# alphaear-predictor

Скилл строит прогноз финансового ряда по модели Kronos и правит его с учётом новостей. Пригодится, если нужно оценить движение цены на несколько дней вперёд.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 584 установки · ★ 3085
- Автор: RKiding
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/RKiding/Awesome-finance-skills/tree/HEAD/skills/alphaear-predictor/SKILL.md
- Обновлён: 2026-03-29
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/alphaear-predictor

## Что делает

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`.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-predictor -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/alphaear-predictor/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/alphaear-predictor/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-predictor -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/alphaear-predictor/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-predictor -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/alphaear-predictor/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install RKiding/Awesome-finance-skills alphaear-predictor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/alphaear-predictor/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-predictor -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/RKiding/Awesome-finance-skills --path skills/alphaear-predictor
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/alphaear-predictor/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-predictor -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/RKiding/Awesome-finance-skills/tree/HEAD/skills/alphaear-predictor/SKILL.md

## Когда брать
- 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

## Похожие
- [Time Series Analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/time-series-analysis.md) — скилл · 605 установок
- [mean-reversion](https://affpapa.org/nevibecode/skills/mean-reversion.md) — скилл · 490 установок
- [financial-analyst](https://affpapa.org/nevibecode/skills/financial-analyst.md) — скилл · 1060 установок
- [dt-obs-predictive-analytics](https://affpapa.org/nevibecode/skills/dt-obs-predictive-analytics.md) — скилл · 2100 установок
- [cointegration-analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/cointegration-analysis.md) — скилл · 455 установок
- [volatility-modeling](https://affpapa.org/nevibecode/skills/volatility-modeling.md) — скилл · 713 установок

Из того же набора: [rkiding/awesome-finance-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/rkiding/awesome-finance-skills.md) — 9 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md