stockbee-exhaustion-hammer-screener — скилл Claude Code: установка
Скилл ищет среди акций США паттерны Stockbee с истощением продаж и молотом. Нужен для отбора кандидатов перед ручной проверкой сделки.
npx skills add tradermonty/claude-trading-skills --skill stockbee-exhaustion-hammer-screener -a claude-codeЧто делает stockbee-exhaustion-hammer-screener
Скилл просматривает акции США и выделяет кандидатов с длинной нижней тенью, небольшим телом, закрытием возле максимума дня и восстановлением от минимума. Он также ищет undercut/reclaim, откат после недавнего импульса и признаки контролируемого pullback вместо долгого нисходящего тренда.
Скрипт поддерживает сканирование через FMP, список тикеров или локальные JSON-файлы с дневными OHLCV. Для live-скрининга нужен FMP_API_KEY; без него придётся передать --prices-json. Дополнительный --profiles-json добавляет данные о капитализации и держателях. Результат сохраняется в JSON и Markdown с оценкой сетапа, причинами отклонения, ориентиром входа, стопом и риском.
Скилл генерирует кандидатов, а не торговые сигналы и не выполняет сделки. Перед запуском нужно разрешение рыночного режима на новый swing-риск либо пометка результата для ручной проверки. Это повод отдельно проверить график, новости и риск перед передачей кандидата в position-sizer.
Какие задачи решает
- найти акции США с молотом после отката
- отобрать undercut/reclaim-кандидатов перед закрытием
- проверить качество и ликвидность тикеров
- рассчитать расстояние до стопа по минимуму дня
- сохранить результаты скрининга в JSON и Markdown
Примеры запросов агенту
- Просканируй список акций APP ENPH NVDA TSLA на сетапы Stockbee с помощью этого скилла.
- Запусти near-close скрининг через
--fmp-universeи сохрани отчёты вreports/. - Проверь
data/near_close_daily_ohlcv.jsonиdata/quality_profiles.json, затем выведи кандидатов с undercut/reclaim.
Как установить stockbee-exhaustion-hammer-screener
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add tradermonty/claude-trading-skills --skill stockbee-exhaustion-hammer-screener -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/stockbee-exhaustion-hammer-screener/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/stockbee-exhaustion-hammer-screener/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add tradermonty/claude-trading-skills --skill stockbee-exhaustion-hammer-screener -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/stockbee-exhaustion-hammer-screener/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add tradermonty/claude-trading-skills --skill stockbee-exhaustion-hammer-screener -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/stockbee-exhaustion-hammer-screener/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install tradermonty/claude-trading-skills stockbee-exhaustion-hammer-screener2Вручную: положить файлы
.github/skills/stockbee-exhaustion-hammer-screener/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add tradermonty/claude-trading-skills --skill stockbee-exhaustion-hammer-screener -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/tradermonty/claude-trading-skills --path skills/stockbee-exhaustion-hammer-screenerВручную: положить файлы
.devin/skills/stockbee-exhaustion-hammer-screener/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add tradermonty/claude-trading-skills --skill stockbee-exhaustion-hammer-screener -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 stockbee-exhaustion-hammer-screener
Как установить stockbee-exhaustion-hammer-screener в Claude Code?
Выполните npx skills add tradermonty/claude-trading-skills --skill stockbee-exhaustion-hammer-screener -a claude-code, затем повторите npx skills add tradermonty/claude-trading-skills --skill stockbee-exhaustion-hammer-screener -a claude-code. Файл скилла находится по пути ~/.claude/skills/stockbee-exhaustion-hammer-screener/SKILL.md.
Что делает stockbee-exhaustion-hammer-screener?
Он ищет акции США с молотом после импульса и отката, проверяет undercut/reclaim, объём, ликвидность и качество. Затем формирует рейтинг кандидатов и причины отклонения.
Что нужно для работы с live-данными?
Для скрининга через FMP нужен ключ FMP_API_KEY. Вместо API можно передать дневные OHLCV через --prices-json, а данные о качестве добавить с помощью --profiles-json.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: stockbee-exhaustion-hammer-screener description: Screen US stocks for Stockbee-style selling-exhaustion hammer setups using prior momentum, pullback depth, undercut/reclaim, long lower-wick geometry, close-location, volume confirmation, quality/liquidity gates, and risk-distance scoring. Use when the user asks for Stockbee, Pradeep Bonde, exhaustion setup, selling exhaustion, hammer reversal, undercut reclaim, near-close reversal candidates, or pullback entries in high-quality funds-owned stocks. --- # Stockbee Exhaustion Hammer Screener Screen US equities for Stockbee-style selling-exhaustion hammer candidates. The skill is a candidate-generation and setup-quality workflow, not a signal service or an auto-execution system. ## When to Use - User asks for Stockbee / Pradeep Bonde style exhaustion setup screening - User wants near-close hammer / long lower-wick reversal candidates - User wants to scan strong, liquid stocks that pulled back and may be seeing selling exhaustion - User wants undercut/reclaim candidates before the close or after the close - User provides a symbol list, universe file, or historical / provisional OHLCV JSON for screening - User wants candidate outputs to feed into `technical-analyst`, `position-sizer`, `trader-memory-core`, or `stockbee-setup-fluency-trainer` ## Prerequisites - FMP API key for live universe and historical OHLCV screening: ```bash export FMP_API_KEY=your_api_key_here ``` - Optional no-API path: provide `--prices-json` containing daily OHLCV bars by symbol. For the intended near-close use case, the latest bar should be a provisional current-day bar captured near the close. - Optional `--profiles-json` can add quality metadata such as `marketCap`, `mutualFundHolders`, `institutionalHolders`, or `institutionalOwnershipPct`. - Run only after the market-regime workflow allows new swing risk, or mark output as manual-review-only. ## Workflow ### Step 1: Choose Input Mode Use one of three modes: **Mode A: FMP universe scan** ```bash python3 skills/stockbee-exhaustion-hammer-screener/scripts/screen_exhaustion_hammer.py \ --fmp-universe \ --max-symbols 300 \ --market-gate allowed \ --output-dir reports/ ``` **Mode B: Explicit symbols** ```bash python3 skills/stockbee-exhaustion-hammer-screener/scripts/screen_exhaustion_hammer.py \ --symbols APP ENPH NVDA TSLA \ --market-gate allowed \ --output-dir reports/ ``` **Mode C: Offline / near-close OHLCV JSON** ```bash python3 skills/stockbee-exhaustion-hammer-screener/scripts/screen_exhaustion_hammer.py \ --prices-json data/near_close_daily_ohlcv.json \ --profiles-json data/quality_profiles.json \ --market-gate allowed \ --output-dir reports/ ``` For a best-effort FMP near-close run, use quote override. This costs one additional quote call per symbol and depends on provider freshness: ```bash python3 skills/stockbee-exhaustion-hammer-screener/scripts/screen_exhaustion_hammer.py \ --fmp-universe \ --use-quote-latest \ --max-api-calls 700 \ --market-gate allowed \ --output-dir reports/ ``` ### Step 2: Run the Screening Pass The script detects these setup families: - **Selling exhaustion hammer:** long lower wick, small body, strong close-location, and recovery from the day low - **Undercut/reclaim hammer:** current low undercuts the prior short-term low and the near-close price reclaims that level - **Prior momentum pullback:** recent high formed within the configured lookback, followed by a controlled pullback rather than a long-term downtrend - **High-quality / liquid context:** price, volume, 20-day average dollar volume, market-cap metadata, and optional holder metadata It then scores setup quality using: - Quality / liquidity - Prior momentum - Pullback and selling-exhaustion context - Hammer candle geometry - Risk distance to the day low plus buffer - Market gate alignment ### Step 3: Review Output Read the generated JSON and Markdown reports. For each candidate, present: - Trigger type and all matched tags - Pullback depth from recent high and days since that high - Undercut/reclaim status and short-term prior low - Hammer geometry: lower wick, body, upper wick, close location, recovery from low - Volume ratios, average dollar volume, and quality metadata - Entry reference, stop reference, and risk percentage to stop - Setup score, rating, state, and reject reasons - Suggested downstream action ### Step 4: Send Survivors to Trade Planning Use the output conservatively: - **A / A- candidates:** validate chart manually, check earnings/news risk, then send to `position-sizer` - **B candidates:** manual review or next-day hammer-high confirmation - **Watch candidates:** keep on watchlist / model book; wait for follow-through or tighter risk - **Rejected candidates:** retain for post-analysis, not for execution ## Output - `stockbee_exhaustion_hammer_YYYY-MM-DD_HHMMSS.json` - Structured candidate list, metadata, thresholds, score components, and rejects - `stockbee_exhaustion_hammer_YYYY-MM-DD_HHMMSS.md` - Human-readable report grouped by rating/state ## Resources - `references/exhaustion_hammer_methodology.md` - Stockbee-style method summary and implementation boundaries - `references/scoring_system.md` - Component weights, state thresholds, and failure filters - `references/near_close_operations.md` - Near-close operational checklist and scheduling notes
© tradermonty · MIT · tradermonty/claude-trading-skills