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株価などのデータから異常な動きを検知

⚡ ⏱ Slack絵文字GIF制作 1時間 → 5分

📺 まず動画で見る(YouTube)

※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。

📜 元の英語説明(参考)

Generate trading signals using npx neural-trader anomaly detection engine with Z-score scoring and neural prediction

一言でいうと

株価などのデータから異常な動きを検知

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
- · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
- · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)

この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。

Generate trading signals using neural-trader's anomaly detection engine.

Steps:

Ensure neural-trader is available: npm ls neural-trader 2>/dev/null || npm install --ignore-scripts neural-trader

Scan for signals:

npx neural-trader --signal scan --symbols <TICKERS>

With a specific strategy:

npx neural-trader --signal scan --strategy <name> --symbols <TICKERS>

If --strategy specified, load strategy filters: mcp__claude-flow__memory_retrieve({ key: "strategy-NAME", namespace: "trading-strategies" })
neural-trader classifies anomalies automatically:
- spike (maxZ > 5): breakout — momentum entry or mean-reversion fade
- drift (sustained high Z): trend forming — trend-following signal
- flatline (low Z): consolidation — prepare for breakout
- oscillation (alternating): range-bound — mean-reversion at extremes
- pattern-break (multiple dims): regime change — close and reassess
- cluster-outlier (>50% dims): multi-factor dislocation — arbitrage
Use SONA for regime prediction: mcp__claude-flow__neural_predict({ input: "anomaly types: [DETECTED], scores: [SCORES]" })
Search historical pattern matches: mcp__claude-flow__agentdb_pattern-search({ query: "ANOMALY_TYPE score RANGE", namespace: "trading-signals" })
Present ranked signals: instrument, direction, confidence, anomaly type, entry/stop/target
Store signals: mcp__claude-flow__memory_store({ key: "signal-TIMESTAMP", value: "SIGNALS_JSON", namespace: "trading-signals" })