trader-train
Train neural models (LSTM, Transformer, N-BEATS) on market data using npx neural-trader with confidence intervals
Informations de source
- Dépôt
- ruvnet/ruflo
- Dernière activité de la source
- 17 juillet 2026 à 03:06
- Langue détectée de SKILL.md
- anglais
- Étoiles
- 73 469
- Forks
- 8 725
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SKILL.md
Instructions source · Aperçu en lecture seule- name
- trader-train
- description
- Train neural models (LSTM, Transformer, N-BEATS) on market data using npx neural-trader with confidence intervals
- allowed-tools
- Bash Read mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__neural_train
- argument-hint
- <lstm|transformer|nbeats> --symbol <TICKER>
Train neural prediction models using neural-trader's ML engine.
Steps:
1. Ensure neural-trader is available:
`npm ls neural-trader 2>/dev/null || npm install --ignore-scripts neural-trader`
2. Train the specified model:
```bash
npx neural-trader --model lstm --symbol TICKER --confidence 0.95
npx neural-trader --model transformer --symbol TICKER --predict
npx neural-trader --model nbeats --symbol TICKER --decompose
```
3. Review training output: loss curves, validation metrics, prediction accuracy
4. Generate predictions with confidence intervals:
```bash
npx neural-trader --model MODEL --symbol TICKER --predict --horizon 5d
```
5. Compare model performance across types:
```bash
npx neural-trader --model-compare --symbol TICKER --models "lstm,transformer,nbeats"
```
6. Store model results (canonical `trading-analysis` namespace per ADR-126 Phase 1 — was previously stored to undeclared `trading-models`):
`mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store({ key: "model-MODEL-TICKER-DATE", value: "TRAINING_RESULTS", namespace: "trading-analysis" })`
7. Train SONA on model outcomes:
`mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__neural_train({ patternType: "trading-model", epochs: 10 })`
Voir sur GitHub