Sistema profissional de análise quantitativa de investimentos baseado em dados do TradingView. Oferece triagem inteligente de ações, reconhecimento de padrões técnicos, revisão de mercado, gestão de risco e análise orientada por eventos, com pontuação multifatorial e estratégias de negociação.
O sistema hypier/tradingview-quantitative é uma ferramenta profissional de análise quantitativa de investimentos que utiliza dados do TradingView para oferecer uma ampla gama de funcionalidades analíticas. Ele permite a triagem inteligente de ações, reconhecimento de padrões técnicos, revisão de mercado, gestão de risco e análise orientada por eventos. Além disso, o sistema incorpora pontuação multifatorial e estratégias de negociação, tornando-o útil para investidores e traders que buscam automatizar e aprimorar suas decisões de investimento. Suporta plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, e pode ser configurado via arquivos YAML para personalizar parâmetros de análise, como triagem de ações (screener) e detecção de eventos de mercado.
npx skills add https://github.com/hypier/tradingview-quantitative-skills/tree/main/skills/tradingview-quantitativeInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Sistema profissional de análise quantitativa de investimentos baseado em dados do TradingView. Oferece triagem inteligente de ações, reconhecimento de padrões técnicos, revisão de mercado, gestão de risco e análise orientada por eventos, com pontuação multifatorial e estratégias de negociação.
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.