跟踪 25 个交易日失效与 5% 涨幅失效规则,统计 d5/d15/d25 活跃数量,输出市场恶化信号及 TQQQ/QQQ 仓位建议,供盘后复盘。
用于监控股息投资组合的 Claude 技能,按 Kanchi 风格 T1-T5 强制复核触发器检测异常,将结果映射为 OK/WARN/REVIEW 状态并生成人工复核队列,不自动卖出。
基于月度跨资产比率分析,检测1-2年结构性宏观体制转换的Claude技能,通过RSP/SPY、收益率曲线、信用条件等6个组件识别集中、扩散、收缩、通胀、过渡五类体制,输出JSON与Markdown报告。
manifoldbt-backtester 是一个回测技能,用 manifoldbt Rust 引擎在 OHLCV 数据上运行声明式策略,将成交记录配对为完整交易,并输出 backtest-expert 评估器所需的八项指标。
该技能实现 Jason Shapiro COT 逆向流程第 2 步:当市场已被标记为拥挤(拥挤多头/空头)后,检验市场是否对利好该方向的消息反应失败,从而将“拥挤”确认为逆向设置候选。仅做研究/教育用途,不构成投资建议。
用于检测回测迭代停滞,并在参数调优陷入局部最优时生成结构性不同的策略转向方案。属于 Edge 流水线的反馈环节,通过重构策略骨架而非微调参数来突破局部最优。
theme-detector 是 tradermonty/claude-trading-skills 下的市场主题检测技能,通过跨行业动量、成交量与广度信号发现并排序趋势主题,区分看涨与看跌方向,评估生命周期阶段(Emerging/Accelerating/Trending/Mature/Exhausting)并给出置信度。
Trade Performance Coach 是一个交易复盘教练技能,用于审查已平仓交易、部分退出和月度汇总,评估流程遵守、风险纪律、执行质量,并基于证据标记可能的交易行为模式,生成下一场操作规则和反思问题;它仅做流程复盘,不提供买卖或仓位建议。
Turso 数据库(tursodb)的调试指南,介绍如何通过字节码对比、日志、ThreadSanitizer、确定性模拟与损坏分析工具排查问题。
Turso 实验性 MVCC 功能概览,介绍快照隔离、行版本管理与当前限制,属于开发中的数据库并发控制特性,官方明确标注尚未达到生产可用水平。
storage-format 是 tursodatabase/turso 项目中的存储格式文档,讲解 SQLite 文件格式在 tursodb 中的使用方式。内容涵盖数据库文件结构(第 1 页为头部与 schema,后续为 B-tree 页、溢出页与空闲页)、数据库头部前 100 字节各字段偏移与含义、页大小规则(2 的幂,512-65536 字节,默认 4096)、多字节整数使用大端序、页类型标志(内部索引页 0x02、内部表页 0x05、叶子索引页 0x0a、叶子表页 0x0d、溢出页、空闲页)、两类 B-tree(表 B-tree 使用 64 位 rowid 键并存储行数据,索引 B-tree 使用任意键)及其内部页与叶子页结构、单元格格式(表叶子单元格、表内部单元格、索引单元格)、记录负载格式与序列类型表、溢出页链与空闲链(trunk 页加叶子页号列表)。文档还列出 Turso 的关键实现文件路径,以及使用 tursodb 进行完整性检查、页数统计和空闲页统计的命令。
本技能介绍 Turso 数据库(tursodb)中事务正确性的实现细节,重点讲解 WAL(预写日志)机制、检查点流程、并发规则与崩溃恢复。Turso 仅使用 WAL 模式,数据文件为 .db 与 .db-wal,不生成 .db-shm,而是采用内存中的 WAL 索引(frame_cache 哈希表与原子读标记)。文档涵盖写入路径(写者向 WAL 追加帧,COMMIT 为头部带非零 db_size 的帧)、读取路径(读者获取读标记,逐页先查 WAL 再回退主库,获得一致快照)、四种检查点类型(PASSIVE、FULL、RESTART、TRUNCATE)以及一次仅一个写者、读写互不阻塞的并发规则。还说明了崩溃恢复流程、连接私有与共享状态的划分,以及持久性、原子性、隔离性、无丢失更新等正确性不变量。适用于需要理解 Turso/SQLite WAL 内部原理、事务行为或排查并发与恢复问题的开发者。
Upstash Vector 的 TypeScript SDK 技能文档,提供快速入门指引与统一入口,涵盖 Vector 功能、SDK 用法与集成。适用于用户询问如何使用 Vector 及其 TS SDK 的场景。
该技能介绍如何利用人员搜索聚合器与一手公共记录查找地址、电话、亲属、年龄和背景信息,并审计和移除自身数据暴露。核心原则:数据经纪商记录只是线索而非事实,必须回到一手来源核实。