Claude Day Trader Skill: O que o Pacote de 11 Comandos Realmente Faz

Em 20 de outubro de 2026, um repositório chamado day-trader-skill apareceu no GitHub sob a conta Jakeschincariol e, em 23 de outubro, já tinha 637 estrelas no GitHub, consultado em 23 de outubro de 2026. No mesmo período, o Google Trends registrou "claude trader skill" e "github day trader skill" como buscas em ascensão explosiva em todo o mundo nos últimos sete dias, consultado em 23 de outubro de 2026. O que as pessoas estão marcando com estrela não é um bot de negociação. É um conjunto de onze arquivos de instrução, onze pequenas ferramentas Python e uma pasta onde cada etapa deixa uma nota para a próxima.

Essa distinção importa mais do que parece. Um bot executa uma ação; este pacote grava arquivos em um diretório trader/ e espera. O README do repositório declara a regra que governa todo o resto: "Nenhuma negociação é realizada até você dizer sim. Nada neste pacote pode enviar uma ordem por conta própria. A negociação simulada é o padrão." Nada abaixo muda isso, e nada abaixo é aconselhamento de investimento. Este é um software licenciado sob MIT que lê dados públicos e faz cálculos aritméticos, e quem o escreveu diz exatamente isso nas letras miúdas do próprio README.

O que realmente é entregue no repositório

Onze pastas, cada uma contendo um SKILL.md e um script: trader-scanner, trader-news, trader-entry, trader-exit, trader-timemachine, trader-risk, trader-budget, trader-broker, trader-alerts, trader-analyst e trader-pelosi. Há uma pasta tests com uma suíte de testes unittest offline, uma LICENSE e um README. O painel About na página do repositório descreve o projeto como "11 habilidades Claude para day trading: escaneie milhares de gráficos, acompanhe notícias de última hora, cronometre cada entrada e saída e reproduza cada resultado antes de arriscar um dólar." A barra lateral registra Python como 100 por cento do código.

Os dados são gratuitos e públicos por conceção. O README diz que as ferramentas «leem dados públicos gratuitos: gráficos do Yahoo Finance, listas de símbolos do Nasdaq Trader, SEC EDGAR e o House Clerk», e que não há registo nem chave de API. As ferramentas requerem Python 3.8 ou mais recente e nada para instalar com pip. As skills baseadas na SEC pedem que se identifique, com um nome e um email em trader/config.json ou numa variável de ambiente SEC_USER_AGENT, o que é a cortesia habitual para pedidos automatizados ao EDGAR.

Há três formas de entrar. Cole a URL do repositório no Claude e diga "install skill". No Claude Code, adicione o repositório como um marketplace de plugins e instale day-trader-skill a partir dele, o que coloca os comandos no namespace /day-trader-skill:trader-scanner e assim por diante. Ou clone o repositório e copie as pastas trader-* para ~/.claude/skills/ ou para .claude/skills/ de um repositório, o que mantém os nomes simples /trader-scanner. O README também observa um quarto caminho degradado: cole um único SKILL.md no início de um chat e ele roda como um modo, mas você perde as ferramentas Python e mantém apenas o método.

O autor é Jake Schincariol, cujo trader-skill anterior abordava a cópia da declaração 13F de um investidor, um screener de ações, lotes fiscais e rebalanceamento. Este repositório é a sequência de day trading, que o README chama de "Trader skill v2". A divisão é deliberada: o primeiro pacote era sobre manter posições e saber o que você possui, e o segundo é sobre as horas entre o sino de abertura e o fechamento.

Os onze comandos, agrupados pela pergunta que respondem

O README lista os comandos em uma tabela, que é a forma menos interessante de lê-los. Agrupe-os pela decisão que cada um atende e a estrutura fica mais clara.

• Veja: /trader-scanner escaneia milhares de gráficos em busca de rompimentos da faixa de abertura, padrões de bandeira e repiques de sobrevenda; /trader-news acompanha notícias de última hora sobre cada ação que você acompanha; /trader-analyst lê relatórios de resultados e resume o que mudou; /trader-pelosi lê as divulgações de negociações de ações do Congresso.

• Tempo: /trader-entry observa uma configuração barra a barra e diz quando entrar; /trader-exit define o stop e o alvo antes de você entrar; /trader-timemachine reproduz os resultados antes de você arriscar qualquer coisa.

• Dimensionamento e verificação: /trader-budget dimensiona uma posição de acordo com o seu orçamento e a sua perda máxima por negociação; /trader-risk verifica cada ordem em relação aos seus limites e bloqueia qualquer coisa que os exceda.

• Colocar: /trader-broker envia ordens aprovadas à sua corretora, em simulação por padrão e nunca sem o seu sim; /trader-alerts dispara com um preço, um stop ou o sino de abertura.

Dois desses merecem uma análise mais detalhada. O scanner trabalha com um universo de cerca de 5.900 ações dos EUA extraídas das listas de símbolos da Nasdaq Trader, e seu modo diário procura setups de pré-mercado em todo o universo. O Time Machine é aquele que o README chama de “o mais maluco”: ele reproduz o restante de uma sessão dez mil vezes, com cada candle de cinco minutos extraído dos próprios candles da ação naquele horário do dia ao longo de seu histórico recente, e também reexecuta a regra em todas as sessões passadas em que o setup foi acionado.

Como as peças são repassadas

Tudo fica numa pasta trader/ no seu projeto, e cada skill lê o que a anterior escreveu. Para uma única operação, a cadeia é scanner, depois news, depois entry, depois exit, depois timemachine, depois budget, depois risk, depois broker. Enquanto uma posição está aberta, os alertas monitoram o stop, o alvo e o fechamento. News, analyst e pelosi rodam conforme um cronograma, em vez de na cadeia. Essa passagem de bastão baseada em arquivos é o motivo pelo qual o pacote funciona sem servidor nem banco de dados, e por que você pode ler cada decisão intermediária como um arquivo posteriormente, em vez de confiar em uma caixa-preta.

A página do repositório deixa a estrutura óbvia antes mesmo de você abrir um único arquivo: onze pastas com o nome dos onze comandos, uma pasta tests e uma mensagem de commit que diz “The Trader skill v2: 11 day-trading skills”. O painel Sobre traz a mesma descrição de uma frase que a primeira linha do README, e a barra lateral mostra 637 estrelas, 121 forks e nenhuma release. Estrelas medem atenção, não efeito. Três dias de atenção em um repositório criado em 20 de outubro são evidência de que as pessoas estão curiosas, não de que o método funciona.

O exemplo da TSLA, leia com atenção.

O exemplo prático do README é a Tesla na segunda-feira, 19 de outubro de 2026, e é detalhado o suficiente para conferir a aritmética. Às 10h15 no horário do Leste, a varredura cobriu 231 gráficos e 42 deles haviam fechado acima de sua faixa de abertura de quinze minutos. A TSLA era uma delas: uma faixa de abertura de 354,47 a 362,18, com a vela das 10h10 fechando em 364,18, cerca de 0,55 por cento acima do topo. O temporizador de entrada indicava aguardar às 10h12, porque a barra das 10h10 ainda estava se formando, e disparou às 10h15 no primeiro fechamento de cinco minutos acima da faixa.

O planejador de saída definiu o plano antes da entrada: stop no ponto médio do intervalo, 358,32, o que colocava 5,86 por ação em risco; alvo em 1x esse risco, 370,04; sem posição até 15:55, de qualquer forma. O Time Machine então reproduziu o restante do dia dez mil vezes com a semente 19, para que qualquer pessoa possa reproduzi-lo. O alvo foi alcançado primeiro em 29,4% das vezes, o stop primeiro em 25,5%, e 45,1% das repetições ainda estavam abertas no fechamento. Ele também reexecutou a mesma regra nas 59 sessões reais anteriores: disparou 33 vezes, atingiu o alvo 13 vezes, o stop 15 vezes e nenhum dos dois 5 vezes. O próprio veredito do README sobre esse histórico é "quase um cara ou coroa".

Esse veredito é a parte honesta do exemplo, e vale declarar com clareza o que esses números são e o que não são. Eles são a saída de uma simulação construída a partir das próprias barras de cinco minutos recentes da TSLA, reproduzidas ao longo de um dia escolhido por um autor, segundo uma regra escolhida por um autor. Eles não são uma taxa de acerto, nem um retorno esperado, nem uma previsão; a faixa de 45,1% “ainda em aberto”, por si só, mostra que os três resultados não descrevem uma operação encerrada. Um exemplo prático, escolhido pela pessoa que escreveu o software, é uma demonstração de que o pipeline roda de ponta a ponta. Não é um histórico de desempenho e não pode se tornar um pelo simples fato de ser citado com mais frequência.

Paper é o padrão, e nada dispara sozinho.

O design de segurança é a engenharia mais forte do repositório. A negociação em papel é o padrão em dois níveis: "paper": true está definido em config.example.json, e o conector de corretagem indicado pelo README, o servidor MCP da Alpaca, usa por padrão sua conta paper. As chaves ficam em variáveis de ambiente, nunca no chat. Opções, margem, venda a descoberto e alavancagem ficam desativadas, a menos que você as ative.

Apenas uma habilidade pode levar a uma ordem, e somente após três verificações separadas. /trader-risk testa a ordem exata em relação à perda máxima, ao limite de perda diária, às negociações por dia, à relação recompensa/risco, à janela de entrada, ao tamanho da posição e ao caixa, e retorna PASS ou BLOCK com o motivo. /trader-broker então mostra o ticket em palavras simples e aguarda que você digite yes para essa ordem exata. O cartão "Permitir uma vez / Negar" do próprio Claude pergunta uma segunda vez, desde que você tenha definido a ferramenta de corretagem como "Precisa de aprovação" em Personalizar, Conectores, permissões de ferramentas, em vez de "Sempre permitir". Um exemplo de orçamento do README: em uma conta de $5.000 com uma perda máxima de $50 por negociação e $5,86 por ação em risco, a posição fica dimensionada em 8 ações, cerca de $2.913, e um stop executado a 358,32 perderia cerca de $46,88.

Nada disto é aconselhamento de investimento, e o próprio repositório diz isso numa seção chamada Fine print: "Não é aconselhamento financeiro. Este software lê dados públicos e faz aritmética. Não conhece a sua situação e não consegue ver o futuro. A maioria das pessoas que faz day trade perde dinheiro." Essa é a frase do autor, não nossa, e é o enquadramento correto para tudo acima. Uma caixa de diálogo de confirmação bem construída não faz de uma negociação uma boa ideia; ela torna uma negociação acidental menos provável.

O que a matilha não consegue ver

Quatro limitações estão documentadas no README e cada uma altera como a saída deve ser interpretada. Primeiro, um stop é um plano, não uma garantia: em um mercado rápido ou durante um gap, uma ordem de stop pode ser executada bem além do seu preço, e a perda máxima mostrada é a perda no preço do stop, não a pior perda possível. Segundo, os dados são gratuitos e não oficiais. O endpoint de gráficos do Yahoo Finance não é uma API oficial, pode ficar defasado, mudar ou aplicar limite de requisições a você, e o scanner e o temporizador de entrada leem barras de um ou cinco minutos em vez de cada tick, então qualquer coisa que importe deve ser verificada com sua corretora antes de você agir com base nela.

Terceiro, o calendário não é neutro. A FINRA removeu o mínimo de US$ 25.000 para pattern day trader em 4 de junho de 2026, sob o Regulatory Notice 26-10, e as corretoras podem implementar a mudança gradualmente até 20 de outubro de 2027, portanto sua corretora ainda pode aplicar a regra antiga; o pacote tem uma configuração pdt_guard exatamente para esse caso, que faz o /trader-risk contar suas operações de day trade. Quarto, contexto que parece uma vantagem geralmente não é. As negociações do Congresso são públicas, e não informação privilegiada: os membros devem divulgar negociações acima de US$ 1.000 em até 45 dias, conforme o STOCK Act, e a Pelosi skill lê esses registros quando são publicados. Ganhos de day trade são ganhos de curto prazo, negociações frequentes tornam prováveis wash sales, e o README diz claramente que nada disso é consultoria tributária.

Não existe nenhum registro auditado, e uma reprodução não é uma previsão.

Esta é a parte para guardar se você só se lembrar de um parágrafo. Ninguém publicou um histórico auditado para este pacote. O repositório não publica um retorno, um histórico de conta real, uma revisão independente ou um backtest em um período fixo, e não diz qual modelo realizou a análise. O Time Machine é uma simulação construída a partir dos últimos sessenta dias de barras de cinco minutos da própria ação, e o README deixa explícito que "o futuro pode fazer coisas que esses 60 dias nunca fizeram: um relatório de resultados, uma suspensão, uma manchete". Uma reprodução simulada não é uma previsão. Suas probabilidades são uma verificação de realidade, não uma promessa, e nenhum retorno esperado pode ser derivado delas sem inventar a parte que importa.

O que o repositório publica é uma suíte de testes, e esse é um tipo diferente de evidência. Os testes rodam offline com fixtures extraídos de dados reais: as barras de cinco minutos da TSLA dos sessenta dias até 19 de outubro de 2026, a varredura de intervalo de abertura das 10:15, as manchetes do Yahoo daquela manhã, o índice de 2026 do House Clerk, divulgações reais e fatos XBRL reais. Eles reproduzem cada número do exemplo. Isso mostra que a aritmética é consistente com as entradas. Não diz nada sobre se o método dá lucro, e o repositório não afirma o contrário.

Onde um modelo se encaixa, e onde não

As onze habilidades são arquivos de instrução; as ferramentas Python são scripts comuns que são executados independentemente de haver ou não um modelo no circuito. Se você estiver conectando um modelo a esse circuito, a escolha do endpoint é uma decisão separada do método de negociação. O OrcaRouter hospeda modelos por trás de um único endpoint compatível com OpenAI: mais de 200 modelos, uma única chave, preço de lista do provedor repassado com 0% de margem, com failover automático quando um provedor falha. O Claude Opus 5.5 está nesse catálogo a US$ 4,00 por milhão de tokens de entrada e US$ 20,00 por milhão de tokens de saída, com contexto de um milhão de tokens e leituras de cache a US$ 0,20 por milhão. Nós hospedamos modelos. Não hospedamos os aplicativos da Anthropic, o Claude Code, o Claude Tag nem as habilidades de negociação de ninguém, e nada aqui altera o padrão de paper trading do pacote nem sua solicitação pelo seu "sim".

Se você instalá-lo, leia os arquivos SKILL.md antes de executá-los. Eles são curtos, são texto simples e é neles que o método de fato reside, que é a parte que uma captura de tela de onze nomes de pastas não consegue mostrar. Depois, execute-o no papel por um tempo e observe o que o Time Machine diz sobre as configurações que você teria adotado. A ferramenta foi construída para tornar isso barato. É toda a proposta.