value-dividend-screener
✓가치 특성(20 미만의 P/E 비율, 2 미만의 P/B 비율), 매력적인 수익률(3% 이상) 및 지속적인 성장(3년 이상 배당금/수익/EPS 추세)을 결합한 고품질 배당 기회를 위해 미국 주식을 선별합니다. 효율적인 사전 필터링을 위해 FINVIZ Elite API를 사용하고 세부 분석을 위해 FMP API를 사용하는 2단계 스크리닝을 지원합니다. 사용자가 배당주 심사, 소득 포트폴리오 아이디어 또는 탄탄한 펀더멘털을 갖춘 양질의 가치주를 요청할 때 사용합니다.
SKILL.md
This skill identifies high-quality dividend stocks that combine value characteristics, attractive income generation, and consistent growth using a two-stage screening approach:
Screen US equities based on quantitative criteria including valuation ratios, dividend metrics, financial health, and profitability. Generate comprehensive reports ranking stocks by composite quality scores with detailed fundamental analysis.
Efficiency Advantage: Using FINVIZ pre-screening can reduce FMP API calls by 90%, making this approach ideal for free-tier API users.
가치 특성(20 미만의 P/E 비율, 2 미만의 P/B 비율), 매력적인 수익률(3% 이상) 및 지속적인 성장(3년 이상 배당금/수익/EPS 추세)을 결합한 고품질 배당 기회를 위해 미국 주식을 선별합니다. 효율적인 사전 필터링을 위해 FINVIZ Elite API를 사용하고 세부 분석을 위해 FMP API를 사용하는 2단계 스크리닝을 지원합니다. 사용자가 배당주 심사, 소득 포트폴리오 아이디어 또는 탄탄한 펀더멘털을 갖춘 양질의 가치주를 요청할 때 사용합니다. 출처: tradermonty/claude-trading-skills.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/tradermonty/claude-trading-skills --skill value-dividend-screener- 카테고리
- {}데이터 분석
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
value-dividend-screener이란?
가치 특성(20 미만의 P/E 비율, 2 미만의 P/B 비율), 매력적인 수익률(3% 이상) 및 지속적인 성장(3년 이상 배당금/수익/EPS 추세)을 결합한 고품질 배당 기회를 위해 미국 주식을 선별합니다. 효율적인 사전 필터링을 위해 FINVIZ Elite API를 사용하고 세부 분석을 위해 FMP API를 사용하는 2단계 스크리닝을 지원합니다. 사용자가 배당주 심사, 소득 포트폴리오 아이디어 또는 탄탄한 펀더멘털을 갖춘 양질의 가치주를 요청할 때 사용합니다. 출처: tradermonty/claude-trading-skills.
value-dividend-screener 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/tradermonty/claude-trading-skills --skill value-dividend-screener 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/tradermonty/claude-trading-skills
상세
- 카테고리
- {}데이터 분석
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-01