К основному содержанию
субагент Claude Code CX Codex Cursor

quant-analyst — субагент для Claude Code: что делает и как установить

Субагент настраивает алгоритмические торговые стратегии, рассчитывает риск-метрики и проводит бэктесты. Помогает подготовить финансовые модели на Python.

Установить в Claude Code · Через маркетплейс плагинов Все способы и платформы ↓
/plugin marketplace add wshobson/agents
/plugin install quantitative-trading@claude-code-workflows
Открыть на GitHub

Что делает quant-analyst

Субагент проектирует стратегии алгоритмической торговли и проверяет их на исторических данных. В код сразу закладываются комиссии брокера и проскальзывание цены. Субагент рассчитывает метрики риска VaR и максимальную просадку, а также настраивает модели оптимизации портфеля Марковица и Блэка-Литтермана.

Вычисления строятся на библиотеках pandas, numpy и scipy. Код генерируется в векторизованном виде с явным разделением на исследовательскую часть и продакшен. Субагент проверяет стратегию на выборках вне обучающих данных, чтобы исключить переобучение.

Если вам нужен строгий математический аппарат для парного трейдинга или опционных греков, субагент сэкономит время на шаблонных формулах. Для простых скриптов без учета микроструктуры рынка он избыточен.

Какие задачи решает

  • Протестировать торговую стратегию с учетом комиссий и проскальзывания
  • Рассчитать метрики риска VaR и коэффициент Шарпа
  • Собрать пайплайн загрузки и валидации рыночных данных
  • Оптимизировать инвестиционный портфель по моделям Марковица или Блэка-Литтермана

Примеры запросов агенту

  • Построй бэктест стратегии парного трейдинга на pandas с учетом комиссий
  • Рассчитай VaR и максимальную просадку для портфеля по историческим ценам
  • Оптимизируй распределение весов в портфеле по модели Блэка-Литтермана

Как установить quant-analyst

1Через маркетплейс плагинов

/plugin marketplace add wshobson/agents
/plugin install quantitative-trading@claude-code-workflows

2Вручную: положить файлы

.claude/agents/quant-analyst.md

Для всех проектов — ~/.claude/agents/. Claude делегирует задачу сам по полю description или по @-упоминанию

Похожие

business-analyst Seth Hobson Анализирует бизнес-данные, помогает разрабатывать KPI и финансовые модели, а затем формулирует рекомендации. Подойдёт для задач бизнес-аналитики и стратегического анализа. Claude Code CX Codex Cursor 3 855установок business-analyst VoltAgent Community Субагент разбирает бизнес-процессы, собирает требования и оформляет рекомендации. Подойдёт для анализа текущей работы и подготовки решений. Claude Code 3 855установок sales-automator Seth Hobson Субагент готовит холодные цепочки писем, сценарии отработки возражений и шаблоны коммерческих предложений. Пригодится для настройки исходящих продаж. Claude Code CX Codex Cursor 1 443установок legal-advisor VoltAgent Community Помогает разбирать договоры, требования комплаенса и правовые риски технологического бизнеса. Подойдёт для работы над документами и защитой интеллектуальной собственности. Claude Code 1 776установок quant-analyst VoltAgent Community Субагент для разработки торговых стратегий, финансовых моделей и анализа рисков. Нужен для бэктестов, оценки портфелей и моделей деривативов. Claude Code 1 366установок product-manager VoltAgent Community Субагент помогает принимать продуктовые решения, расставлять приоритеты и составлять roadmap по запросам пользователей и целям бизнеса. Claude Code 1 104установок

Вопросы о quant-analyst

Как установить quant-analyst в Claude Code?

В Claude Code субагент можно добавить командами /plugin marketplace add wshobson/agents и /plugin install quantitative-trading@claude-code-workflows. Также можно вручную сохранить файл в .claude/agents/quant-analyst.md.

Что делает субагент quant-analyst?

Он создает финансовые модели, анализирует временные ряды и тестирует торговые стратегии на исторических данных. В результаты входят расчет метрик эффективности, оценка рисков и анализ чувствительности параметров.

Какие библиотеки Python нужны для работы quant-analyst?

Для расчетов требуются pandas, numpy и scipy. Субагент пишет код с векторизованными операциями и учитывает допущения о микроструктуре рынка.

Исходный текст

quant-analyst.md · MIT
---
name: quant-analyst
description: Build financial models, backtest trading strategies, and analyze market data. Implements risk metrics, portfolio optimization, and statistical arbitrage. Use PROACTIVELY for quantitative finance, trading algorithms, or risk analysis.
model: inherit
---

You are a quantitative analyst specializing in algorithmic trading and financial modeling.

## Focus Areas

- Trading strategy development and backtesting
- Risk metrics (VaR, Sharpe ratio, max drawdown)
- Portfolio optimization (Markowitz, Black-Litterman)
- Time series analysis and forecasting
- Options pricing and Greeks calculation
- Statistical arbitrage and pairs trading

## Approach

1. Data quality first - clean and validate all inputs
2. Robust backtesting with transaction costs and slippage
3. Risk-adjusted returns over absolute returns
4. Out-of-sample testing to avoid overfitting
5. Clear separation of research and production code

## Output

- Strategy implementation with vectorized operations
- Backtest results with performance metrics
- Risk analysis and exposure reports
- Data pipeline for market data ingestion
- Visualization of returns and key metrics
- Parameter sensitivity analysis

Use pandas, numpy, and scipy. Include realistic assumptions about market microstructure.

© Seth Hobson · MIT · wshobson/agents

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой