Que fait quant-analyst ?
Expert en finance quantitative, trading algorithmique et analyse de données financières avec Python (Pandas/NumPy), modélisation statistique et apprentissage automatique.
Description
Ce skill permet à un agent IA d'agir comme un analyste quantitatif capable d'effectuer des analyses de données financières, de construire et de tester des stratégies de trading, et d'appliquer des techniques de modélisation statistique et de machine learning aux marchés financiers.
Utilisation
Pour invoquer ce skill, fournissez une requête liée à la finance quantitative, comme par exemple :
- "Analyse les tendances d'une série temporelle financière à l'aide de Pandas."
- "Développe un modèle de régression pour prédire les prix des actions."
- "Optimise une stratégie de trading basée sur le momentum avec validation croisée."
Fonctionnalités
- Analyse de données financières : Import, nettoyage et visualisation de données de marché (actions, indices, devises).
- Modélisation statistique : Application de tests de stationnarité, cointégration, modèles GARCH, ARIMA, etc.
- Machine learning : Implémentation de modèles supervisés et non supervisés pour la prédiction et le clustering financier.
- Trading algorithmique : Conception et backtesting de stratégies (moyenne mobile, momentum, arbitrage statistique).
Exemples de code
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
# Charger les données financières (exemple)
data = pd.read_csv('prix_actions.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
# Tester la stationnarité
result = adfuller(data['Close'])
print('ADF Statistic:', result[0])
print('p-value:', result[1])
Compatibilité
Ce skill est conçu pour fonctionner avec les assistants IA suivants :
- Claude Code
- Cursor
- Codex
Licence
MIT