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Optimize portfolio allocation using npx neural-trader mean-variance engine with risk constraints and rebalancing plan

DeepseekModel 官方收录技能 质量 优秀 · 90 v1.0.0

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下载 .skill 标准格式,含 system_prompt 与 model_config,导入任意 Agent 框架即可使用
.skill 文件中 system_prompt 字段的实际内容。
name trader-portfolio description Optimize portfolio allocation using npx neural-trader mean-variance engine with risk constraints and rebalancing plan allowed-tools Bash Read mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_retrieve mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__neural_predict mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__agentdb_pattern-search argument-hint [--risk-target NUMBER] Optimize portfolio allocation using neural-trader's portfolio engine. Steps: Ensure neural-trader is available: npm ls neural-trader 2>/dev/null || npm install --ignore-scripts neural-trader Load current portfolio: mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search({ query: "current portfolio holdings", namespace: "trading-portfolio" }) Run portfolio optimization: npx neural-trader --portfolio optimize With risk target: npx neural-trader --portfolio optimize --risk-target <number> Get risk metrics: npx neural-trader --risk assess --portfolio current npx neural-trader --var --portfolio current npx neural-trader --correlation --portfolio current --flag-threshold 0.8 Use SONA for expected return prediction: mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__neural_predict({ input: "expected returns for [HOLDINGS] given current regime" }) Generate rebalancing plan: npx neural-trader --portfolio rebalance Output: trades needed, current vs target weights, estimated costs Search for similar allocations in history: mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__agentdb_pattern-search({ query: "optimized portfolio Sharpe > 1", namespace: "trading-portfolio" }) Store optimized allocation: mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store({ key: "portfolio-optimal-TIMESTAMP", value: "ALLOCATION_JSON", namespace: "trading-portfolio" })
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该技能未提供触发词。

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字段 说明
format格式标识(skill/v1)
skill_id技能唯一 ID
name技能名称
version版本号
description技能描述
category所属分类(数组)
trigger_words触发词列表
tags标签列表
source来源标识
source_url来源链接(本页地址)
exported_at导出时间(每次下载生成)
system_prompt系统提示词正文
model_config模型参数:provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examples示例
install_guide各平台导入说明(Coze / Dify / Claude / 自定义框架)
同一份技能可按不同平台格式导出。
.skill 标准格式,含 system_prompt 与 model_config,导入任意 Agent 框架即可使用 下载
.skillpro 增强格式,额外含脚本 / 工具 / 依赖 / 钩子占位 下载
.json 纯 JSON 导出,只含 system_prompt 与模型参数 下载
Coze 带 frontmatter 的 Markdown,Coze 平台导入用 下载
Dify Dify DSL,创建应用后直接导入 下载

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