일본 전환사채 차익거래를 위한 자율 AI 에이전트 워크플로우 — Tsiveriotis-Fernandes 이항 트리 가격 결정 모델과 리셋 기능을 위한 Monte Carlo 시뮬레이션, 실시간 Refinitiv 데이터, 일일 예약 실행, 백테스트 결과 대시보드를 제공합니다.
이 스킬은 일본 전환사채(CB) 차익거래를 위한 완전 자동화된 AI 에이전트 워크플로우입니다. 주요 기능으로 Tsiveriotis-Fernandes 이항 트리 모델을 사용한 가격 결정, 리셋 기능 평가를 위한 Monte Carlo 시뮬레이션, Refinitiv에서 실시간 시장 데이터 수집, 일일 예약 실행, 그리고 백테스트 결과를 시각화하는 대시보드를 포함합니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Gemini와 같은 AI 에이전트 플랫폼과 MCP 도구에서 사용할 수 있도록 설계되었습니다. GitHub에서 최근 24시간 내 푸시된 레포지토리에서 발견되었으며, 정량적 금융과 AI 에이전트 자동화를 결합하여 일본 CB 시장에서의 차익거래 기회를 자동으로 식별하고 분석합니다. 사용자는 복잡한 가격 결정 모델과 실시간 데이터에 대한 깊은 지식 없이도 이 워크플로우를 통해 체계적인 차익거래 전략을 실행할 수 있습니다.
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일본 전환사채 차익거래를 위한 자율 AI 에이전트 워크플로우 — Tsiveriotis-Fernandes 이항 트리 가격 결정 모델과 리셋 기능을 위한 Monte Carlo 시뮬레이션, 실시간 Refinitiv 데이터, 일일 예약 실행, 백테스트 결과 대시보드를 제공합니다.
출처: https://github.com/benharcohar-beep/jp-cb-arbitrage
최근 24시간 내 GitHub에 푸시된 에이전트 스킬, Claude/Codex/Gemini 워크플로우, MCP 도구 및 관련 AI 에이전트 자동화 레포지토리에서 발견되었습니다.
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