Show HN: Algo-Trading-Skills - トレーディングインフラストラクチャのための501のAIエージェントスキル

Show HN: Algo-Trading-Skills - トレーディングインフラストラクチャのための501のエージェントスキル

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AIエージェントのためのオープンソースアルゴリズム取引スキルライブラリ

［画像: License］ ［画像: Validate & Test Skills］ ［画像: Skills］ ［画像: Tests］ ［画像: Domains］ ［画像: Python］ ［画像: agentskills.io］ ［画像: PRs Welcome］

501のアルゴリズム取引スキル · 16のエンジニアリングドメイン · 5つの規制・取引所フレームワーク · 20,291の単体テストに裏打ちされた501の動作参照実装 · agentskills.io標準 · Claude Code、GitHub Copilot、Codex CLI、Cursor、Gemini CLI、およびSKILL.mdを読み取るあらゆるツールと連携 · Apache 2.0

はじめに · 内容 · 検証方法 · フレームワークと標準 · プラットフォーム · 貢献

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⚠️ コミュニティプロジェクト — これは独立したコミュニティ作成プロジェクトです。Anthropic PBC、またはこのリポジトリで参照されているいかなるブローカー、取引所、ベンダーとも提携していません。

📈 エンジニアリングガイダンス、金融・法律・コンプライアンスに関するアドバイスではありません — 許可され、合法的な使用のみを対象とします。これらのスキルは、取引インフラストラクチャのプロダクションエンジニアリングプラクティスをエンコードしています。これらは、金融、法律、税務、または規制コンプライアンスのアドバイスを構成するものではなく、戦略の収益性を保証するものでもなく、ライブ取引での資本損失のリスクを排除するものでもありません。リスク制限が厳格に実施されているペーパーアカウントまたはライブ環境に対してのみデプロイしてください。ライブ取引システムをデプロイする前に、お住まいの地域の資格のある法律、税務、コンプライアンスの専門家にご相談ください。SECURITY.mdおよびCODE_OF_CONDUCT.mdを参照してください。

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あらゆるAIエージェントにシニアクオンツエンジニアの取引インフラストラクチャの直感を与える

AIコーディングエージェントは、WebSocketクライアント、バックテストループ、または注文実行関数を、構文的には完全に正しいように見え、ライブラリ呼び出し、クリーンな構造、もっともらしいロジックを備えていても、プロダクションでは壊滅的に失敗する可能性があります。その理由はコードの構文とは無関係です。例えば、ブローカーがドキュメントに記載されていない方法でトークンを無効にする、バックテストがサイレントにバーの終値を使ってその方向を予測する、リスク制限がそれを制約するはずの同じ関数内に存在する、あるいはWebSocketコールバックが戦略がキャッチするために存在するボラティリティの急騰時にリードループをブロックするなどです。

あなたのAIエージェントは、これらの失敗モードを知りません — これらのスキルを与えない限り。

このリポジトリには、16のエンジニアリングドメインにわたる501の構造化されたスキルが含まれており、それぞれがagentskills.ioオープン標準に従っています。このライブラリは、主要な金融規制・取引所フレームワーク — SEC Rule 15c3-5、Reg NMS / Reg SHO、FINRA、EU MiFID II / RTS 6 / MAR、UK FCA、ASIC、SEBI、およびISDA OTCデリバティブ標準 — にマッピングされています。これをクローンし、エージェントをこれに向けさせれば、あなたの次の取引システムデプロイメントは、数秒で専門家レベルのクオンツインフラストラクチャガイダンスを得られます。

各スキルは、どこで終わるかも示しています。すべての501スキルにある## When NOT to Useセクションは、スキルがカバーしないケースを挙げ、それを担当するスキルに渡します。なぜなら、エージェントが間違った問題に正しいプレイブックを適用することは、それ自体の失敗モードであり、キーワードマッチが最も引き起こしやすいものだからです。

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5つの規制・取引所フレームワーク、1つのスキルライブラリ

各スキルは、その主題に適合する業界標準、取引所プロトコル、および規制要件にマッピングされています。

例 — 各スキルは規制指令、ブローカーAPI、および機関標準に直接マッピングされます。

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クイックスタート

# オプション1: Claude Code — ライブラリ全体ではなく、1つのドメインをインストール
/plugin marketplace add HimanshuJ16/Algo-Trading-Skills
/plugin install algo-trading-risk-management
/plugin install algo-trading-broker-integration

# オプション2: skills CLI — 対話的に必要なスキルを選択
npx skills add HimanshuJ16/Algo-Trading-Skills

# オプション3: git clone してから、自分でゲートを実行
git clone https://github.com/HimanshuJ16/Algo-Trading-Skills.git
cd Algo-Trading-Skills
pip install -r requirements-dev.txt

python tools/validate_skills.py    # 構造、フロントマター、相互参照、パッケージング
python tools/run_all_tests.py      # 各スキルの単体テストスイート、サブプロセスごとに分離

1つのドメインをインストールし、すべてをインストールしないでください。 Claude Codeは、インストールされたプラグインのすべてのスキルの名前と説明を、セッション開始時にモデルのコンテキストにロードします。そのため、マーケットプレイスはエンジニアリングドメインごとに1つのプラグイン（algo-trading-risk-management、algo-trading-execution-algorithmsなど）を配布しており、それぞれ数千トークンです。algo-trading-skills-allプラグインは完全性のために存在しますが、セッションごとに数万トークンを消費します — それが必要だと確信している場合のみ使用してください。ディスク上ではなくコンテキストに関する注意点として、各プラグインはリポジトリのルートを指しているため、単一のドメインをインストールするとツリー全体（約100MB）がチェックアウトされます。セッションにロードされるのはそのドメインのスキルのみです。

単一のスキルスイートを単独で実行します — 各スキルがその検証セクションで引用しているのと同じコマンドです。

python -m unittest discover -s skills/order-placement-idempotency/scripts

Claude Code、GitHub Copilot、OpenAI Codex CLI、Cursor、Gemini CLI、およびagentskills.io互換プラットフォームで即座に動作します。

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なぜこれがあるのか

定量取引および金融ソフトウェアエンジニアリングのドメインは、市場マイクロストラクチャ、取引所プロトコル、およびリスクエンジニアリングにわたる深い実践的知識を必要とします。AIエージェントは取引インフラストラクチャの構築とスケーリングを支援できます — ただし、構造化された実践的プレイブックを持っている場合に限ります。今日の汎用LLMはPythonコードやAPIラッパーを書くことができますが、ノートブックで動作するコードとライブ市場で生き残るコードを分ける運用コンテキストを欠いています。

既存の取引ライブラリは、ブローカーSDK、インジケーターの計算式、または単純な戦略バックテストを提供します。それらのどれも、AIエージェントにシニアクオンツインフラストラクチャエンジニアが従う構造化された意思決定ワークフローを提供しません。どのテクニックをいつ使用するか、いつ使用しないか、どの前提条件をチェックするか、ステップバイステップでどのように実行するか、そしてプロダクションで結果をどのように検証するかです。これがこのプロジェクトが埋めるギャップです。

Algo-Trading-Skillsは、おもちゃのスクリプトのコレクションではありません。agentskills.io標準 — サブセカンドディスカバリのためのYAMLフロントマター、ステップバイステップ実行のための構造化Markdown、および深い技術的コンテキストのための参照ファイル — のためにゼロから構築されたAIネイティブ知識ベースです。各スキルは、汎用LLMの要約ではなく、実際のプラクティショナーワークフローをエンコードしています。

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ここでの「検証済み」の意味

スキルライブラリは生成は容易ですが、信頼するのは困難です。このテーブルのすべては、プッシュおよびプルリクエストごとにCIによって再チェックされ、Python 3.10、3.12、および3.13で実行されるため、主張は真実のままであるか、ビルドが失敗します。

CIワークフローは.github/workflows/validate-skills.ymlです。

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内容 — 16のカテゴリ

このライブラリは、国内およびグローバル市場 — 暗号通貨取引所、外国為替ブローカー、複数通貨および複数タイムゾーンのデータ処理、規制遵守、複数資産デリバティブ、実行アルゴリズム、カストディ/セキュリティ、クロス戦略ポートフォリオ管理、市場マイクロストラクチャ、代替データリサーチ、および税務/会計 — を網羅する16のコアエンジニアリングドメインをカバーしています。

完全検索可能インデックス: index.json。ドメインごとのスキルリストとそのトリガー説明: docs/ROADMAP_500.md。

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AIエージェントはこれらのスキルをどのように使用するか

完全なライブラリは約350万トークンのMarkdownで、どのコンテキストウィンドウよりもはるかに大きいです。段階的な開示がそれを利用可能にします。エージェントは短い説明を検索して適切なスキルを見つけ、それだけをロードします。

index.jsonはskills配列とsubdomainsカウントマップを持つ単一のJSONオブジェクトであるため、エージェントはドメインでフィルタリングしたり、説明をgrepしたりして、何もロードする前にライブラリ全体を数個の候補に絞り込むことができます。

ユーザープロンプト: 「Fyersボットのライブ注文がタイムアウト後に二重に配置され続ける」

エージェントの内部プロセス:

  1. すべての501スキルの説明をindex.jsonにクエリ
     → order-placement-idempotencyとtoken-lifecycle-live-probingを最上位のマッチとして特定。

  2. 最上位のマッチをロード: skills/order-placement-idempotency/SKILL.md
     → まずWhen NOT to Useを確認 — これは注文配置であり、キャンセルリクエストレースではないため、スキルが適用されます。
     → 構造化されたWorkflowセクションに従う: タイムアウトをあいまい（失敗ではない）と分類し、リトライ前にブローカー注文ブックに対して調整する。

  3. 完全なシーケンス図のためにreferences/workflows.md、および動作ヘルパーロジックのためにscripts/order_ledger.pyをロードする。

  4. Verificationセクションを使用して結果を検証する
     → `python -m unittest discover -s skills/order-placement-idempotency/scripts`を実行する
     → シミュレートされたネットワークタイムアウトがもはや重複実行を生成しないことを確認する。

これらのスキルがない場合、エージェントはリトライロジックを推測し、注文リスクを倍増させます。それらがある場合、シニア取引エンジニアが使用する正確なプレイブックに従います。

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スキルの解剖

各スキルは一貫したディレクトリ構造に従います。

skills/order-placement-idempotency/
├── SKILL.md                  ← スキル定義（YAMLフロントマター + Markdownボディ）
├── references/
│   ├── standards.md          ← ブローカー/フレームワークのカバレッジ + 規制の接点
│   └── workflows.md          ← 詳細な技術手順リファレンス
├── scripts/
│   ├── order_ledger.py       ← 動作参照実装
│   └── test_order_ledger.py  ← その単体テストスイート
└── assets/
    └── checklist.md          ← 印刷可能なサインオフチェックリスト

各ヘルパーはスタンドアロンモジュールです — 他のスキルからのインポートなし、共有パッケージなし — そのため、ライブラリ全体を一緒に引きずることなく、1つのファイルをリポジトリから自分のコードベースに持ち出すことができます。

YAMLフロントマター（実際の例）

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name: order-placement-idempotency
description: >-
  ボットがライブ注文を配置、変更、またはキャンセルし、リトライ、タイムアウト、または再接続のために注文を二重実行しないことを保証する必要がある場合に使用します
license: Apache-2.0
metadata:
  domain: algorithmic-trading
  subdomain: broker-integration
  tags: broker-integration, idempotency, client-order-id, order-ledger, retry-safety
  brokers_frameworks: Fyers API v3; Zerodha Kite Connect; Upstox API v2; IBKR API
  version: "2.0.0"
  author: algo-trading-skills-contributors
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agentskills.io仕様は6つのトップレベルフィールドを許可しているため、このリポジトリが追加するすべてはmetadata:の下に文字列値として格納されます。descriptionに関する2つのルールがディスカバリで重要な役割を果たします。それは「Use when …」（スキルの説明ではなく、エージェントが置かれている状況）で始まり、280文字に収まることです。なぜなら、インストールされているすべてのスキルの説明は、セッションごとにコンテキストにロードされるからです。両方ともtools/validate_skills.pyによって、公式agentskills validateと共に強制されます。

Markdownボディセクション

## When to Use          トリガー条件 — AIエージェントはこのスキルをいつアクティブ化すべきか？
## When NOT to Use      スコープ境界 — 除外される各ケースは、担当するスキルに渡されます。
## Prerequisites        必要なツール、アクセス、および環境設定。
## Workflow             特定の意思決定ポイントを含む、ステップバイステップの実行ガイド。
## Common Pitfalls      このスキルが防止する、名前付きの特定の失敗モード。
## Verification         スキルが正常に実行されたことを確認する方法、実行可能なコマンド付き。
## Related Skills       このリポジトリ内の他のスキルへのクロスリンク。

7つのセクションすべてが必須です。tools/validate_skills.pyは、CIでこれらを、scripts/レイアウトおよびすべてのドキュメント化されたテストコマンドの実行可能性と共に強制します — プロセスでの契約についてはdocs/skill-anatomy.mdを参照し、パイプラインについては.github/workflows/validate-skills.ymlを参照してください。

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互換性のあるプラットフォームとゼロコンフィグ自動検出

このリポジトリには、すべての主要なAIコーディングプラットフォーム向けのネイティブ自動検出手順が含まれています。

上記の表は、このリポジトリがルールファイルを配布しているツールを示しています。それ以外の場合、スキルはagentskills.ioフォーマットのプレーンなSKILL.mdディレクトリであるため、そのフォーマットを読み取るあらゆるエージェントまたはフレームワークがロードできます — skills/を指せば、必要なものがすべて揃っています。

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🏃 実行可能な例とクックブック

スキルが完全なパイプラインでどのように連鎖するかを見るには、examples/の実行可能なウォークスルーを探索してください。

• examples/01_resilient_order_execution_and_circuit_breaker.py — 注文の冪等性 + ドローダウンサーキットブレーカー + ライブトークンプローブ。
• examples/02_lookahead_free_backtest_with_slippage.py — ポイントインタイムシグナルエンジン + 市場インパクトスリッページシミュレーション + パフォーマンスティアシート。
• examples/03_cross_strategy_risk_parity_allocation.py — ローリング戦略相関 + リスクパリティリバランス + 自動戦略引退。

クロスドメインマップはmappings/broker-api-coverage.mdおよびmappings/regulatory-coverage.mdにあり、スキルが抽出されたシステムアーキテクチャはdocs/architecture.mdにあります。

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LLMクローラー検出可能性 (llms.txt)

このリポジトリは、LLMおよびAIクローラー向けの機械検出可能なドキュメント標準をサポートしています。

• llms.txt — コアドキュメント、スキルカテゴリ、および開発者エントリーポイントの簡潔なインデックス。
• llms-full.txt — 大規模コンテキストウィンドウ向けの完全なアーキテクチャブレークダウンとドメインマッピング。

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リリースとビルド検証

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貢献

このプロジェクトはコミュニティの貢献によって成長しています。参加方法は以下の通りです。

• 新しいスキルを追加する — テンプレートとフロントマター構造に従い、tools/validate_skills.pyによって強制されるようにPRを提出してください。
• 既存のスキルを改善する — ワークフローを更新する、コードエンジンを洗練する、単体テストを追加する、または規制マッピングを拡張する。
• 問題を報告する — エッジケースや欠落している失敗モードを見つけましたか？イシューを開いてください。

PRを開く前に、ローカルでゲートを実行してください。CIはこれらに加えて、agentskills.ioリファレンスバリデーターとクックブック例を実行します — 完全なパイプラインについては.github/workflows/validate-skills.ymlを参照してください。

python tools/validate_skills.py
python tools/run_all_tests.py
python tools/build_index.py --check      # 生成し、失敗した場合はコミットする
python tools/build_marketplace.py --check
python -m unittest discover -s tests

品質基準は.github/workflows/validate-skills.ymlにあり、それは高い基準です。このスキルに従うことで実際のプロダクションバグが防止されたか、そしてそのVerificationセクションは実際に確認可能か？規制またはブローカーの動作に関する主張は、権威あるソースに対して検証可能でなければなりません — 主張がない方が、間違ったまたは捏造された主張よりも優れています。

すべてのPRは、技術的な正確さとagentskills.io標準への準拠のためにレビューされます。

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引用

このプロジェクトを研究または出版物で使用する場合：

@software{algo_trading_skills,
  author       = {Jangir, Himanshu},
  title        = {Algo-Trading-Skills},
  year         = {2026},
  url          = {https://github.com/HimanshuJ16/Algo-Trading-Skills},
  license      = {Apache-2.0},
  note         = {501 structured algorithmic trading skills for AI agents,
                  mapped to SEC Rule 15c3-5, Reg NMS, MiFID II, FCA, SEBI, and ISDA standards}
}

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ライセンス

このプロジェクトはApache License 2.0の下でライセンスされています。個人および商用プロジェクトの両方で、これらのスキルを自由に使用、変更、および配布できます。

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Star History

［画像: Star History Chart］

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このプロジェクトがあなたの定量取引作業に役立つ場合は、⭐を付けてください。

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コミュニティプロジェクト by @HimanshuJ16。Anthropic PBCまたはこのリポジトリで参照されているいかなるブローカーとも提携していません。