AlphaEar Predictor

Prognostiziert Finanzmarkt-Zeitreihen mit dem Kronos-Modell und Nachrichten-Anpassungen.

von RKiding · RKiding/Awesome-finance-skills

Tested · Didn't pass

AlphaEar Predictor — Prognostiziert Finanzmarkt-Zeitreihen mit dem Kronos-Modell und Nachrichten-Anpassungen.

Was es kann

Marktprognose-Skill auf Basis von Kronos. Reagiert, wenn Finanzmarkt-Zeitreihenprognosen oder nachrichtenbewusste Finanzmarkt-Anpassungen benötigt werden.

Testbericht

Das eigene Example Usage des Skills ist kaputt: Der Import ist falsch (die Doku sagt scripts.utils.kronos_predictor, tatsächlich liegt die Datei aber unter scripts/kronos_predictor.py), und es wird ein nicht existierendes predictor.predict(ticker, horizon) aufgerufen — die Klasse bietet nur get_base_forecast(df, lookback, pred_len, news_text), das ein pandas-OHLC-DataFrame erwartet, keinen Ticker-String. Das bestätigt einen früheren SkillProof-Befund. Die wortgetreue Installation (clone + cp) und das YAML-Frontmatter sind in Ordnung, aber der Skill-Betrieb braucht zusätzlich nicht installierte schwere Abhängigkeiten (sentence-transformers, scikit-learn, loguru) sowie den Download eines Kronos-Basismodells plus Embedder. Jede Prognose-Ausgabe ist nur ein Code-Korrektheits-Artefakt, keine Anlageempfehlung.

Getestet am: 2026-07-13 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installation

git clone https://github.com/RKiding/Awesome-finance-skills
cd Awesome-finance-skills
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r skills/alphaear-predictor ~/.claude/skills/alphaear-predictor

Befehle & Beispiel-Prompts

  • /alphaear-predictorPrognostiziert Finanzmarkt-Zeitreihen mit dem Kronos-Modell und Nachrichten-Anpassungen.

Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):

  • Forecast this stock's price movement using Kronos
  • Predict market direction adjusted for recent news
  • Run a time-series forecast on this asset's price