llmquant-strategies — скилл для Claude Code: обзор и запуск
Маршрутизирует запросы к плейбукам хедж-фондов и портфельных управляющих. Помогает выбрать сценарий для equity long/short, макро, квантовых или event-driven стратегий.
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-strategies -a claude-codeЧто делает llmquant-strategies
Скилл работает диспетчером инвестиционных сценариев. Сначала он выявляет мандат, горизонт инвестирования, бенчмарк и бюджет риска. Затем агент открывает ровно один подходящий файл сценария, не перегружая контекст остальными инструкциями. В наборе доступны сценарии для парной торговли акциями, слияний и поглощений, макротрейдинга, квантовых исследований и мультистратегического распределения капитала.
Для расчётов скилл обращается к LLMQuant Data. Через этот источник сценарии запрашивают котировки, фундаментальные показатели, отчётность, ставки займа и факторные экспозиции. Скилл обязан фиксировать окна данных, даты актуальности и устаревшие сведения. Если нужных данных по ставкам займа или событиям нет в базе, агент не станет домысливать цифры, а явно запросит подтверждённые вводные у пользователя.
Какие задачи решает
- выбрать подходящий сценарий хедж-фонда под мандат и лимиты риска
- маршрутизировать задачи парного трейдинга акций и факторного хеджирования
- структурировать анализ слияний, поглощений и специальных ситуаций
- настроить аллокацию капитала между субстратегиями в мультистратегическом портфеле
- провести систематическое тестирование квантовой стратегии с контролем переобучения
Примеры запросов агенту
- Помоги составить paired-book портфель по акциям с контролем факторного риска
- Нужен сценарий для арбитража слияний и реструктуризаций с учётом данных о событиях
- Спланируй аллокацию капитала для мультистратегического портфеля с лимитами риска
Как установить llmquant-strategies
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-strategies -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/llmquant-strategies/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/llmquant-strategies/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-strategies -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/llmquant-strategies/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-strategies -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/llmquant-strategies/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install LLMQuant/skills llmquant-strategies2Вручную: положить файлы
.github/skills/llmquant-strategies/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-strategies -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/LLMQuant/skills --path skills/llmquant-strategiesВручную: положить файлы
.devin/skills/llmquant-strategies/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-strategies -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 llmquant-strategies
Как установить llmquant-strategies в Claude Code?
Выполните команду npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-strategies -a claude-code. Также файл скилла можно сохранить вручную в ~/.claude/skills/llmquant-strategies/SKILL.md.
Что делает скилл llmquant-strategies?
Он определяет параметры мандата, горизонт и бенчмарк, а затем загружает подходящий сценарий работы. В каталоге есть процессы под equity long/short, макротрейдинг, арбитраж событий и квантовые бэктесты.
Что происходит, если у LLMQuant Data нет нужных рыночных данных?
Скилл отмечает непокрытые параметры, устаревшие даты и временные окна. При нехватке данных по факторам или займам агент переходит в режим работы только с подтверждённой информацией от пользователя.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: llmquant-strategies description: Router skill for LLMQuant hedge-fund and PM strategy workflows. Use when the user needs equity long/short, long-biased, event-driven, macro, quant, or multi-strategy playbooks. input_data_source: LLMQuant Data category: strategies --- # LLMQuant Strategies This category routes hedge-fund and portfolio-manager strategy playbooks. ## Routing Rules 1. Identify strategy type, universe, mandate, horizon, benchmark, and risk budget. 2. Select the closest workflow below. 3. Open only the selected workflow and local resources explicitly referenced by that workflow. 4. Use LLMQuant Data for market, macro, filings, holdings, factor, event, options, and risk inputs. 5. Report data windows, as-of dates, stale notices, and unsupported coverage. ## Workflow Index | User intent | Workflow | |---|---| | Fundamental paired-book construction and factor-aware hedging. | [`workflows/equity-long-short.md`](workflows/equity-long-short.md) | | Concentrated long-biased ownership with structural hedges. | [`workflows/long-biased.md`](workflows/long-biased.md) | | Merger arb, spin-offs, activism, restructurings, and special situations. | [`workflows/event-driven.md`](workflows/event-driven.md) | | Cross-asset macro regime trading. | [`workflows/macro.md`](workflows/macro.md) | | Systematic strategy research, backtesting, overfitting control, and execution discipline. | [`workflows/quant.md`](workflows/quant.md) | | Pod-style capital allocation and unified risk budgeting. | [`workflows/multi-strategy.md`](workflows/multi-strategy.md) | ## LLMQuant Data Contract Prefer LLMQuant Data when available. The workflows may need these data capabilities: - Retrieve prices, fundamentals, filings, macro indicators, options context, ETF holdings, factor exposures, event feeds, borrow context, and backtest inputs. - Capture strategy mandate, universe, benchmark, time horizon, risk budget, liquidity, and sizing constraints. - Report data windows, as-of dates, stale notices, unsupported coverage, and assumptions. Fallback: - If a strategy workflow needs unavailable factor, borrow, event, or backtest data, name the missing input and continue only with retrieved or user-provided evidence.
© LLMQuant · MIT · LLMQuant/skills