cryptocurrency-trader
Über
Dieser produktionsreife KI-Handelsagent führt rigorose Kryptowährungsmarktanalysen mit fortschrittlichen mathematischen Modellen wie Bayes'scher Inferenz und Monte-Carlo-Simulationen durch. Er ist für den realen Handel konzipiert und verfolgt eine Null-Halluzinations-Politik, wobei er eine mehrstufige Validierungspipeline, umfassende Risikokennzahlen (VaR, CVaR, Sharpe) und Chartmustererkennung einsetzt. Nutzen Sie diese Fähigkeit, wenn Sie probabilistische Analysen, Risikobewertungen oder Scans nach Handelsmöglichkeiten für spezifische Trading-Paare wie BTC/USDT benötigen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add danstrem2/clawdbot-skill-master-pack -a claude-code/plugin add https://github.com/danstrem2/clawdbot-skill-master-packgit clone https://github.com/danstrem2/clawdbot-skill-master-pack.git ~/.claude/skills/cryptocurrency-traderKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the cryptocurrency-trader skill?
cryptocurrency-trader is a Claude Skill by danstrem2. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform cryptocurrency-trader-related tasks without extra prompting.
How do I install cryptocurrency-trader?
Use the install commands on this page: add cryptocurrency-trader to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does cryptocurrency-trader belong to?
cryptocurrency-trader is in the Testing category, tagged ai and data.
Is cryptocurrency-trader free to use?
Yes. cryptocurrency-trader is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
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Diese Claude Skill führt den lm-evaluation-harness aus, um LLMs über 60+ standardisierte akademische Aufgaben wie MMLU und GSM8K zu benchmarken. Sie wurde für Entwickler entwickelt, um Modellqualität zu vergleichen, Trainingsfortschritt zu verfolgen oder akademische Ergebnisse zu berichten. Das Tool unterstützt verschiedene Backends, einschließlich HuggingFace- und vLLM-Modelle.
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