Institutionelle Handelsdaten in Echtzeit für US-Aktien und -Optionen, gestützt auf Squeeze-Erkennung, Insider-Informationen und Makroanalysen.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install alpha-quant-intelligence
2. Manuelle Installation
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
3. Prompt-Installation
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, alpha-quant-intelligence über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
Lieber herunterladen?
Hole dir die rohen Skill-Dateien in einem ZIP-Archiv.
Was ist Alpha Quant Intelligence?
Alpha Quant Intelligence bringt Handelsdaten auf institutionellem Niveau direkt zu Privatanlegern und automatisierten Agenten-Workflows. Ursprünglich vom Alpha Quant Bot von Shubh abgeleitet, der über $2k im Paper-Trading verwaltet, generiert dieser fortschrittliche Intelligence-Skill hochgradig verlässliche Handelssignale für US-Aktien und -Optionen. Durch die Analyse von Squeeze-Erkennung, Insider-Informationen und makroökonomischen Faktoren ermöglicht er es AI-Agenten, direkt in Ihrem Terminal und Ihrer Entwicklungsumgebung hochgradig umsetzbare Markteinblicke zu liefern.
Als einer der spezialisierten Openclaw Skills schließt Alpha Quant Intelligence die Lücke zwischen anspruchsvoller Finanzmodellierung und programmatischer Ausführung. Er hilft Entwicklern, Quant-Enthusiasten und automatisierten Agenten, Marktchancen abzufragen, was per Backtesting eine Gewinnrate von 65%+ in Top-Sektoren wie Technologie, Halbleiter und saubere Energie nachgewiesen hat.
Alpha Quant Intelligence Anwendungsfälle
- Automatisierte tägliche Generierung von Handelssignalen, um die beste Alpha-Auswahl des Tages zu entdecken.
- Echtzeit-Ticker-Analyse für US-Aktien und -Optionen, um Squeeze- und Insider-Informationsindikatoren mit hoher Verlässlichkeit zu identifizieren.
- Programmatische Integration institutioneller Finanzsignale in AI-gesteuerte Handelssysteme und automatisierte Portfolios.
So funktioniert Alpha Quant Intelligence
- Der AI-Agent oder Benutzer löst das Skript aus, um institutionelle Signale oder die beste tägliche Alpha-Auswahl abzurufen.
- Die zugrunde liegende Analyse-Engine verarbeitet Marktdaten und verfolgt Squeeze-Indikatoren, Insider-Transaktionen und Makro-Trends.
- Vertrauenswürdige Handelssignale werden formatiert und an das Terminal oder den Arbeitsbereich des Agenten zurückgegeben.
- Entwickler können den Signalstrom über die x402-API programmatisch in größere automatisierte Portfolios integrieren.
Alpha Quant Intelligence Einrichtung
Um mit Alpha Quant Intelligence zu beginnen, klonen oder laden Sie das Skill-Repository herunter und konfigurieren Sie Ihre Umgebung.
# Install the required dependencies and command-line tool
pip install -r requirements.txt
# Run the command to fetch the daily top pick
python alpha_quant.py daily-top
# Query a specific stock ticker for active trading signals
python alpha_quant.py signal --ticker AAPL
Stellen Sie sicher, dass Sie Zugriff auf die erforderlichen API-Schlüssel haben, wenn Sie den programmatischen x402-Signalstrom nutzen.
Alpha Quant Intelligence Datenschema & Taxonomie
Alpha Quant Intelligence strukturiert seine analytische Ausgabe in leicht lesbare und strukturierte Schema-Formate. Unten finden Sie eine Darstellung der Signal- und Auswahldaten-Schemas.
Query Output Schema
| Field | Type | Description |
|---|---|---|
ticker |
String | Das US-Aktien- oder Optionssymbol (z. B. AAPL, TSLA) |
signal_type |
String | Kauf-, Verkauf-, Halten- oder Squeeze-Warnung |
confidence |
Float | Konfidenzintervall des Signals (0.00 bis 1.00) |
derived_from |
String | Zugrundeliegender Analysefaktor (z. B. Makro, Insider, Squeeze) |
timestamp |
String | ISO-8601-Zeitstempel der Signalgenerierung |
CLI Commands
alpha_quant.py signal --ticker <TICKER>: Ruft spezifische Echtzeit-Handelskennzahlen ab.alpha_quant.py daily-top: Gibt die aktuelle tägliche Alpha-Auswahl Nummer 1 aus.
Alpha Quant Intelligence Erweiterte Funktionen
- Programmatischer x402-API-Zugriff, der die direkte Integration des Signalstroms in externe automatisierte Handelssysteme ermöglicht.
- Squeeze-Erkennungsalgorithmen in Kombination mit Makroanalysen, um Marktstörungen mit geringer Wahrscheinlichkeit herauszufiltern.
- Automatisiertes Tracking von Insider-Transaktionen, um technischen Auslösern einen fundamentalen Kontext mit hoher Überzeugung hinzuzufügen.
- Maßgeschneiderte Unterstützung für dynamische Sektoren wie Technologie, Halbleiter und saubere Energie.
SKILL.md
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