alphaear-predictor — скилл для Claude Code: прогноз рынка через Kronos
Скилл строит прогноз финансового ряда по модели Kronos и правит его с учётом новостей. Пригодится, если нужно оценить движение цены на несколько дней вперёд.
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-predictor -a claude-codeЧто делает alphaear-predictor
Скилл работает в два шага. Сначала scripts/kronos_predictor.py через KronosPredictorUtility выдаёт базовый количественный прогноз по историческим данным. Потом агент берёт промпт для корректировки из references/PROMPTS.md и вручную сдвигает цифры под свежие новости и логику рынка.
Для запуска нужны модель Kronos и эмбеддинг-модель. Веса кладут в exports/models в корне проекта, имя файла должно попадать под шаблон kronos_news_*.pt; базовую модель скилл скачает сам. Путь к эмбеддингам задаётся переменной EMBEDDING_MODEL, по умолчанию это sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2, а KRONOS_MODEL_PATH переопределяет загрузку модели.
Скилл читает веса из exports/models с weights_only=True и ищет только файлы по маске kronos_news_*.pt. Если в эту папку попадут чужие чекпоинты, доверять им не стоит — это повод проверить содержимое каталога до запуска. Из зависимостей нужны torch, transformers, sentence-transformers, pandas, numpy и scikit-learn.
Какие задачи решает
- построить прогноз цены по историческому ряду на 7 дней
- скорректировать количественный прогноз под свежие новости
- получить список точек KLine для дальнейшего анализа
- сравнить базовый прогноз модели с версией после правки агентом
Примеры запросов агенту
- Построй прогноз по 600519 на 7 дней через alphaear-predictor
- Сделай базовый прогноз и скорректируй его по последним новостям
- Запусти KronosPredictorUtility для этого тикера и покажи точки KLine
Как установить alphaear-predictor
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-predictor -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/alphaear-predictor/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/alphaear-predictor/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-predictor -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/alphaear-predictor/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-predictor -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/alphaear-predictor/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install RKiding/Awesome-finance-skills alphaear-predictor2Вручную: положить файлы
.github/skills/alphaear-predictor/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-predictor -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/RKiding/Awesome-finance-skills --path skills/alphaear-predictorВручную: положить файлы
.devin/skills/alphaear-predictor/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-predictor -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о alphaear-predictor
Как установить alphaear-predictor в Claude?
Выполните npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-predictor -a claude-code. После этого файл скилла появится по пути ~/.claude/skills/alphaear-predictor/SKILL.md.
Что делает alphaear-predictor?
Строит прогноз финансового временного ряда моделью Kronos, а затем агент корректирует числа с учётом новостного фона.
Что нужно подготовить перед запуском?
Модель Kronos и эмбеддинг-модель. Веса кладут в exports/models, путь к эмбеддингам задаётся через EMBEDDING_MODEL.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
---
name: alphaear-predictor
description: Market prediction skill using Kronos. Use when user needs finance market time-series forecasting or news-aware finance market adjustments.
---
# AlphaEar Predictor Skill
## Overview
This skill utilizes the Kronos model (via `KronosPredictorUtility`) to perform time-series forecasting and adjust predictions based on news sentiment.
## Capabilities
### 1. Forecast Market Trends
### 1. Forecast Market Trends
**Workflow:**
1. **Generate Base Forecast**: Use `scripts/kronos_predictor.py` (via `KronosPredictorUtility`) to generate the technical/quantitative forecast.
2. **Adjust Forecast (Agentic)**: Use the **Forecast Adjustment Prompt** in `references/PROMPTS.md` to subjectively adjust the numbers based on latest news/logic.
**Key Tools:**
- `KronosPredictorUtility.get_base_forecast(df, lookback, pred_len, news_text)`: Returns `List[KLinePoint]`.
**Example Usage (Python):**
```python
from scripts.utils.kronos_predictor import KronosPredictorUtility
from scripts.utils.database_manager import DatabaseManager
db = DatabaseManager()
predictor = KronosPredictorUtility()
# Forecast
forecast = predictor.predict("600519", horizon="7d")
print(forecast)
```
## Configuration
This skill requires the **Kronos** model and an embedding model.
1. **Kronos Model**:
- Ensure `exports/models` directory exists in the project root.
- Place trained news projector weights (e.g., `kronos_news_v1.pt`) in `exports/models/`.
- Or depend on the base model (automatically downloaded).
> [!CAUTION]
> **Model Security**: This skill loads model weights from `exports/models`. We use `weights_only=True` and only scan for the `kronos_news_*.pt` pattern. Ensure you only place trusted checkpoints in this directory.
2. **Environment Variables**:
- `EMBEDDING_MODEL`: Path or name of the embedding model (default: `sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2`).
- `KRONOS_MODEL_PATH`: Optional path to override model loading.
## Dependencies
- `torch`
- `transformers`
- `sentence-transformers`
- `pandas`
- `numpy`
- `scikit-learn`
© RKiding · Apache-2.0 · RKiding/Awesome-finance-skills