longbridge квант статистика
Quantitative statistics framework for time-series analysis using Longbridge price data â ADF unit root test (stationarity), cointegration (Engle-Granger / Johansen), GARCH volatility modelling (conditional heteroskedasticity), regression diagnostics (Durbin-Watson / Breusch-Pagan), bootstrap confidence intervals, hypothesis tests (t-test / F-test). Requires statsmodels and scipy. Triggers:
Что делает навык
Применяет строгие статистические методы к финансовым временным рядам, полученным из Longbridge, для проверки предположений перед моделированием, диагностики остатков и получения статистически обоснованных выводов. Включает тесты на стационарность, коинтеграцию, моделирование волатильности и проверку регрессий.
Когда применять
- Проверка стационарности ценового ряда с помощью теста ADF на единичный корень
- Определение наличия коинтеграции между двумя акциями (например, AAPL и MSFT)
- Моделирование условной гетероскедастичности (волатильности) с помощью GARCH
- Диагностика остатков регрессии на автокорреляцию (тест Дарбина-Уотсона) или гетероскедастичность (Breusch-Pagan)
- Оценка доверительных интервалов с помощью бутстрэпа
Как работает
- Получить временные ряды цен или других данных из Longbridge
- Применить необходимые статистические тесты (ADF, Engle-Granger/Johansen, GARCH, Durbin-Watson и др.) с использованием библиотек statsmodels и scipy
- Проанализировать результаты тестов на предмет выполнения статистических предположений
- Диагностировать остатки моделей (на автокорреляцию, гетероскедастичность)
- Сформировать статистически обоснованные выводы и интерпретации на языке пользователя
Примеры запросов агенту
Что понадобится
- statsmodels
Описание составлено по SKILL.md навыка, сверено 05.10.2026.
Как подключить
SKILL.md к навыкам ассистентаНавык — папка с файлом SKILL.md (описание + инструкции) и опциональными скриптами. Ассистент (Claude, Claude Code и совместимые) подхватывает его по описанию и следует шагам.