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Szenario-Analyse

Analysiert 18-Monats-Szenarien basierend auf einer Schlagzeile. Führt die primäre Analyse mit dem Szenario-Analysten durch und holt eine Zweitmeinung vom Strategie-Reviewer ein. Erstellt einen umfassenden englischen Bericht mit Erst-, Zweit- und Drittordnungseffekten, empfohlenen Aktien und einer kritischen Prüfung.

Was ist Szenario-Analyse?

Dieser Skill analysiert mittel- bis langfristige Anlageszenarien (18 Monate) auf Basis einer aktuellen Schlagzeile. Der Workflow besteht aus drei Phasen: Zuerst wird die Schlagzeile geparst, der Ereignistyp klassifiziert (z.B. Geldpolitik, Geopolitik, Technologie) und relevante Referenzen (Eventmuster, Sektorsensitivitätsmatrix, Szenariovorlagen) geladen. In der zweiten Phase werden zwei spezialisierte Agenten nacheinander aufgerufen: Der `scenario-analyst` erstellt drei Szenarien (Basis/Bull/Bear), analysiert die Auswirkungen erster, zweiter und dritter Ordnung auf Sektoren und identifiziert Aktien mit positivem und negativem Einfluss (US-Markt). Der `strategy-reviewer` prüft die Analyse kritisch auf blinde Flecken, Verzerrungen und logische Konsistenz. In der dritten Phase werden die Ergebnisse integriert, ein abschließendes Anlageurteil gefällt und ein umfassender Bericht als Markdown-Datei unter `reports/` gespeichert. Der Skill ist plattformunabhängig, benötigt keine API-Schlüssel oder MCP-Server und eignet sich besonders für die systematische, mehrdimensionale Analyse von Nachrichtenereignissen mit mittelfristigem Anlagehorizont.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/tradermonty/claude-trading-skills/tree/main/skills/scenario-analyzer

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Dokumentation

Was macht Szenario-Analyse?

Übersicht

Dieser Skill analysiert mittel- bis langfristige (18-Monats-)Anlageszenarien ausgehend von einer Schlagzeile. Er ruft nacheinander zwei spezialisierte Agenten auf (scenario-analyst und strategy-reviewer) und integriert die mehrdimensionale Analyse mit einer kritischen Prüfung zu einem umfassenden Bericht.

Wann dieser Skill verwendet werden sollte

Verwenden Sie diesen Skill, wenn:

  • Sie die mittel- bis langfristigen Anlageauswirkungen einer Schlagzeile analysieren möchten
  • Sie mehrere 18-Monats-Szenarien konstruieren möchten
  • Sie sektorale/Aktienauswirkungen organisiert nach Erst-/Zweit-/Drittordnungseffekten wünschen
  • Sie eine umfassende Analyse inklusive einer Zweitmeinung benötigen

Beispiele:

/scenario-analyzer "Fed raises interest rates by 50bp, signals more hikes ahead"
/scenario-analyzer "China announces new tariffs on US semiconductors"
/scenario-analyzer "OPEC+ agrees to cut oil production by 2 million barrels per day"

Voraussetzungen

  • API-Schlüssel: Keine (verwendet nur WebSearch/WebFetch)
  • MCP-Server: Keine
  • Abhängigkeiten: Die Agenten scenario-analyst und strategy-reviewer müssen über das Task-Tool verfügbar sein

Architektur

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Skill (Orchestrator)                              │
│                                                                      │
│  Phase 1: Vorbereitung                                               │
│  ├─ Schlagzeilen-Parsing                                             │
│  ├─ Ereignistyp-Klassifizierung                                      │
│  └─ Referenz-Laden                                                   │
│                                                                      │
│  Phase 2: Agentenaufruf                                              │
│  ├─ scenario-analyst (Primäranalyse)                                 │
│  └─ strategy-reviewer (Zweitmeinung)                                 │
│                                                                      │
│  Phase 3: Integration & Berichterstellung                            │
│  └─ reports/scenario_analysis_<thema>_YYYYMMDD.md                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Arbeitsablauf

Phase 1: Vorbereitung

Schritt 1.1: Schlagzeilen-Parsing

Parst die vom Benutzer bereitgestellte Schlagzeile.

  1. Schlagzeilen-Prüfung

    • Bestätigen, dass eine Schlagzeile als Argument übergeben wurde
    • Falls nicht bereitgestellt, den Benutzer nach Eingabe fragen
  2. Schlüsselwort-Extraktion

    • Schlüsselentitäten (Unternehmensnamen, Ländernamen, Institutionen)
    • Numerische Daten (Zinssätze, Preise, Mengen)
    • Aktionen (Anhebung, Kürzung, Ankündigung, Zustimmung usw.)

Schritt 1.2: Ereignistyp-Klassifizierung

Klassifiziert die Schlagzeile in eine der folgenden Kategorien:

KategorieBeispiele
GeldpolitikFOMC, EZB, BOJ, Zinserhöhung, Zinssenkung, QE/QT
GeopolitikKrieg, Sanktionen, Zölle, Handelskonflikte
Regulierung & PolitikUmweltauflagen, Finanzregulierung, Kartellrecht
TechnologieKI, Elektrofahrzeuge, Erneuerbare, Halbleiter
RohstoffeRohöl, Gold, Kupfer, Agrarprodukte
Unternehmen & FusionenÜbernahmen, Insolvenzen, Gewinne, Branchenumstrukturierung

Schritt 1.3: Referenz-Laden

Basierend auf dem Ereignistyp die relevanten Referenzen laden:

Read references/headline_event_patterns.md
Read references/sector_sensitivity_matrix.md
Read references/scenario_playbooks.md

Referenzinhalte:

  • headline_event_patterns.md: Historische Ereignismuster und Marktreaktionen
  • sector_sensitivity_matrix.md: Ereignis × Sektor-Auswirkungsmatrix
  • scenario_playbooks.md: Szenario-Konstruktionsvorlagen und Best Practices

Phase 2: Agentenaufruf

Schritt 2.1: scenario-analyst aufrufen

Verwenden Sie das Agent-Tool, um den primären Analyseagenten aufzurufen.

Agent tool:
- subagent_type: "scenario-analyst"
- prompt: |
    Führen Sie eine 18-Monats-Szenarioanalyse für die folgende Schlagzeile durch.

    ## Ziel-Schlagzeile
    [die eingegebene Schlagzeile]

    ## Ereignistyp
    [Klassifizierungsergebnis]

    ## Referenzinformationen
    [Zusammenfassung der geladenen Referenzen]

    ## Analyseanforderungen
    1. Verwenden Sie WebSearch, um relevante Nachrichten der letzten 2 Wochen zu sammeln
    2. Konstruieren Sie 3 Szenarien – Basis/Bull/Bear (Wahrscheinlichkeiten summieren sich auf 100%)
    3. Analysieren Sie Auswirkungen 1./2./3. Ordnung nach Sektoren
    4. Wählen Sie 3-5 positiv und 3-5 negativ betroffene Aktien (nur US-Markt)
    5. Geben Sie alles auf Englisch aus

Erwartete Ausgabe:

  • Liste der zugehörigen Nachrichtenartikel
  • Details der 3 Szenarien (Basis/Bull/Bear)
  • Sektorale Auswirkungsanalyse (1./2./3. Ordnung)
  • Aktienempfehlungsliste

Schritt 2.2: strategy-reviewer aufrufen

Verwenden Sie die Ergebnisse des Szenario-Analysten, um den Prüfungsagenten aufzurufen.

Agent tool:
- subagent_type: "strategy-reviewer"
- prompt: |
    Überprüfen Sie die folgende Szenarioanalyse.

    ## Ziel-Schlagzeile
    [die eingegebene Schlagzeile]

    ## Analyseergebnis
    [die vollständige Ausgabe des Szenario-Analysten]

    ## Prüfanforderungen
    Prüfen Sie aus folgenden Perspektiven:
    1. Übersehene Sektoren/Aktien
    2. Gültigkeit der Wahrscheinlichkeitsverteilung der Szenarien
    3. Logische Konsistenz der Wirkungsanalyse
    4. Erkennung von Optimismus-/Pessimismus-Bias
    5. Vorschlag alternativer Szenarien
    6. Realismus des Zeitrahmens

    Geben Sie konstruktives und spezifisches Feedback auf Englisch.

Erwartete Ausgabe:

  • Hinweise auf blinde Flecken
  • Meinung zu den Szenario-Wahrscheinlichkeiten
  • Hinweise auf Verzerrungen
  • Vorschlag alternativer Szenarien
  • Endgültige Empfehlungen

Phase 3: Integration & Berichterstellung

Schritt 3.1: Ergebnisse integrieren

Integrieren Sie die Ausgaben beider Agenten, um das endgültige Anlageurteil zu fällen.

Integrationspunkte:

  1. Füllen Sie die in der Prüfung aufgeworfenen blinden Flecken
  2. Passen Sie ggf. die Wahrscheinlichkeitsverteilung an
  3. Fällen Sie das endgültige Urteil unter Berücksichtigung von Verzerrungen
  4. Formulieren Sie einen konkreten Aktionsplan

Schritt 3.2: Bericht erstellen

Erstellen Sie den endgültigen Bericht im folgenden Format und speichern Sie ihn in einer Datei.

Speicherort: reports/scenario_analysis_<thema>_YYYYMMDD.md

# Headline Scenario Analysis Report

**Analysed at**: YYYY-MM-DD HH:MM
**Target headline**: [die eingegebene Schlagzeile]
**Event type**: [Klassifizierungskategorie]

---

## 1. Related News Articles
[Nachrichtenliste, gesammelt vom scenario-analyst]

## 2. Scenario Overview (through 18 months out)

### Base Case (XX% probability)
[Szenario-Details]

### Bull Case (XX% probability)
[Szenario-Details]

### Bear Case (XX% probability)
[Szenario-Details]

## 3. Sector / Industry Impact

### 1st-Order Impact (direct)
[Auswirkungstabelle]

### 2nd-Order Impact (value chain / related industries)
[Auswirkungstabelle]

### 3rd-Order Impact (macro / regulation / technology)
[Auswirkungstabelle]

## 4. Stocks Expected to Benefit (3-5 tickers)
[Aktientabelle]

## 5. Stocks Expected to Be Hurt (3-5 tickers)
[Aktientabelle]

## 6. Second Opinion / Review
[Strategy-Reviewer-Ausgabe]

## 7. Final Investment Judgment & Implications

### Recommended Actions
[durch die Prüfung informierte konkrete Maßnahmen]

### Risk Factors
[Liste der Hauptrisiken]

### Monitoring Points
[zu beobachtende Indikatoren/Ereignisse]

---
**Generated by**: scenario-analyzer skill
**Agents**: scenario-analyst, strategy-reviewer

Schritt 3.3: Bericht speichern

  1. Erstellen Sie das Verzeichnis reports/, falls es nicht existiert
  2. Speichern Sie als scenario_analysis_<thema>_YYYYMMDD.md (z. B. scenario_analysis_venezuela_20260104.md)
  3. Benachrichtigen Sie den Benutzer, dass der Speichervorgang abgeschlossen ist
  4. Speichern Sie nicht direkt im Projektstammverzeichnis

Ausgabe

Dieser Skill erzeugt die folgende Datei:

DateiFormatBeschreibung
reports/scenario_analysis_<thema>_YYYYMMDD.mdMarkdownUmfassender Szenarioanalysebericht

Ausgabeinhalte:

  • Liste der zugehörigen Nachrichtenartikel
  • 3 Szenarien – Basis/Bull/Bear (mit Wahrscheinlichkeitsverteilung)
  • Sektorale Auswirkungsanalyse (1./2./3. Ordnung)
  • Positive/negative Aktienempfehlungen
  • Zweitmeinung / Prüfung
  • Endgültiges Anlageurteil & Implikationen

Ressourcen

Referenzen

  • references/headline_event_patterns.md – Ereignismuster und Marktreaktionen
  • references/sector_sensitivity_matrix.md – Sektorensensitivitätsmatrix
  • references/scenario_playbooks.md – Szenario-Konstruktionsvorlagen

Agenten

  • scenario-analyst – Primäre Szenarioanalyse
  • strategy-reviewer – Zweitmeinung / Prüfung

Wichtige Hinweise

Sprache

  • Alle Analysen und Ausgaben erfolgen auf Englisch
  • Aktienticker bleiben in ihren standardmäßigen (englischen) Symbolen

Zielmarkt

  • Die Aktienauswahl beschränkt sich auf US-notierte Aktien
  • ADRs sind eingeschlossen

Zeithorizont

  • Szenarien zielen auf 18 Monate
  • Beschrieben in 3 Phasen: 0-6 Monate / 6-12 Monate / 12-18 Monate

Wahrscheinlichkeitsverteilung

  • Basis + Bull + Bear = 100%
  • Die Wahrscheinlichkeit jedes Szenarios wird mit Begründung beschrieben

Zweitmeinung

  • Obligatorisch (immer strategy-reviewer aufrufen)
  • Prüfergebnisse fließen in das endgültige Urteil ein

Ausgabeverzeichnis (wichtig)

  • Immer unter dem Verzeichnis reports/ speichern
  • Pfad: reports/scenario_analysis_<thema>_YYYYMMDD.md
  • Beispiel: reports/scenario_analysis_fed_rate_hike_20260104.md
  • Erstellen Sie das Verzeichnis reports/, falls es nicht existiert
  • Darf nicht direkt im Projektstammverzeichnis gespeichert werden

Qualitäts-Checkliste

Bestätigen Sie Folgendes, bevor Sie den Bericht finalisieren:

  • Wurde die Schlagzeile korrekt geparst?
  • Ist die Ereignistyp-Klassifizierung angemessen?
  • Ergeben die 3 Szenario-Wahrscheinlichkeiten in der Summe 100%?
  • Sind die Auswirkungen 1./2./3. Ordnung logisch verknüpft?
  • Ist die Aktienauswahl durch konkrete Begründung gestützt?
  • Ist die Prüfung des strategy-reviewer enthalten?
  • Ist das endgültige Urteil unter Berücksichtigung der Prüfung dokumentiert?
  • Wurde der Bericht im richtigen Pfad gespeichert?

Individual skills in this repo

This repo contains 14 individual skills — each has its own dedicated page.

tradermonty/backtest-expert

Expert guidance for systematic backtesting of trading strategies. Use when developing, testing, stress-testing, or validating quantitative trading strategies. Covers "beating ideas to death" methodology, parameter robustness testing, slippage modeling, bias prevention, and interpreting backtest results. Applicable when user asks about backtesting, strategy validation, robustness testing, avoiding overfitting, or systematic trading development.

tradermonty/market-environment-analysis

Comprehensive market environment analysis and reporting tool. Analyzes global markets including US, European, Asian markets, forex, commodities, and economic indicators. Provides risk-on/risk-off assessment, sector analysis, and technical indicator interpretation. Triggers on keywords like market analysis, market environment, global markets, trading environment, market conditions, investment climate, market sentiment, forex analysis, stock market analysis, 相場環境, 市場分析, マーケット状況, 投資環境.

tradermonty/market-news-analyst

This skill should be used when analyzing recent market-moving news events and their impact on equity markets and commodities. Use this skill when the user requests analysis of major financial news from the past 10 days, wants to understand market reactions to monetary policy decisions (FOMC, ECB, BOJ), needs assessment of geopolitical events' impact on commodities, or requires comprehensive review of earnings announcements from mega-cap stocks. The skill automatically collects news using WebSearch/WebFetch tools and produces impact-ranked analysis reports. All analysis thinking and output are conducted in English.

tradermonty/options-strategy-advisor

Options trading strategy analysis and simulation tool. Provides theoretical pricing using Black-Scholes model, Greeks calculation, strategy P/L simulation, and risk management guidance. Use when user requests options strategy analysis, covered calls, protective puts, spreads, iron condors, earnings plays, or options risk management. Includes volatility analysis, position sizing, and earnings-based strategy recommendations. Educational focus with practical trade simulation.

tradermonty/portfolio-manager

Comprehensive portfolio analysis using Alpaca MCP Server integration to fetch holdings and positions, then analyze asset allocation, risk metrics, individual stock positions, diversification, and generate rebalancing recommendations. Use when user requests portfolio review, position analysis, risk assessment, performance evaluation, or rebalancing suggestions for their brokerage account.

tradermonty/sector-analyst

This skill should be used when analyzing sector rotation patterns and market cycle positioning. It fetches sector uptrend data from CSV (no API key required) and optionally accepts chart images for supplementary analysis. Use this skill when the user requests sector rotation analysis, cyclical vs defensive assessment, overbought/oversold identification, or market cycle phase estimation. All analysis and output are conducted in English.

tradermonty/signal-postmortem

Record and analyze post-trade outcomes for signals generated by edge pipeline and other skills. Track false positives, missed opportunities, and regime mismatches. Feed results back to edge-signal-aggregator weights and skill improvement backlog.

tradermonty/skill-designer

Design new Claude skills from structured idea specifications. Use when the skill auto-generation pipeline needs to produce a Claude CLI prompt that creates a complete skill directory (SKILL.md, references, scripts, tests) following repository conventions.

tradermonty/skill-idea-miner

Mine Claude Code session logs for skill idea candidates. Use when running the weekly skill generation pipeline to extract, score, and backlog new skill ideas from recent coding sessions.

tradermonty/theme-detector

Detect and analyze trending market themes across sectors. Use when user asks about current market themes, trending sectors, sector rotation, thematic investing, what themes are hot or cold, or wants to identify bullish and bearish market narratives with lifecycle analysis.

tradermonty/uptrend-analyzer

Analyzes market breadth using Monty's Uptrend Ratio Dashboard data to diagnose the current market environment. Generates a 0-100 composite score from 5 components (breadth, sector participation, rotation, momentum, historical context). Use when asking about market breadth, uptrend ratios, or whether the market environment supports equity exposure. No API key required.

tradermonty/us-stock-analysis

Comprehensive US stock analysis including fundamental analysis (financial metrics, business quality, valuation), technical analysis (indicators, chart patterns, support/resistance), stock comparisons, and investment report generation. Use when user requests analysis of US stock tickers (e.g., "analyze AAPL", "compare TSLA vs NVDA", "give me a report on Microsoft"), evaluation of financial metrics, technical chart analysis, or investment recommendations for American stocks.

tradermonty/value-dividend-screener

Screen US stocks for high-quality dividend opportunities combining value characteristics (P/E ratio under 20, P/B ratio under 2), attractive yields (3% or higher), and consistent growth (dividend/revenue/EPS trending up over 3 years). Supports two-stage screening using FINVIZ Elite API for efficient pre-filtering followed by FMP API for detailed analysis. Use when user requests dividend stock screening, income portfolio ideas, or quality value stocks with strong fundamentals.

tradermonty/vcp-screener

Screen S&P 500 stocks for Mark Minervini's Volatility Contraction Pattern (VCP) and detect historical VCPs in a single ticker's price path. Identifies Stage 2 uptrend stocks forming tight bases with contracting volatility near breakout pivot points; in historical single-ticker mode walks a multi-year history and emits every VCP that formed with forward-outcome stats (breakout / stop-hit / timeout). Use when user requests VCP screening, Minervini-style setups, tight base patterns, volatility contraction breakout candidates, Stage 2 momentum stock scanning, or historical VCP pattern study on a specific ticker (e.g. FIX, TSLA).

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