Was macht finance-quant-skills?
Ein Repository zur Wartung von Agent Skills im Bereich des quantitativen Finanzhandels, mit Schwerpunkt auf dem quantitativen Handel von chinesischen A-Aktien.
Ein Repository für Agent Skills im Bereich des quantitativen Finanzhandels, mit Fokus auf den chinesischen A-Aktienmarkt.
Dieses Repository bietet eine Sammlung von Agent Skills, die speziell für den Bereich des quantitativen Finanzhandels (Quantitative Finance) entwickelt wurden, mit einem klaren Schwerpunkt auf dem chinesischen A-Aktienmarkt. Es hilft Entwicklern und KI-Agenten (wie Claude Code, Cursor oder Codex), indem es vorgefertigte Fähigkeiten für Aufgaben wie Datenabfrage, Indikatorberechnung, Backtesting und Handelsstrategien bereitstellt. Die Skills sind als wiederverwendbare, modulare Komponenten konzipiert, die über natürliche Sprachbefehle oder API-Aufrufe integriert werden können, um die Effizienz bei der Entwicklung und Ausführung quantitativer Handelsworkflows zu steigern. Das Repository unterstützt vor allem die Analyse von A-Aktien und reduziert den manuellen Aufwand für gängige Finanzoperationen, sodass Agenten schnell auf Marktdaten zugreifen und Handelsentscheidungen treffen können.
npx skills add lzwme/finance-quant-skillsInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Ein Repository zur Wartung von Agent Skills im Bereich des quantitativen Finanzhandels, mit Schwerpunkt auf dem quantitativen Handel von chinesischen A-Aktien.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.