# market-microstructure-traditional

Скилл обучает агента моделям микроструктуры рынка: расчёту спредов, оценке импакта заявок, дисбалансу книги ордеров и процессам поступления сделок.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 474 установки · ★ 443
- Автор: agiprolabs
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/agiprolabs/claude-trading-skills/tree/HEAD/skills/market-microstructure-traditional/SKILL.md
- Обновлён: 2026-09-03
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/market-microstructure-traditional

## Что делает

Скилл переносит классическую теорию микроструктуры рынков на торговлю криптоактивами на централизованных биржах и сопоставляет стакан заявок с пулами AMM. В материалах разобраны декомпозиция спреда, модель Глостена и Милгрома, а также расчёт постоянного рыночного воздействия через лямбду Кайла (Kyle's lambda). Эффективный спред отделён от реализованного для точного измерения риска неблагоприятного отбора.

Внутри собраны математические модели и примеры функций на Python: степенной закон квадратного корня импакта, дисбаланс книги заявок и процесс Хоукса (Hawkes process) для анализа потока сделок. Для расчёта коэффициента Кайла функции используют метод наименьших квадратов, поэтому проекту обязательно потребуется библиотека `numpy`.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add agiprolabs/claude-trading-skills --skill market-microstructure-traditional -a claude-code
```

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

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add agiprolabs/claude-trading-skills --skill market-microstructure-traditional -a codex
```

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

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add agiprolabs/claude-trading-skills --skill market-microstructure-traditional -a cursor
```

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

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install agiprolabs/claude-trading-skills market-microstructure-traditional
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/market-microstructure-traditional/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add agiprolabs/claude-trading-skills --skill market-microstructure-traditional -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/agiprolabs/claude-trading-skills --path skills/market-microstructure-traditional
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add agiprolabs/claude-trading-skills --skill market-microstructure-traditional -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/agiprolabs/claude-trading-skills/tree/HEAD/skills/market-microstructure-traditional/SKILL.md

## Когда брать
- разложить бид-аск спред на неблагоприятный отбор и издержки хранения
- оценить рыночный импакт крупной сделки по закону квадратного корня
- рассчитать дисбаланс книги заявок для прогнозирования направления цены
- оценить коэффициент лямбда Кайла по истории сделок
- смоделировать кластеризацию потока ордеров через процесс Хоукса

## Примеры запросов агенту
- Рассчитай постоянный импакт через Kyle's lambda по массиву изменений мидпрайса и объёмов сделок
- Помоги реализовать функцию расчёта effective_spread_bps и order_book_imbalance на Python
- Оцени ожидаемый price impact для ордера заданного размера по формуле квадратного корня

## Похожие
- [okx-dex-market](https://affpapa.org/nevibecode/skills/okx-dex-market.md) — скилл · 19100 установок
- [gmgn-market](https://affpapa.org/nevibecode/skills/gmgn-market.md) — скилл · 17900 установок
- [okx-cex-market](https://affpapa.org/nevibecode/skills/okx-cex-market.md) — скилл · 10500 установок
- [blackforge](https://affpapa.org/nevibecode/skills/blackforge.md) — скилл · 8200 установок
- [market-breadth-analyzer](https://affpapa.org/nevibecode/skills/market-breadth-analyzer.md) — скилл · 3500 установок
- [trading-strategist](https://affpapa.org/nevibecode/skills/trading-strategist.md) — скилл · 1000 установок

Из того же набора: [agiprolabs/claude-trading-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/agiprolabs/claude-trading-skills.md) — 64 карточки

_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