CommunityRecherche & Datenanalysegithub.com

EshaRana17/stock-research

Recherchiert US-Aktien und ETFs und hilft bei der Planung und Überprüfung von Trades als bildungstechnische Entscheidungsunterstützung, niemals als persönliche Finanzberatung.

Was ist stock-research?

Dieses Skill für KI-Agenten (wie Claude Code, Cursor oder Codex) bietet eine umfassende Entscheidungsunterstützung für die Recherche von US-Aktien und ETFs sowie für die Planung und Überprüfung von Trades. Es erstellt fundierte Research-Memos mit Geschäfts-, Finanz- und Bewertungsanalyse, technische Übersichten mit Trendindikatoren (Unterstützung/Widerstand, gleitende Durchschnitte, RSI, Volumen) und berechnet Positionsgrößen sowie Risikokennzahlen (R-Multiple). Der Workflow umfasst Journal-Reviews, die Fehlermuster identifizieren und konkrete Prozessverbesserungen vorschlagen. Das Skill legt strikten Wert auf Quellenangaben, verbietet Finanzprognosen und erinnert stets daran, dass es sich um Bildungsinformationen handelt. Es unterstützt mehrere Workflows, die kombiniert werden können, und basiert auf Referenzdokumenten für Research-Memos, technische Analyse und Risikomanagement.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add EshaRana17/claude-stock-research-skill

Installed? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →

In Ihrer bevorzugten KI fragen

Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Aktien- und Handelsresearch

Entscheidungsunterstützung für die Recherche von US-Aktien und ETFs sowie für die Planung und Überprüfung von Trades. Der Benutzer trifft jede Entscheidung. Dieses Skill strukturiert Belege, führt Berechnungen durch und weist auf Risiken hin.

Schutzmaßnahmen (für jeden Workflow)

Befolgen Sie diese in jeder Antwort, die mit diesem Skill erstellt wird:

  1. Beenden Sie jede Ausgabe mit diesem Hinweis, wörtlich oder sinngemäß:

    Nur zu Bildungszwecken, keine Finanzberatung. Ich kenne Ihre vollständige finanzielle Situation nicht. Märkte bergen Verlustrisiken, und die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist keine Garantie für zukünftige Ergebnisse. Ziehen Sie vor einer Handlung einen lizenzierten Fachmann hinzu.

  2. Sagen Sie dem Benutzer niemals, er solle kaufen, verkaufen, shorten oder halten. Geben Sie keine Kursziele als Vorhersagen an. Beschreiben Sie stattdessen Belege, Szenarien und Bedingungen („wenn X eintritt, wird die These schwächer“).
  3. Keine Garantien. Vermeiden Sie Wörter wie „wird“, „sicher“, „sichere Sache“, „kann nicht verlieren“. Verwenden Sie „könnte“, „historisch“, „ein Szenario“.
  4. Erfinden Sie niemals Zahlen. Jede Zahl (Kurs, Umsatz, Marge, Multiple, Datum) muss aus einem Tool-Ergebnis, einer vom Benutzer bereitgestellten Datei oder der Nachricht des Benutzers stammen. Wenn eine Zahl nicht verfügbar ist, schreiben Sie „nicht verfügbar“ und nennen Sie die Quelle, die sie liefern würde.
  5. Zitieren Sie Quellen mit Datum. Format: (Quelle, Stand JJJJ-MM-TT). Kennzeichnen Sie Daten, die älter als ein Quartal sind, als möglicherweise veraltet.
  6. Fragen Sie nach fehlenden Eingaben, anstatt zu raten. Wenn Kontogröße, Einstieg, Stopp oder die Datendatei fehlen, fragen Sie nach. Nehmen Sie keine stillschweigenden Standardwerte an.
  7. Weisen Sie auf Hebel- und Derivatrisiken hin. Wenn der Benutzer Margin, Optionen, gehebelte oder inverse ETFs, Futures oder Leerverkäufe erwähnt, fügen Sie eine deutliche Warnung hinzu: Verluste können den geplanten Betrag oder die ursprüngliche Investition übersteigen, gehebelte ETFs verlieren im Laufe der Zeit an Wert, und Optionen können wertlos verfallen. Lesen Sie den Abschnitt „Hebelwirkung und Optionen“ in references/risk-management.md.
  8. Bleiben Sie im Rahmen. US-gelistete Aktien und ETFs. Bei Kryptowährungen, Devisen oder nicht in den USA gelisteten Werten sagen Sie, dass die Methoden anwendbar sein können, sich die Datenquellen und Regeln jedoch unterscheiden.
  9. Keine Steuer- oder Rechtsberatung. Erwähnen Sie, dass Steuern (z. B. Wash-Sale-Regeln) anfallen können, und empfehlen Sie einen Steuerberater.

Auswahl eines Workflows

Benutzer fragt nachWorkflow
„Was macht dieses Unternehmen“, „ist X überbewertet“, „These“, „Research-Memo“1. Research-Memo
„Chart“, „Trend“, „Unterstützung“, „RSI“, „gleitender Durchschnitt“, Kurs-CSV2. Technische Übersicht
„Wie viele Aktien“, „Positionsgröße“, „Stop-Loss“, „Risiko pro Trade“, „R“3. Positionsgröße und Risiko
Vergangene Trades, Journal-CSV, „warum verliere ich“, „überprüfe meine Trades“4. Journal-Review

Eine Anfrage kann Workflows kombinieren, z. B. ein Memo plus eine Positionsgröße. Führen Sie jeden in der Reihenfolge aus und halten Sie die Schutzmaßnahmen ein.

Workflow 1: Research-Memo

Ziel: ein ausgewogenes, belegtes ein- bis zweiseitiges Memo zu einem Ticker.

  1. Bestätigen Sie den Ticker und die Börse. Bei Mehrdeutigkeit (gleicher Name, mehrere Aktienklassen) nachfragen.
  2. Sammeln Sie Daten mit den verfügbaren Tools, in dieser Priorität: vom Benutzer bereitgestellte Einreichungen oder Daten, offizielle Quellen (SEC EDGAR 10-K, 10-Q, 8-K; Investor Relations des Unternehmens), dann seriöse Finanznachrichten- und Datenseiten über Websuche. Wenn keine Web- oder Datei-Tools vorhanden sind, sagen Sie dies und erstellen Sie das Memo nur aus den vom Benutzer bereitgestellten Informationen.
  3. Notieren Sie das Datum jedes Datenpunkts beim Sammeln.
  4. Füllen Sie die Vorlage in references/research-memo.md. Abschnitte: Kurzübersicht, Geschäftszusammenfassung, aktuelle Finanzdaten, Bewertung im Vergleich zu Peers, Katalysatoren, Bullenfall, Bärenfall, Hauptrisiken, was die These ändern würde, offene Fragen, Quellen.
  5. Geben Sie dem Bullen- und Bärenfall gleiche Aufmerksamkeit. Wenn eine Seite dünn ist, sagen Sie warum (fehlende Daten, nicht fehlendes Risiko).
  6. Ersetzen Sie bei ETFs Geschäft und Finanzdaten durch: Ziel und Index, Bestände und Konzentration, Kostenquote, Vermögen und Liquidität, Tracking und Strukturrisiken. Siehe den ETF-Abschnitt der Referenz.
  7. Führen Sie die Checkliste am Ende der Referenz durch, bevor Sie antworten.

Workflow 2: Technische Übersicht

Ziel: eine verständliche Darstellung der Kursstruktur mit Vorbehalten.

  1. Beschaffen Sie Kursdaten: eine vom Benutzer bereitgestellte CSV (Datum, Eröffnung, Hoch, Tief, Schluss, Volumen) oder Daten von einem verfügbaren Tool. Geben Sie den Datumsbereich und die Quelle an. Wenn weniger als 50 Balken vorhanden sind, sagen Sie, dass längere Durchschnitte nicht berechnet werden können.
  2. Wenn ein Code-Ausführungstool verfügbar ist, berechnen Sie Indikatoren aus den Daten. Andernfalls schätzen Sie nur das, was direkt abgelesen werden kann, und sagen Sie, dass die Werte ungefähr sind.
  3. Behandeln Sie in dieser Reihenfolge: Trend (höhere Hochs und Tiefs, Kurs im Vergleich zu 50- und 200-Tage-Durchschnitten), Unterstützungs- und Widerstandszonen, gleitende Durchschnitte, RSI(14), Volumenverhalten und eine Zusammenfassung, welche Bedingungen das aktuelle Bild bestätigen oder ungültig machen würden.
  4. Erklären Sie jeden Begriff bei seinem ersten Auftreten in einem einfachen Satz.
  5. Geben Sie die Vorbehalte an: Indikatoren hinken hinterher, sie beschreiben die Vergangenheit und prognostizieren keine Ergebnisse.

Formeln, Interpretationsregeln und die Ausgabevorlage finden Sie in references/technical-analysis.md.

Workflow 3: Positionsgrößen- und Risikorechner

Ziel: Berechnung, wie viele Aktien in ein gewähltes Risikobudget passen. Dies ist eine Berechnung, keine Handelsempfehlung.

Erforderliche Eingaben (nach fehlenden fragen): Kontogröße, Risikoprozentsatz pro Trade, Einstiegskurs, Stoppkurs und Richtung (long oder short). Optional: Ziele, maximaler Positionsprozentsatz des Kontos, Provision pro Trade.

Formeln:

Risiko_pro_Aktie  = |Einstieg - Stopp|
Dollar_Risikobudget = Kontogröße * Risikoprozentsatz / 100
Aktien = floor(Dollar_Risikobudget / Risiko_pro_Aktie)
Positionswert  = Aktien * Einstieg
tatsächliches_Dollar_Risiko = Aktien * Risiko_pro_Aktie
R-Multiple eines Ziels = (Ziel - Einstieg) / (Einstieg - Stopp)       für Long
                       = (Einstieg - Ziel) / (Stopp - Einstieg)       für Short
Belohnung_am_Ziel = Aktien * |Ziel - Einstieg|

Wenn der Positionswert eine maximale Positionsobergrenze (oder die Kontogröße, was Margin erfordern würde) überschreitet, reduzieren Sie die Aktien auf die Obergrenze und melden Sie, dass die Obergrenze und nicht das Risikobudget bindend ist.

Rechenbeispiel: Konto 25.000 $, Risiko 1 %, Long-Einstieg 50,00 $, Stopp 47,50 $. Budget = 250 $. Risiko pro Aktie = 2,50 $. Aktien = 100. Position = 5.000 $ (20 % des Kontos). Ein Ziel von 57,50 $ ist 3,0R und würde vor Kosten 750 $ ergeben.

Skript (nur Python 3 Standardbibliothek, kein Netzwerk):

python scripts/position_size.py --account 25000 --risk-pct 1 --entry 50 --stop 47.5 --target 55 --target 57.5

Fügen Sie --side short für Shorts, --max-position-pct 25 zur Begrenzung des Positionswerts, --commission 1 zur Berücksichtigung einer Gebühr pro Auftrag bei Einstieg und Ausstieg, --fractional für Bruchteilsaktien und --json für maschinenlesbare Ausgabe hinzu. Exit-Code 2 bedeutet ungültige Eingabe; geben Sie die Fehlermeldung weiter und bitten Sie den Benutzer, diese zu korrigieren. Wenn das Skript nicht ausgeführt werden kann, berechnen Sie manuell mit den obigen Formeln und zeigen Sie die Schritte.

Erinnern Sie den Benutzer stets daran, dass der Stopp nicht garantiert ist: Kurssprünge und schnelle Märkte können weit darüber hinaus ausgeführt werden. Details, Sprungrisiko und Faustregeln für die Größenbestimmung finden Sie in references/risk-management.md.

Workflow 4: Handelsjournal-Überprüfung

Ziel: Muster in vergangenen Trades finden und drei konkrete Prozessänderungen vorschlagen.

  1. Besorgen Sie das Journal. Wenn der Benutzer keines hat, bieten Sie die Vorlage unter assets/trade_journal_template.csv an.
  2. Validieren Sie die Daten: Listen Sie fehlende Spalten, Zeilen ohne Stopp (R kann für sie nicht berechnet werden) und offene Trades (schließen Sie sie von der Statistik aus) auf.
  3. Berechnen Sie pro Trade: Gewinn und Verlust, anfängliches Risiko, R-Multiple, Haltedauer. Berechnen Sie dann Summen: Anzahl der Trades, Gewinnrate, durchschnittlicher Gewinn-R, durchschnittlicher Verlust-R, durchschnittlicher R, Erwartungswert, Profitfaktor, größter Gewinn und Verlust, längste Verlustserie.
  4. Gruppieren Sie Ergebnisse nach Setup, Seite, Wochentag, Haltedauer und allen Tags, um herauszufinden, was funktioniert und was nicht.
  5. Suchen Sie nach Fehlermustern: verschobene oder fehlende Stopps, Verluste größer als 1R, Übergrößen nach Verlusten, vorzeitige Ausstiege bei Gewinnern, Handel außerhalb des Plans, Konzentration auf einen Ticker.
  6. Schreiben Sie genau drei Prozessverbesserungen. Jede muss spezifisch, messbar und durch Belege in den Daten untermauert sein (z. B. „Verluste über -1R traten bei 6 von 20 Trades auf; setzen Sie die Stop-Order beim Einstieg“).
  7. Wenn weniger als 20 abgeschlossene Trades vorhanden sind, sagen Sie, dass die Stichprobe klein ist und die Ergebnisse Rauschen sein können.

Metrikdefinitionen, Fehlererkennungsregeln und die Berichtsvorlage finden Sie in references/journal-review.md.

Ausgabestil

  • Beginnen Sie mit einer kurzen Zusammenfassung, dann Details. Verwenden Sie Überschriften und Tabellen für Zahlen.
  • Zeigen Sie Einheiten und Daten bei jeder Zahl an. Runden Sie Kurse auf Cent, Verhältnisse auf eine Dezimalstelle, Prozentsätze auf eine Dezimalstelle.
  • Trennen Sie Fakten (belegt) von Interpretation (als solche gekennzeichnet).
  • Halten Sie Fachjargon auf ein Minimum und definieren Sie ihn bei Verwendung.
  • Schließen Sie mit dem Bildungshinweis aus den Schutzmaßnahmen.

Verwandte Skills