trader-portfolio — скилл для Claude Code: оптимизация портфеля
Скилл для оптимизации распределения активов через движок neural-trader: считает веса, риск и план ребалансировки. Пригодится, когда нужно разложить текущие позиции по целевой доходности.
npx skills add ruvnet/ruflo --skill trader-portfolio -a claude-codeЧто делает trader-portfolio
Скилл описывает пошаговый сценарий: проверить наличие neural-trader в проекте, достать текущие позиции из памяти trading-portfolio, запустить оптимизацию и сохранить результат обратно. Внутри — вызовы MCP-инструментов memory_search, memory_store, neural_predict и agentdb_pattern-search, плюс работа с Bash.
Важная деталь: в версии 2.8.11 команда npx neural-trader --portfolio optimize возвращает равные веса и цифру риска для них, а в примечании сказано, что матрица доходностей не подключена. Реальной оптимизации не происходит. За настоящими весами mean-variance скилл отправляет в /trader-portfolio-cg. То же самое с --portfolio current и --portfolio rebalance — они гоняют ту же демонстрацию с равными весами и игнорируют слово после флага.
Флагов --var и --correlation в CLI нет, метрики риска берутся через --risk assess --returns <series>. План ребалансировки скилл предлагает считать самому: взять веса из /trader-portfolio-cg, сопоставить с текущими позициями и посчитать сделки и издержки. Ордера плагин не выставляет — это только предложение для пользователя. Аргумент --risk-target работает как псевдоним --target-return.
Какие задачи решает
- разложить текущие позиции по целевой доходности
- посчитать равные веса и риск для набора тикеров
- собрать черновик плана ребалансировки со сделками и издержками
- сохранить оптимальное распределение в память проекта
- найти похожие аллокации в истории по Sharpe
Примеры запросов агенту
- Оптимизируй портфель по AAPL, MSFT, GOOGL с целевой доходностью 0.10
- Собери план ребалансировки по моим текущим позициям
- Найди в истории похожие аллокации с Sharpe больше 1
Как установить trader-portfolio
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ruvnet/ruflo --skill trader-portfolio -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/trader-portfolio/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/trader-portfolio/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ruvnet/ruflo --skill trader-portfolio -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/trader-portfolio/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ruvnet/ruflo --skill trader-portfolio -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/trader-portfolio/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install ruvnet/ruflo trader-portfolio2Вручную: положить файлы
.github/skills/trader-portfolio/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ruvnet/ruflo --skill trader-portfolio -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/ruvnet/ruflo --path plugins/ruflo-neural-trader/skills/trader-portfolioВручную: положить файлы
.devin/skills/trader-portfolio/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ruvnet/ruflo --skill trader-portfolio -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 trader-portfolio
Как установить trader-portfolio в Claude Code?
Выполните npx skills add ruvnet/ruflo --skill trader-portfolio -a claude-code, затем проверьте файл ~/.claude/skills/trader-portfolio/SKILL.md.
Что делает trader-portfolio?
Прогоняет сценарий оптимизации портфеля: достаёт позиции из памяти, запускает движок neural-trader, считает риск и сохраняет результат. План ребалансировки скилл предлагает вывести вручную из весов.
Даёт ли скилл настоящие веса mean-variance?
В версии 2.8.11 команда --portfolio optimize возвращает равные веса и примечание о том, что матрица доходностей не подключена. За реальной оптимизацией скилл отправляет в /trader-portfolio-cg.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: trader-portfolio
description: Optimize portfolio allocation using npx neural-trader mean-variance engine with risk constraints and rebalancing plan
allowed-tools: Bash Read mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_retrieve mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__neural_predict mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__agentdb_pattern-search
argument-hint: "[--risk-target NUMBER]"
---
Optimize portfolio allocation using neural-trader's portfolio engine.
Steps:
1. Ensure neural-trader is available:
`npm ls neural-trader 2>/dev/null || npm install --ignore-scripts neural-trader`
2. Load current portfolio:
`mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search({ query: "current portfolio holdings", namespace: "trading-portfolio" })`
3. Run portfolio optimization:
```bash
npx neural-trader --portfolio optimize --symbols AAPL,MSFT,GOOGL --target-return 0.10
```
(`--risk-target` is accepted as an alias of `--target-return`.) In 2.8.11 this returns EQUAL weights and a risk figure for them, with a `note` saying the returns matrix is not wired; it does not optimise anything. For real mean-variance weights use `/trader-portfolio-cg`. `--portfolio current` and `--portfolio rebalance` run the same equal-weight demo and ignore the word after `--portfolio`.
4. Risk metrics: `--var` and `--correlation` are not CLI flags. Use `--risk assess --returns <series>` (see `/trader-risk`) with returns you derived from real data.
5. Use SONA for expected return prediction:
`mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__neural_predict({ input: "expected returns for [HOLDINGS] given current regime" })`
6. Rebalancing plan: the CLI has no rebalance computation (see step 3). Derive it yourself from the weights `/trader-portfolio-cg` returns and the user's stated holdings: trades needed, current vs target weights, estimated costs. Present it as a proposal for the user to act on; this plugin places no orders.
7. Search for similar allocations in history:
`mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__agentdb_pattern-search({ query: "optimized portfolio Sharpe > 1", namespace: "trading-portfolio" })`
8. Store optimized allocation:
`mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store({ key: "portfolio-optimal-TIMESTAMP", value: "ALLOCATION_JSON", namespace: "trading-portfolio" })`
© ruvnet · MIT · ruvnet/ruflo