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💬 Trader Train

trader-train

市場のデータを使って、将来の価格変動などを

⚡ ⏱ メール返信10件 30分 → 3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)

Train neural models (LSTM, Transformer, N-BEATS) on market data using npx neural-trader with confidence intervals

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

市場のデータを使って、将来の価格変動などを

※ 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。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux

mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o trader-train.zip https://jpskill.com/download/2273.zip && unzip -o trader-train.zip && rm trader-train.zip

🪟 Windows (PowerShell)

$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/2273.zip -OutFile "$d\trader-train.zip"; Expand-Archive "$d\trader-train.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\trader-train.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)

1. 下の青いボタンを押して trader-train.zip をダウンロード
2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → trader-train フォルダができる
3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
4. Claude Code を再起動

⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ 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。

🎯 このSkillでできること

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。

📦 インストール方法 (3ステップ)

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。

詳しい使い方ガイドを見る →

最終更新: 2026-05-17
取得日時: 2026-05-17
同梱ファイル: 1

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

› Trader Train で、お客様への返信文を作って
› Trader Train を使って、社内向けアナウンスを書いて
› Trader Train で、メールテンプレートを整備して

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。

Train neural prediction models using neural-trader's ML engine.

Steps:

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

Train the specified model:

npx neural-trader --model lstm --symbol TICKER --confidence 0.95
npx neural-trader --model transformer --symbol TICKER --predict
npx neural-trader --model nbeats --symbol TICKER --decompose

Review training output: loss curves, validation metrics, prediction accuracy

Generate predictions with confidence intervals:

npx neural-trader --model MODEL --symbol TICKER --predict --horizon 5d

Compare model performance across types:

npx neural-trader --model-compare --symbol TICKER --models "lstm,transformer,nbeats"

Store model results: mcp__claude-flow__memory_store({ key: "model-MODEL-TICKER-DATE", value: "TRAINING_RESULTS", namespace: "trading-models" })
Train SONA on model outcomes: mcp__claude-flow__neural_train({ patternType: "trading-model", epochs: 10 })