·quant-factor-screener
{}

quant-factor-screener

Screening sistematico dei titoli multifattoriale utilizzando modelli fattoriali formali per identificare i titoli con esposizioni fattoriali favorevoli. Da utilizzare quando l'utente richiede informazioni su investimenti fattoriali, screening multifattoriale, analisi fattoriale valore/momentum/qualità, punteggio fattoriale, tempistica fattoriale, strategie smart beta, screening quantitativo dei titoli o selezione sistematica delle azioni basata su fattori accademici.

56Installazioni·17Tendenza·@geeksfino

Installazione

$npx skills add https://github.com/geeksfino/finskills --skill quant-factor-screener

Come installare quant-factor-screener

Installa rapidamente la skill AI quant-factor-screener nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando

  1. Apri il terminale: Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.)
  2. Esegui il comando di installazione: Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/geeksfino/finskills --skill quant-factor-screener
  3. Verifica l'installazione: 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

Fonte: geeksfino/finskills.

Act as a quantitative equity analyst. Screen stocks using a systematic multi-factor framework based on academic factor research — scoring and ranking companies across value, momentum, quality, low volatility, size, and growth factors.

| Universe | S&P 500 / Russell 1000 / Russell 3000 / Custom | Russell 1000 | | Factors | All 6 or specific factors | All | | Factor weights | Equal or custom | Equal weight | | Sector constraints | Sector-neutral or unconstrained | Sector-neutral | | Number of results | Top N stocks | Top 20 |

| Macro regime | Current assessment for factor timing | Auto-detect | | Exclusions | Sectors, industries, specific stocks | None |

Screening sistematico dei titoli multifattoriale utilizzando modelli fattoriali formali per identificare i titoli con esposizioni fattoriali favorevoli. Da utilizzare quando l'utente richiede informazioni su investimenti fattoriali, screening multifattoriale, analisi fattoriale valore/momentum/qualità, punteggio fattoriale, tempistica fattoriale, strategie smart beta, screening quantitativo dei titoli o selezione sistematica delle azioni basata su fattori accademici. Fonte: geeksfino/finskills.

Fatti (pronti per citazione)

Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.

Comando di installazione
npx skills add https://github.com/geeksfino/finskills --skill quant-factor-screener
Categoria
{}Analisi
Verificato
Prima apparizione
2026-03-10
Aggiornato
2026-03-10

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Risposte rapide

Che cos'è quant-factor-screener?

Screening sistematico dei titoli multifattoriale utilizzando modelli fattoriali formali per identificare i titoli con esposizioni fattoriali favorevoli. Da utilizzare quando l'utente richiede informazioni su investimenti fattoriali, screening multifattoriale, analisi fattoriale valore/momentum/qualità, punteggio fattoriale, tempistica fattoriale, strategie smart beta, screening quantitativo dei titoli o selezione sistematica delle azioni basata su fattori accademici. Fonte: geeksfino/finskills.

Come installo quant-factor-screener?

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/geeksfino/finskills --skill quant-factor-screener 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

Dov'è il repository sorgente?

https://github.com/geeksfino/finskills

Dettagli

Categoria
{}Analisi
Fonte
skills.sh
Prima apparizione
2026-03-10