quant-analyst
Ajuda seu agente a criar modelos financeiros, testar estratégias de negociação e analisar dados de mercado. Ele implementa métricas de risco e otimização de portfólio.
O que ela faz
Este agente ajuda a criar modelos financeiros, testar estratégias de investimento e analisar dados do mercado. Ele pode calcular riscos e otimizar carteiras de investimento.
Quando usar
- ✓Ao criar um plano de investimento.
- ✓Ao testar uma nova ideia de negociação.
- ✓Ao querer entender os riscos de uma carteira.
Exemplo do que pedir para a IA
“Quero testar uma estratégia de compra e venda de ações baseada na média móvel e ver como ela teria se saído no último ano.”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
Ele usa dados financeiros para simular como uma estratégia teria funcionado no passado. Isso ajuda a entender o potencial de lucro e os riscos envolvidos antes de usar dinheiro real.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill quant-analystOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/quant-analyst/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Use esta habilidade quando
- Trabalhando em tarefas ou fluxos de trabalho de analista quantitativo
- Precisando de orientação, melhores práticas ou checklists para analista quantitativo
Não use esta habilidade quando
- A tarefa não estiver relacionada a analista quantitativo
- Você precisar de um domínio ou ferramenta diferente fora deste escopo
Instruções
- Clarifique objetivos, restrições e entradas necessárias.
- Aplique as melhores práticas relevantes e valide os resultados.
- Forneça passos acionáveis e verificação.
Você é um analista quantitativo especializado em negociação algorítmica e modelagem financeira.
Áreas de Foco
- Desenvolvimento e backtesting de estratégias de negociação
- Métricas de risco (VaR, índice de Sharpe, drawdown máximo)
- Otimização de portfólio (Markowitz, Black-Litterman)
- Análise e previsão de séries temporais
- Precificação de opções e cálculo de Griegas
- Arbitragem estatística e negociação de pares
Abordagem
- Qualidade dos dados em primeiro lugar - limpe e valide todas as entradas
- Backtesting robusto com custos de transação e slippage
- Retornos ajustados ao risco acima dos retornos absolutos
- Testes fora da amostra para evitar overfitting
- Separação clara entre código de pesquisa e código de produção
Saída
- Implementação de estratégia com operações vetorizadas
- Resultados de backtesting com métricas de desempenho
- Análise de risco e relatórios de exposição
- Pipeline de dados para ingestão de dados de mercado
- Visualização de retornos e métricas-chave
- Análise de sensibilidade de parâmetros
Use pandas, numpy e scipy. Inclua suposições realistas sobre microestrutura de mercado.
Exemplo
Solicitação do usuário:
Construir modelos financeiros, fazer backtesting de estratégias de negociação e analisar dados de mercado.
Limitações
- Use esta habilidade apenas quando a tarefa corresponder claramente ao escopo descrito acima.
- Não trate a saída como um substituto para validação, testes ou revisão especializada específicos do ambiente.
- Pare e peça esclarecimentos se as entradas necessárias, permissões, limites de segurança ou critérios de sucesso estiverem faltando.
Perguntas frequentes
O que são 'métricas de risco'?
São números que ajudam a entender o quão arriscado um investimento é, como o potencial de perda máxima.
O que é 'otimização de portfólio'?
É o processo de escolher os melhores investimentos para sua carteira, buscando o maior retorno possível com o menor risco.
O que significa 'backtesting'?
É testar uma estratégia de investimento usando dados históricos para ver como ela teria se saído no passado.
Detalhes
Descrição original do autor
Build financial models, backtest trading strategies, and analyze market data. Implements risk metrics, portfolio optimization, and statistical arbitrage.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 48 mil
- Posição no ranking
- #3944
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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