# llmquant-etfs

Маршрутизатор задач по ETF: сравнит holdings, пересечения, концентрацию и отраслевую экспозицию фондов.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 507 установок · ★ 234
- Автор: LLMQuant
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/LLMQuant/skills/tree/HEAD/skills/llmquant-etfs/SKILL.md
- Обновлён: 2026-05-30
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/llmquant-etfs

## Что делает

Скилл принимает запрос про ETF и направляет его в нужный рабочий процесс. Сейчас в индексе один маршрут — `workflows/etf-overlap-report.md`, он отвечает за сравнение holdings, пересечения, концентрацию и разбивку по экспозициям.

Сначала скилл выясняет тикеры, вселенную сравнения, дату отсечения и нужный формат вывода. Потом открывает только выбранный workflow и локальные ресурсы к нему. Данные берутся из LLMQuant Data: идентификация фонда, эмитент, категория, expense ratio, рыночная цена, NAV, holdings с весами, секторами и странами, история цен и потоков.

Если покрытие по тикеру не поддерживается, скилл сообщит об этом и перечислит нужные идентификаторы. Без LLMQuant Data или совместимого MCP-сервера с данными придётся дать файлы или таблицы holdings от эмитента — приближать holdings по памяти скилл не станет. В отчёте всегда указываются `as_of_date`, источник, флаги устаревания и пропущенные поля. Это повод проверять дату перед выводами: цифры по весам быстро теряют актуальность.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-etfs -a claude-code
```

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

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-etfs -a codex
```

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

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-etfs -a cursor
```

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

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install LLMQuant/skills llmquant-etfs
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/llmquant-etfs/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-etfs -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/LLMQuant/skills --path skills/llmquant-etfs
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-etfs -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/LLMQuant/skills/tree/HEAD/skills/llmquant-etfs/SKILL.md

## Когда брать
- сравнить holdings двух ETF и найти пересечения
- посчитать концентрацию по топовым позициям фонда
- разложить экспозицию ETF по секторам и странам
- собрать снапшот по эмитенту и категории фонда
- отследить историю потоков и цен по тикеру

## Примеры запросов агенту
- сравни holdings SPY и IVV, покажи пересечения и концентрацию
- разложи экспозицию QQQ по секторам на конец квартала
- дай снапшот по эмитенту и expense ratio для VTI

## Похожие
- [data-analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/data-analysis.md) — скилл · 7900 установок
- [tax-loss-harvesting](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tax-loss-harvesting.md) — скилл · 683 установки
- [macro-regime-detector](https://affpapa.org/nevibecode/skills/macro-regime-detector.md) — скилл · 3700 установок
- [longbridge-intel](https://affpapa.org/nevibecode/skills/longbridge-intel.md) — скилл · 3200 установок
- [etf-premium](https://affpapa.org/nevibecode/skills/etf-premium.md) — скилл · 3100 установок
- [finlab](https://affpapa.org/nevibecode/skills/finlab.md) — скилл · 1900 установок

Из того же набора: [llmquant/skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/llmquant/skills.md) — 14 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