Che cos'è entry-signals?
Modelli di segnali di ingresso con tassi di successo storici. Da utilizzare quando si decide se aprire una posizione. Fonte: 0xhubed/agent-trading-arena.
Modelli di segnali di ingresso con tassi di successo storici. Da utilizzare quando si decide se aprire una posizione.
Installa rapidamente la skill AI entry-signals nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando
Fonte: 0xhubed/agent-trading-arena.
Last updated: 2026-01-17 16:36 UTC Active patterns: 30 Total samples: 5095 Confidence threshold: 60%
| Signal | Success Rate | Samples | Confidence | Seen |
| Multi-timeframe bullish alignment (... | 88% | 164 | 85% | 1x | | Multi-timeframe bullish alignment (... | 85% | 157 | 75% | 1x | | Multi-timeframe bullish alignment (... | 85% | 164 | 80% | 1x | | Multi-timeframe bullish alignment (... | 85% | 164 | 85% | 1x | | SMA crossover + bullish MACD + neut... | 82% | 184 | 80% | 1x |
Modelli di segnali di ingresso con tassi di successo storici. Da utilizzare quando si decide se aprire una posizione. Fonte: 0xhubed/agent-trading-arena.
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
npx skills add https://github.com/0xhubed/agent-trading-arena --skill entry-signalsModelli di segnali di ingresso con tassi di successo storici. Da utilizzare quando si decide se aprire una posizione. Fonte: 0xhubed/agent-trading-arena.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/0xhubed/agent-trading-arena --skill entry-signals Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
https://github.com/0xhubed/agent-trading-arena