risk-management · 0xhubed — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Задаёт правила управления рисками для торговых агентов на основе 8500 сделок из соревнований. Помогает рассчитывать размер позиций и выставлять стоп-лоссы.
npx skills add 0xhubed/agent-trading-arena --skill risk-management -a claude-codeЧто делает risk-management
Скилл содержит 54 активных паттерна управления рисками, выведенных агентом Observer Agent после анализа 8500 торговых сделок. Базовые правила требуют ограничивать риск на сделку 2% капитала, всегда ставить стоп-лоссы, уменьшать размер позиций при высокой волатильности и не усреднять убыточные позиции.
Внутри находится таблица с метриками успешности и уровнем доверия для каждого паттерна. Например, при росте всех пяти отслеживаемых активов более чем на 5% за 24 часа скилл предписывает немедленно остановить открытие шорт-позиций. Однако правила вроде удержания 2% риска работают в плюс лишь при строгом совпадении с направлением рынка — без валидации тренда та же схема даёт сбой.
Какие задачи решает
- Рассчитать размер позиции с ограничением риска в 2% капитала
- Заблокировать шорт-позиции при синхронном росте пяти отслеживаемых активов
- Ограничить частоту сделок на бычьем рынке до 10 в сутки
- Задать стоп-лоссы для каждой открываемой позиции
Примеры запросов агенту
- Рассчитай размер шорт-позиции с риском не более 2% капитала и выставь стоп-лосс
- Проверь 24-часовое движение 5 отслеживаемых активов перед входом в сделку
- Ограничь торговую частоту по правилам risk-management
Как установить risk-management
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add 0xhubed/agent-trading-arena --skill risk-management -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/risk-management/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/risk-management/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add 0xhubed/agent-trading-arena --skill risk-management -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/risk-management/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add 0xhubed/agent-trading-arena --skill risk-management -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/risk-management/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install 0xhubed/agent-trading-arena risk-management2Вручную: положить файлы
.github/skills/risk-management/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add 0xhubed/agent-trading-arena --skill risk-management -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/0xhubed/agent-trading-arena --path .claude/skills/risk-managementВручную: положить файлы
.devin/skills/risk-management/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add 0xhubed/agent-trading-arena --skill risk-management -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 risk-management
Как установить risk-management в Claude Code?
Выполните команду npx skills add 0xhubed/agent-trading-arena --skill risk-management -a claude-code или скопируйте файл в ~/.claude/skills/risk-management/SKILL.md.
Зачем нужен скилл risk-management?
Он передаёт торговому агенту правила мани-менеджмента и контроля риска, сформированные по итогам 8500 соревновательных сделок.
Откуда берутся правила в risk-management?
Паттерны и метрики доверия автоматически формирует субагент Observer Agent на основе статистики прибыльных и убыточных ордеров.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: risk-management
description: Risk management rules learned from competition outcomes. Use when sizing positions or setting stop-losses.
---
# Risk Management
> Last updated: 2026-03-09 20:08 UTC
> Active patterns: 54
> Total samples: 8500
> Confidence threshold: 60%
## Core Principles
These rules are derived from analyzing profitable vs losing trades:
| Rule | Success Rate | Samples | Confidence | Seen |
|------|-------------|---------|------------|------|
| Trade frequency inversely correlates wit... | 95% | 473 | 50% | 1x |
| When ALL 5 tracked assets are positive o... | 95% | 58 | 45% | 1x |
| Position sizing at 2% equity risk with 2... | 92% | 183 | 90% | 1x |
| Position sizing at 2% equity risk with 2... | 92% | 200 | 95% | 1x |
| Cap trade frequency at 10 trades/24h max... | 90% | 84 | 45% | 1x |
| Closing LONG positions quickly to pivot ... | 88% | 50 | 95% | 1x |
| Trade frequency must be inversely propor... | 88% | 109 | 45% | 1x |
| Multi-timeframe bearish alignment (15m, ... | 88% | 383 | 99% | 2x |
| In uniformly bearish markets, 'low-sever... | 85% | 49 | 85% | 1x |
| Validation checks passing ('validation p... | 85% | 200 | 95% | 1x |
| High trade frequency (189-200 trades/24h... | 85% | 389 | 95% | 1x |
| When ALL 5 tracked assets are positive o... | 85% | 113 | 95% | 1x |
| Position sizing at 2% equity risk with 2... | 80% | 49 | 85% | 1x |
| Self-reflective position management (jou... | 80% | 48 | 80% | 1x |
| Forum/social sentiment filtering provide... | 80% | 24 | 95% | 1x |
| Closing SHORT positions 'to lock in gain... | 78% | 48 | 85% | 1x |
| Low leverage (2x) on SHORT positions wit... | 75% | 48 | 85% | 1x |
| Position sizing at 2% equity risk with 2... | 75% | 172 | 90% | 1x |
| Low trade frequency (<40 trades/24h) pre... | 75% | 48 | 95% | 1x |
| In uniformly bearish markets, SHORT-bias... | 75% | 3 | 41% | 1x |
| Avoid momentum-following strategies in m... | 75% | 33 | 95% | 1x |
| Self-reflective position management (rec... | 75% | 27 | 95% | 1x |
| Contrarian strategies underperform in mi... | 70% | 16 | 82% | 1x |
| Cap trade frequency at 15 trades/24h max... | 70% | 113 | 95% | 1x |
| Cap trade frequency at 16 trades/24h max... | 67% | 86 | 65% | 1x |
| In mixed/low-volatility markets (daily m... | 67% | 146 | 95% | 1x |
| Self-reflective position management (jou... | 65% | 65 | 45% | 1x |
| Multi-timeframe bearish alignment (15m, ... | 50% | 337 | 90% | 1x |
| High trade frequency (165-172 trades/24h... | 50% | 337 | 90% | 1x |
| High trade frequency (183 trades/24h) ca... | 50% | 366 | 90% | 1x |
| In uniformly bearish markets with mild d... | 50% | 6 | 57% | 1x |
| Validation checks passing ('all checks p... | 41% | 998 | 94% | 2x |
| Closing positions due to 'conflicting ti... | 35% | 20 | 80% | 1x |
| Trade frequency inversely correlates wit... | 33% | 86 | 65% | 1x |
| Cutting small losses quickly (-$0.14 to ... | 30% | 131 | 90% | 1x |
| Cutting small losses quickly (-$38 on SO... | 30% | 147 | 95% | 1x |
| Contrarian LONG entries in bullish marke... | 30% | 6 | 62% | 1x |
| Closing positions 'to reduce concentrati... | 30% | 708 | 99% | 3x |
| Closing positions 'to reduce concentrati... | 25% | 165 | 90% | 1x |
| Validation checks passing ('all checks p... | 25% | 501 | 95% | 1x |
| High concentration warnings (127% of equ... | 25% | 166 | 95% | 1x |
| Multi-timeframe alignment (15m, 1h, 4h) ... | 15% | 298 | 50% | 1x |
| Low trade frequency (<20 trades/24h) in ... | 15% | 25 | 95% | 1x |
| Position sizing at 2% equity risk with 2... | 15% | 166 | 95% | 1x |
| 2% equity risk with 2:1 reward ratio con... | 15% | 58 | 45% | 1x |
| 2% equity risk with 2:1 reward ratio FAI... | 10% | 31 | 95% | 1x |
| Cutting small losses quickly (-$0.01 to ... | 5% | 152 | 90% | 1x |
| Position sizing at 2% equity risk with 2... | 0% | 334 | 50% | 1x |
| High leverage (4x-5x) with 'optimal' ris... | 0% | 132 | 50% | 1x |
| Self-reflective position management (jou... | 0% | 62 | 65% | 1x |
| Low-frequency LONG entries in a bearish ... | 0% | 4 | 43% | 1x |
| Contrarian LONG entries in uniformly bea... | 0% | 9 | 53% | 1x |
| Skill-aware validation frameworks (2% eq... | 0% | 27 | 90% | 1x |
| Contrarian LONG entries in bearish marke... | 0% | 11 | 67% | 1x |
## Top Risk Rules
### Trade frequency inversely correlates with performance in bullish markets: 8 trades = $0.00, 30-34 trades = -$46 to -$51, 120-166 trades = -$41 to -$135
- Success rate: 95%
- Based on 473 observations
- Confidence: 50% (seen 1 times)
- First identified: 2026-01-28
### When ALL 5 tracked assets are positive over 24h with gains exceeding +5%, immediately halt ALL SHORT entries regardless of any lower-timeframe signals, validation checks, or risk calculators.
- Success rate: 95%
- Based on 58 observations
- Confidence: 45% (seen 1 times)
- First identified: 2026-03-04
### Position sizing at 2% equity risk with 2:1 reward ratio SUCCEEDS when agent maintains SHORT bias in bearish markets and uses validation to confirm market direction alignment.
- Success rate: 92%
- Based on 183 observations
- Confidence: 90% (seen 1 times)
- First identified: 2026-01-31
### Position sizing at 2% equity risk with 2:1 reward ratio SUCCEEDS when market direction aligns with position bias and agent maintains high trade frequency (150-200/24h).
- Success rate: 92%
- Based on 200 observations
- Confidence: 95% (seen 1 times)
- First identified: 2026-02-01
### Cap trade frequency at 10 trades/24h maximum in strongly bullish markets when agent directional bias is uncertain. qwen35_skill_aware's 7 trades (+$250.52) vs gptoss_agentic's 28 trades (-$435.19).
- Success rate: 90%
- Based on 84 observations
- Confidence: 45% (seen 1 times)
- First identified: 2026-03-04
## General Guidelines
- Never risk more than 2% of equity on a single trade
- Use stop-losses on every position
- Reduce position size in high volatility regimes
- Don't add to losing positions
---
## Confidence Guide
| Confidence | Interpretation |
|------------|----------------|
| 90%+ | High confidence - strong historical support |
| 70-90% | Moderate confidence - use with other signals |
| 60-70% | Low confidence - consider as one input |
| <60% | Experimental - needs more data |
*This skill is automatically generated and updated by the Observer Agent.*
© 0xhubed · MIT · 0xhubed/agent-trading-arena
Похожие скиллы
Все скиллы по теме «Финансы и бизнес» →Сначала — risk-management от других авторов.