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trader-signal

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)

▶ 【最新版】Claude(クロード)完全解説!20以上の便利機能をこの動画1本で全て解説 ↗

※ 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

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

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。

⚡ 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-signal.zip https://jpskill.com/download/2272.zip && unzip -o trader-signal.zip && rm trader-signal.zip
🪟 Windows (PowerShell) 
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/2272.zip -OutFile "$d\trader-signal.zip"; Expand-Archive "$d\trader-signal.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\trader-signal.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. 1. 下の青いボタンを押して trader-signal.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → trader-signal フォルダができる
  3. 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. 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. 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. 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. 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 Signal で、お客様への返信文を作って
  • › Trader Signal を使って、社内向けアナウンスを書いて
  • › Trader Signal 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。

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

[Skill 名] trader-signal neural-trader の異常検知エンジンを使用して、取引シグナルを生成します。

手順:

  1. neural-trader が利用可能であることを確認します。 npm ls neural-trader 2>/dev/null || npm install --ignore-scripts neural-trader
  2. シグナルをスキャンします。
    npx neural-trader --signal scan --symbols <TICKERS>

    特定の戦略を使用する場合:

    npx neural-trader --signal scan --strategy <name> --symbols <TICKERS>
  3. --strategy が指定されている場合、戦略フィルターをロードします。 mcp__claude-flow__memory_retrieve({ key: "strategy-NAME", namespace: "trading-strategies" })
  4. neural-trader は異常を自動的に分類します。
    • spike (maxZ > 5): ブレイクアウト — モメンタムエントリーまたは平均回帰フェード
    • drift (sustained high Z): トレンド形成 — トレンドフォローシグナル
    • flatline (low Z): 統合 — ブレイクアウトに備える
    • oscillation (alternating): レンジ相場 — 極端な値での平均回帰
    • pattern-break (multiple dims): レジームチェンジ — クローズして再評価
    • cluster-outlier (>50% dims): 多要素の乖離 — アービトラージ
  5. レジーム予測に SONA を使用します。 mcp__claude-flow__neural_predict({ input: "anomaly types: [DETECTED], scores: [SCORES]" })
  6. 過去のパターン一致を検索します。 mcp__claude-flow__agentdb_pattern-search({ query: "ANOMALY_TYPE score RANGE", namespace: "trading-signals" })
  7. ランク付けされたシグナルを提示します: 銘柄、方向、確信度、異常タイプ、エントリー/ストップ/ターゲット
  8. シグナルを保存します。 mcp__claude-flow__memory_store({ key: "signal-TIMESTAMP", value: "SIGNALS_JSON", namespace: "trading-signals" })
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

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

Steps:

  1. Ensure neural-trader is available: npm ls neural-trader 2>/dev/null || npm install --ignore-scripts neural-trader
  2. Scan for signals:
    npx neural-trader --signal scan --symbols <TICKERS>

    With a specific strategy:

    npx neural-trader --signal scan --strategy <name> --symbols <TICKERS>
  3. If --strategy specified, load strategy filters: mcp__claude-flow__memory_retrieve({ key: "strategy-NAME", namespace: "trading-strategies" })
  4. 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
  5. Use SONA for regime prediction: mcp__claude-flow__neural_predict({ input: "anomaly types: [DETECTED], scores: [SCORES]" })
  6. Search historical pattern matches: mcp__claude-flow__agentdb_pattern-search({ query: "ANOMALY_TYPE score RANGE", namespace: "trading-signals" })
  7. Present ranked signals: instrument, direction, confidence, anomaly type, entry/stop/target
  8. Store signals: mcp__claude-flow__memory_store({ key: "signal-TIMESTAMP", value: "SIGNALS_JSON", namespace: "trading-signals" })