tradermonty/scenario-analyzer

Habilidade que analisa cenários de 18 meses a partir de uma manchete de notícias. Executa a análise primária com o agente scenario-analyst e obtém uma segunda opinião com o agente strategy-reviewer. Gera um relatório abrangente em inglês cobrindo impactos de 1ª, 2ª e 3ª ordens, ações recomendadas e uma revisão crítica.

O que é scenario-analyzer?

O **Scenario Analyzer** é uma habilidade para agentes de IA (como Claude Code, Cursor, Codex) que automatiza a análise de investimentos de médio a longo prazo (18 meses) a partir de uma única manchete de notícias. Ela funciona como um orquestrador: primeiro, o agente **scenario-analyst** realiza a análise primária, construindo três cenários (Base/Alta/Baixa) e identificando impactos por setor e ações relevantes (listadas nos EUA). Em seguida, o agente **strategy-reviewer** fornece uma segunda opinião crítica, apontando pontos cegos, vieses e sugerindo cenários alternativos. Por fim, a habilidade integra os resultados em um relatório final abrangente em inglês, salvo como um arquivo Markdown no diretório `reports/`. É ideal para investidores e analistas que desejam transformar rapidamente manchetes em análises estruturadas e acionáveis, sem depender de APIs externas.

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

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Documentação

Scenario Analyzer

Visão Geral

Esta habilidade analisa cenários de investimento de médio a longo prazo (18 meses) a partir de uma manchete de notícias. Ela invoca dois agentes especializados em sequência (scenario-analyst e strategy-reviewer) e integra análises de múltiplos ângulos com uma revisão crítica em um relatório abrangente.

Quando Usar Esta Habilidade

Use esta habilidade quando:

  • Você deseja analisar o impacto de investimento de médio a longo prazo de uma manchete de notícias
  • Você deseja construir múltiplos cenários de 18 meses
  • Você deseja impactos setoriais/de ações organizados em efeitos de 1ª/2ª/3ª ordens
  • Você precisa de uma análise abrangente que inclua uma segunda opinião

Exemplos:

/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"

Pré-requisitos

  • Chaves de API: Nenhuma (usa apenas WebSearch/WebFetch)
  • Servidores MCP: Nenhum
  • Dependências: Os agentes scenario-analyst e strategy-reviewer devem estar disponíveis via ferramenta Task

Arquitetura

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Skill (orquestrador)                              │
│                                                                      │
│  Fase 1: Preparação                                                │
│  ├─ Análise da manchete                                             │
│  ├─ Classificação do tipo de evento                                  │
│  └─ Carregamento de referências                                     │
│                                                                      │
│  Fase 2: Invocação de agentes                                        │
│  ├─ scenario-analyst (análise primária)                              │
│  └─ strategy-reviewer (segunda opinião)                              │
│                                                                      │
│  Fase 3: Integração e geração de relatório                           │
│  └─ reports/scenario_analysis_<topic>_YYYYMMDD.md                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Fluxo de Trabalho

Fase 1: Preparação

Passo 1.1: Análise da Manchete

Analise a manchete fornecida pelo usuário.

  1. Verificação da manchete

    • Confirme que uma manchete foi passada como argumento
    • Se não for fornecida, peça a entrada do usuário
  2. Extração de palavras-chave

    • Entidades-chave (nomes de empresas, países, instituições)
    • Dados numéricos (taxas, preços, quantidades)
    • Ações (aumentar, cortar, anunciar, concordar, etc.)

Passo 1.2: Classificação do Tipo de Evento

Classifique a manchete em uma das seguintes categorias:

CategoriaExemplos
Política MonetáriaFOMC, BCE, BOJ, aumento de taxa, corte de taxa, QE/QT
GeopolíticaGuerra, sanções, tarifas, atrito comercial
Regulação e PolíticaRegulação ambiental, regulação financeira, antitruste
TecnologiaIA, VE, renováveis, semicondutores
CommoditiesPetróleo bruto, ouro, cobre, produtos agrícolas
Corporativo e M&AAquisições, falências, lucros, reestruturação do setor

Passo 1.3: Carregamento de Referências

Com base no tipo de evento, carregue as referências relevantes:

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

Conteúdo das referências:

  • headline_event_patterns.md: Padrões históricos de eventos e reações do mercado
  • sector_sensitivity_matrix.md: Matriz de impacto evento × setor
  • scenario_playbooks.md: Modelos de construção de cenários e melhores práticas

Fase 2: Invocação de Agentes

Passo 2.1: Invocar scenario-analyst

Use a ferramenta Agent para invocar o agente de análise primária.

Agent tool:
- subagent_type: "scenario-analyst"
- prompt: |
    Perform an 18-month scenario analysis for the following headline.

    ## Target Headline
    [the input headline]

    ## Event Type
    [classification result]

    ## Reference Information
    [summary of the loaded references]

    ## Analysis Requirements
    1. Use WebSearch to collect related news from the past 2 weeks
    2. Construct 3 scenarios — Base/Bull/Bear (probabilities sum to 100%)
    3. Analyze 1st/2nd/3rd-order impacts by sector
    4. Select 3-5 positive- and 3-5 negative-impact stocks (US market only)
    5. Output everything in English

Saída esperada:

  • Lista de artigos de notícias relacionados
  • Detalhes dos 3 cenários (Base/Bull/Bear)
  • Análise de impacto setorial (1ª/2ª/3ª ordens)
  • Lista de recomendações de ações

Passo 2.2: Invocar strategy-reviewer

Usando os resultados do scenario-analyst, invoque o agente de revisão.

Agent tool:
- subagent_type: "strategy-reviewer"
- prompt: |
    Review the following scenario analysis.

    ## Target Headline
    [the input headline]

    ## Analysis Result
    [the full scenario-analyst output]

    ## Review Requirements
    Review from the following angles:
    1. Overlooked sectors/stocks
    2. Validity of the scenario probability allocation
    3. Logical consistency of the impact analysis
    4. Detection of optimism/pessimism bias
    5. Proposal of alternative scenarios
    6. Realism of the timeline

    Output constructive and specific feedback in English.

Saída esperada:

  • Apontamento de pontos cegos
  • Opinião sobre as probabilidades dos cenários
  • Apontamento de vieses
  • Proposta de cenários alternativos
  • Recomendações finais

Fase 3: Integração e Geração de Relatório

Passo 3.1: Integrar Resultados

Integre a saída de ambos os agentes para produzir o julgamento final de investimento.

Pontos de integração:

  1. Preencha os pontos cegos levantados na revisão
  2. Ajuste a alocação de probabilidades (se necessário)
  3. Faça o julgamento final considerando os vieses
  4. Formule um plano de ação concreto

Passo 3.2: Gerar Relatório

Gere o relatório final no seguinte formato e salve-o em um arquivo.

Local de salvamento: reports/scenario_analysis_<topic>_YYYYMMDD.md

# Headline Scenario Analysis Report

**Analyzed at**: YYYY-MM-DD HH:MM
**Target headline**: [the input headline]
**Event type**: [classification category]

---

## 1. Related News Articles
[news list collected by scenario-analyst]

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

### Base Case (XX% probability)
[scenario details]

### Bull Case (XX% probability)
[scenario details]

### Bear Case (XX% probability)
[scenario details]

## 3. Sector / Industry Impact

### 1st-Order Impact (direct)
[impact table]

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

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

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

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

## 6. Second Opinion / Review
[strategy-reviewer output]

## 7. Final Investment Judgment & Implications

### Recommended Actions
[concrete actions informed by the review]

### Risk Factors
[list of key risks]

### Monitoring Points
[indicators / events to follow]

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

Passo 3.3: Salvar o Relatório

  1. Crie o diretório reports/ se ele não existir
  2. Salve como scenario_analysis_<topic>_YYYYMMDD.md (ex.: scenario_analysis_venezuela_20260104.md)
  3. Notifique o usuário de que o salvamento foi concluído
  4. Não salve diretamente na raiz do projeto

Saída

Esta habilidade gera o seguinte arquivo:

ArquivoFormatoDescrição
reports/scenario_analysis_<topic>_YYYYMMDD.mdMarkdownRelatório abrangente de análise de cenário

Conteúdo da saída:

  • Lista de artigos de notícias relacionados
  • 3 cenários — Base/Bull/Bear (com alocação de probabilidades)
  • Análise de impacto setorial (1ª/2ª/3ª ordens)
  • Recomendações de ações positivas/negativas
  • Segunda opinião / revisão
  • Julgamento final de investimento e implicações

Recursos

Referências

  • references/headline_event_patterns.md - Padrões de eventos e reações do mercado
  • references/sector_sensitivity_matrix.md - Matriz de sensibilidade setorial
  • references/scenario_playbooks.md - Modelos de construção de cenários

Agentes

  • scenario-analyst - Análise primária de cenários
  • strategy-reviewer - Segunda opinião / revisão

Notas Importantes

Idioma

  • Toda a análise e saída estão em Inglês
  • Os tickers das ações permanecem em seus símbolos padrão (inglês)

Mercado Alvo

  • A seleção de ações é apenas para ações listadas nos EUA
  • ADRs incluídos

Horizonte de Tempo

  • Os cenários visam 18 meses
  • Descritos em 3 fases: 0-6 meses / 6-12 meses / 12-18 meses

Alocação de Probabilidades

  • Base + Alta + Baixa = 100%
  • A probabilidade de cada cenário é descrita com sua justificativa

Segunda Opinião

  • Obrigatória (sempre invocar o strategy-reviewer)
  • Os resultados da revisão são refletidos no julgamento final

Local de Saída (Importante)

  • Sempre salvar sob o diretório reports/
  • Caminho: reports/scenario_analysis_<topic>_YYYYMMDD.md
  • Exemplo: reports/scenario_analysis_fed_rate_hike_20260104.md
  • Crie o diretório reports/ se ele não existir
  • Não deve salvar diretamente na raiz do projeto

Lista de Verificação de Qualidade

Confirme os seguintes itens antes de finalizar o relatório:

  • A manchete foi analisada corretamente?
  • A classificação do tipo de evento é apropriada?
  • As probabilidades dos 3 cenários somam 100%?
  • Os impactos de 1ª/2ª/3ª ordens estão logicamente conectados?
  • A seleção de ações é baseada em justificativa concreta?
  • A revisão do strategy-reviewer está incluída?
  • O julgamento final que reflete a revisão está documentado?
  • O relatório foi salvo no caminho correto?

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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