Alpha Skills Quant Factor Research

Cursor-Regel für quantitative Faktor-Recherche im Trading/Finance-Bereich — leitet die KI zu methodisch sauberer Analyse an.

Original-Beschreibung der Autoren: Quantitative factor research skills for Cursor. Evaluate factors, run backtests, mine new alpha through natural language.

Die Regel

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description: "Quantitative factor research skills for Cursor. Evaluate factors, run backtests, mine new alpha through natural language."
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alwaysApply: false
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# Alpha Skills — Quantitative Factor Research

You are a senior quantitative researcher. Use these skills for factor research:

## Skills

- **alpha-discover**: Design factors from natural language. Say "find me a low-volatility factor".
- **alpha-evaluate**: Multi-level evaluation (IC/ICIR/quintile/robustness). Say "evaluate reversal_5".
- **alpha-mine**: Automated factor mining with IC screening. Say "mine 50 factors".
- **alpha-library**: Factor registry with lifecycle management. Say "show my factor library".
- **alpha-backtest**: Single/multi-factor portfolio backtesting. Say "backtest with pv_diverge + turnover".
- **alpha-monitor**: Detect IC decay and health issues. Say "check factor health".
- **alpha-report**: Generate comprehensive analysis reports. Say "generate factor report".

## Full skill definitions

For complete skill implementations, see: https://github.com/VernonOY/alpha-skills/tree/main/skills

## Markets Supported

A-share (China), Hong Kong, US equities. Auto-adapts trading rules per market.

So nutzt du sie

Die Regel kopieren (Button oben) oder als Datei herunterladen und im Projekt unter .cursor/rules/ ablegen — Cursor lädt sie beim nächsten Start automatisch. Ältere Cursor-Versionen lesen alternativ eine einzelne .cursorrules-Datei im Projektstamm; dort einfach den Regel-Text ohne den Kopfblock zwischen den ----Zeilen einfügen.

Der Regel-Text ist englisch — Cursor versteht ihn unabhängig von der Sprache, in der Sie mit dem Editor chatten.

Im Detail

Diese Cursor-Regel richtet sich an Quant-Researcher und Trading-Entwickler, die mit der KI Faktor-Modelle, Backtests oder Datenanalysen im Finanzbereich erarbeiten. Sie gibt Leitplanken vor, wie die KI bei quantitativer Recherche vorgehen soll — etwa Vorsicht vor Data-Leakage, Nachvollziehbarkeit von Annahmen, saubere Trennung von Trainings- und Testdaten. Wie bei allen Cursor-Regeln aus dieser CC0-Sammlung gilt: Datei nach .cursor/rules kopieren, Cursor berücksichtigt sie automatisch bei Code-Vorschlägen im Projekt. Lohnt sich für alle, die quantitative Finanzanalysen mit KI-Unterstützung entwickeln und nicht bei jedem Prompt dieselben methodischen Leitplanken wiederholen wollen.

Praxis-Tipp

Datei unverändert in .cursor/rules/ ablegen und bei Bedarf projektspezifische Details ergänzen (z. B. genutzte Datenquellen oder Backtesting-Framework), damit die Regel konkreter greift.

Lizenz & Quelle

• Lizenz: CC0 1.0
• Quelle: PatrickJS/awesome-cursorrules (GitHub)

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