# longbridge-quant

Скилл количественного анализа акций: пары и коинтеграция, факторные модели, волатильность, бэктесты и прогон скриптов-индикаторов по K-line через CLI Longbridge.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 4100 установок · ★ 66
- Автор: longbridge
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/longbridge/skills/tree/HEAD/skills/longbridge-quant/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/longbridge-quant

## Что делает

Скилл держит отдельный справочник под каждую тему в `references/`: парный трейдинг, волатильность, сезонность, мультифакторные модели, исследование факторов, скрининг, корреляция, статистика, оптимизация, модель исполнения, хеджирование, ML. Нужный файл подгружается по вопросу, поэтому в контекст попадает только то, что вы спросили. Внутри — рабочие схемы: коинтеграция Энгла — Грейнджера с hedge ratio через OLS, Z-score и half-life возврата к среднему, композит из value, momentum, quality и low-vol с отбором TopN.

Команда `quant` прогоняет ваши скрипты-индикаторы по K-line. OHLCV берётся из `longbridge kline <SYMBOL> --format json`. Логин не нужен: команда публичная, все расчёты идут на вашей машине.

Для ML-стратегий нужен `scikit-learn`, без него прогон обрывается на `ModuleNotFoundError: sklearn` — лечится через `pip install scikit-learn`. Тесту ADF подавайте не меньше 50 наблюдений, иначе истории не хватит. Если бинарника `longbridge` в системе нет, скилл отправит к установщику `sh ../longbridge/scripts/install-cli.sh`.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

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

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

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add longbridge/skills --skill longbridge-quant -a codex
```

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

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add longbridge/skills --skill longbridge-quant -a cursor
```

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

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install longbridge/skills longbridge-quant
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/longbridge-quant/SKILL.md`

### Gemini CLI

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

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/longbridge/skills --path skills/longbridge-quant
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

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

## Когда брать
- проверить пару тикеров на коинтеграцию и оценить half-life спреда
- собрать TopN-портфель по композитному Z-score из value, momentum, quality и low-vol
- посчитать IC и IR фактора и увидеть, как он затухает
- подобрать параметры стратегии на walk-forward с проверкой вне выборки
- прогнать свой скрипт-индикатор по K-line через `longbridge quant`

## Примеры запросов агенту
- Проверь `AAPL` и `MSFT` на коинтеграцию: дай hedge ratio, Z-score и half-life.
- Собери композитный Z-score из value, momentum, quality и low-vol и оставь TopN по нему.
- Прогони мой скрипт-индикатор по K-line для `700.HK` через `longbridge quant`.

## Похожие
- [churn-prevention](https://affpapa.org/nevibecode/skills/coreyhaines31-churn-prevention.md) — скилл · 121000 установок
- [revops](https://affpapa.org/nevibecode/skills/revops.md) — скилл · 113500 установок
- [community-marketing](https://affpapa.org/nevibecode/skills/community-marketing.md) — скилл · 89500 установок
- [ads](https://affpapa.org/nevibecode/skills/ads.md) — скилл · 82800 установок
- [pricing](https://affpapa.org/nevibecode/skills/pricing.md) — скилл · 79300 установок
- [marketing-plan](https://affpapa.org/nevibecode/skills/marketing-plan.md) — скилл · 67900 установок

Из того же набора: [longbridge/skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/longbridge/skills.md) — 11 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