algo-investor-skills: Claude Code Skills yang Menyusun Proposal Investor Anti-Penipuan

Setiap algotrader yang pernah mencoba menggalang modal dari luar mengenal tembok ini. Anda punya strategi yang berhasil, rekam jejak langsung di akun Anda sendiri, dan kurva ekuitas yang bersih. Lalu Anda duduk untuk menulis dokumen investor — dan Anda menyadari bahwa bagian tersulit bukanlah strateginya. Yang tersulit adalah meyakinkan seorang profesional yang melek angka dan skeptis bahwa Anda bukan penipu. Mereka tidak akan percaya begitu saja pada perkataan Anda. Pada tahun 2026, yang sebenarnya mereka lakukan adalah menempelkan penawaran komersial Anda ke dalam sebuah LLM tanpa konteks lain dan bertanya: "apakah ini nyata, atau ini sebuah penipuan?"

algo-investor-skills adalah sekumpulan skills Claude Code siap pakai yang dibangun persis untuk momen tersebut. Skill ini membawa Anda dari fakta strategi mentah menjadi proposal investor multi-bahasa yang sudah jadi dan teraudit — jenis dokumen yang kredibel dan mengutamakan kejujuran yang sanggup bertahan dalam uji-tempel LLM yang bermusuhan itu. Seluruh rancangannya bertumpu pada satu aturan yang tidak bisa ditawar: ia tidak pernah mengarang angka.

Sebuah catatan di awal, sama seperti yang ditampilkan repo di bagian depan: segala sesuatu dalam direktori reference/ di kit ini adalah contoh kerja yang dianonimkan. Nama, venue, dan metrik adalah placeholder, bukan angka nyata. Skill ini menghasilkan dokumen dari rekam jejak terukur Anda sendiri — skill ini tidak menyertakan angka nyata siapa pun, dan tidak akan mengarang angka Anda.

Mengapa ini sebuah set skill dan bukan template

Anda bisa saja menulis proposal investor dari template Word. Orang melakukannya, dan hasilnya kelihatan. Template statis tidak bisa menghitung ulang Sharpe Anda ketika Anda menambahkan empat puluh trade, tidak bisa men-stress-test keunggulan Anda dengan menyingkirkan para pemenang teratas, dan tidak bisa menyamar sebagai allocator yang bermusuhan untuk menemukan titik lemah dalam pitch Anda sendiri. Itulah celah yang diisi oleh algo-investor-skills.

Ini adalah Claude Code skills biasa yang berada di bawah .claude/skills/. Buka repo di Claude Code dan skill akan termuat otomatis. Karena ini adalah skill biasa, Anda juga bisa memindahkannya ke proyek lain mana pun — salin folder-foldernya ke .claude/skills/ lokal-proyek, atau ke ~/.claude/skills/ global-pengguna agar tersedia di mana-mana:

cp -r .claude/skills/* /path/to/your/project/.claude/skills/

cp -r .claude/skills/* ~/.claude/skills/

Mesin model finansial bahkan dapat berjalan secara mandiri, tanpa dependensi, sebagai pemeriksaan kewarasan:

node .claude/skills/algo-financial-models/models.mjs   # prints a worked demo

Enam skill

Kit ini menyertakan enam skill yang dapat dikomposisikan. Satu adalah orchestrator; lima lainnya masing-masing menangani satu tahap dalam pipeline.

Pipeline, dari ujung ke ujung

Skill-skill ini bukanlah menu yang Anda pilih secara acak — mereka membentuk pipeline yang berurutan, dan investor-docs menjalankannya secara berurutan karena setiap tahap bergantung pada tahap sebelumnya:

intake/intake-template.md   ← you fill in measured facts + labeled assumptions
        │
        ▼
algo-financial-models   →   honest numbers / tables
        │
        ▼
investor-proof-pack     →   transparency + verification package
        │
        ▼
investor-proposal-build →   full 14-section Markdown proposal
        │
        ▼
investor-doc-localize   →   language / market variants   (optional)
        │
        ▼
investor-proposal-audit →   skeptical-investor loop until it passes  (REQUIRED)

1. Intake — satu sumber kebenaran

Semuanya dimulai dengan intake/intake-template.md. Anda mengisi tesis strategi Anda, rekam jejak terukur Anda (ukuran sampel, win rate, rata-rata trade, Sharpe, Sortino, max drawdown, rentang tanggal), venue dan arsitektur akun Anda, serta ketentuan komersial Anda. Yang krusial, Anda menandai setiap angka entah sebagai [real] (terukur) atau sebagai asumsi ke depan yang diberi label jelas (leverage, jumlah tranche, kedalaman yang diasumsikan, slippage, alpha decay).

Aturan yang membuat seluruh kit ini bisa dipercaya ada di sini: apa pun yang Anda biarkan kosong menjadi slot TODO yang eksplisit dalam draf, bukan angka karangan. Jika Anda tidak bisa mendukung sebuah angka dengan ekspor data dari exchange Anda, Anda biarkan kosong, dan kit ini menolak untuk menutupi celah tersebut.

2. algo-financial-models — angka yang jujur

Skill ini mengubah input terukur Anda menjadi enam model kuantitatif, yang dikeluarkan sebagai tabel Markdown siap-pakai, masing-masing dengan keterangan jujur sepanjang satu atau dua baris:

• Ekspektansi dan sizing — expected value, sigma per-trade, payoff ratio, kapasitas, net edge, dan fraksi Kelly.
• Jembatan return — empat anak tangga dari raw edge per-event hingga angka yang sudah disesuaikan dengan kapasitas, setelah biaya, dan setelah decay. Ia selalu menampilkan kedua-duanya yaitu raw edge dan edge yang disesuaikan kapasitas, karena angka per-event mentah bukanlah return yang bisa direalisasikan dana, dan berpura-pura sebaliknya adalah tepat jenis ketidakjujuran yang keberadaan kit ini bertujuan mencegahnya.
• Skema fee high-water-mark — hanya performance fee, dikenakan pada puncak ekuitas baru.
• Metrik quant — menghitung mundur sigma dan downside deviation agar Sharpe dan Sortino terukur Anda tereproduksi persis. Mereka bersifat pass-through; kit ini tidak akan menimpa atau memoles mereka.
• Monte-Carlo (GBM) — jalur P5 / P50 / P95 plus probabilitas ruin, dengan alpha decay sudah dimasukkan.
• Daya tahan alpha + Wilson CI — skema edge yang meluruh dan interval kepercayaan win-rate sampel-kecil, sehingga angka 62%-dari-80-trade tidak pernah disajikan seolah-olah itu hukum alam.

Sebuah detail yang menurut saya benar-benar tajam: exposure efektif per-event dihitung sebagai leverage / tranches (L / N), dan tabel sapuan exposure diberi kode warna terhadap Kelly — hijau pada atau di bawah setengah-Kelly, kuning hingga Kelly penuh, merah di atasnya. Itu mengubah "seberapa banyak saya harus bertaruh?" dari sekadar firasat menjadi tabel yang bisa Anda pertahankan.

3. investor-proof-pack — kejujuran yang bisa diperiksa

Inilah bagian yang benar-benar dipedulikan oleh para skeptis. Proof pack menyusun paket transparansi yang membuktikan rekam jejak langsung Anda nyata tanpa membocorkan resep rahasia dan tanpa mengarang apa pun:

• Sebuah tabel trade yang diungkapkan dengan kolom tetap (# | Venue | Pair | Date | Side | PnL % | Hold time | Status) yang mencantumkan semua trade dalam rentang tersebut — yang menang dan yang kalah. Cherry-picking secara eksplisit dilarang. Persentase dan tanggal ditampilkan; jumlah dolar sengaja ditahan, dan kit ini menyatakan batasan itu dengan kata-kata yang jelas.
• Sebuah metodologi rekonsiliasi independen dengan dua jalur yang harus sepakat: rekonsiliasi order-id melalui REST API exchange (menghitung ulang realized P&L dari fills secara persis), dan rekonsiliasi statement terhadap ekspor riwayat-transaksi resmi exchange (dicocokkan berdasarkan symbol + waktu + tanda dalam toleransi yang dinyatakan). Dua rekonsiliasi independen yang sepakat jauh lebih sulit dipalsukan daripada satu.
• Sebuah penawaran verifikasi "Step 0" yang hanya-baca: sebuah skrip yang dijalankan sendiri oleh investor terhadap kunci API hanya-baca yang mereka buat, merekonsiliasi trade yang diungkapkan terhadap data exchange itu sendiri — sebelum memberikan kunci izin-trade apa pun.
• Chart — ilustrasi sintetis (diberi label jelas, untuk menjelaskan mekanika trade) berdampingan dengan chart candle-demi-candle nyata yang menampilkan penanda entry/exit yang terkait dengan fills yang telah direkonsiliasi.

Dan bagian yang membedakan ini dari sebuah pitch deck: proof pack menyatakan batasannya sendiri secara terbuka. Rekonsiliasi membuktikan keaslian dan besaran trade langsung di masa lalu. Ia tidak membuktikan return masa depan, ia tidak membuktikan edge bertahan pada ukuran besar, dan ia bukan audit yang lengkap. Bukti terkuat, kata kit ini secara terus terang, adalah pilot ke depan pada akun investor itu sendiri.

4. investor-proposal-build — alur 14 bagian

Skill ini menyusun satu dokumen Markdown yang mandiri yang bisa ditempelkan utuh oleh investor yang bermusuhan ke dalam sebuah LLM dan dibedah. Strukturnya adalah alur 14-bagian yang disengaja dan mengawali dengan risiko dan custody, bukan return:

1. Tesis — dengan jangkar custody sebagai satu baris ringkas di paragraf paling pertama.
2. Dari mana edge berasal — inefisiensi struktural, dengan peringatan jujur bahwa studi eksternal tidak disajikan sebagai hasil milik operator sendiri.
3. Metrik utama — Sharpe / Sortino / max drawdown, dicatat sebagai rasio yang invarian-leverage, dipimpin Sortino, dengan peringatan sampel-kecil terlampir.
4. Custody dan model operasi — kunci API trade-saja, tanpa hak penarikan, pencabutan satu-klik sebagai "rem darurat", dinyatakan sebagai satu-satunya model yang ditawarkan.
5. Transparansi trade-nyata — proof pack dari langkah 3.
6. Tahapan modal — pilot (~$50k, fee dalam escrow, 0% sampai high-water mark pulih), scale, lalu target.
7. Model fee — performance fee konkret sebagai persentase dari profit bersih, dengan high-water mark dan tanpa management fee.
8. Dua risiko yang disebutkan namanya — belum-diuji-pada-skala (likuiditas-keluar) dan jendela holding yang ultra-pendek, dinyatakan tanpa berkelit.
9. Tabel skenario-kegagalan yang terkuantifikasi — apa yang investor hilangkan dalam tiap skenario, terkait dengan matematika N-tranche.
10. Liabilitas dan alokasi risiko — termasuk peringatan jujur tanpa-entitas-hukum / recourse-terbatas.
11. Pembagian modal ke N akun terpisah tingkat-atas (bukan subakun, yang bisa berjenjang runtuh saat pembekuan), dengan batas per-venue.
12. Daya tahan alpha — asumsi decay yang eksplisit dan plafon kapasitas, dibingkai sebagai asumsi ke depan.
13. Operator — satu orang, satu tenggorokan untuk dicekik, dinyatakan sebagai fitur penyelarasan sekaligus risiko key-person.
14. Roadmap — secara eksplisit diberi label "bukan janji".

Keseluruhannya rendah-hype secara rancangan. Jika sebuah kalimat terdengar seperti pitch deck, skill ini memotongnya. Custody dan rem darurat datang sebelum angka return mana pun, dan setiap bagian yang bisa terbaca sebagai sombong diimbangi oleh risiko yang sesuai dalam tarikan napas yang sama.

5. investor-doc-localize — terjemahan tanpa pergeseran

Opsional, tetapi dirancang dengan baik. Ia melokalkan master yang sudah jadi ke en / ru / zh / ko (dapat diperluas), dan bahkan menghasilkan varian spesifik-pasar — misalnya, varian pasar-terisolasi yang menonjolkan edge struktural untuk audiens yang memahami venue secara langsung, versus varian publik yang disterilkan. Dosa besar yang dijaganya: membiarkan sebuah angka bergeser atau sebuah peringatan melunak karena "lebih enak dibaca" dalam bahasa lain. Setiap persentase fee, setiap ketentuan custody, setiap skenario kegagalan dirender secara identik lintas bahasa, dengan pemeriksaan-acak back-translation pada bagian custody, fee, dan liabilitas.

6. investor-proposal-audit — gerbang wajib

Inilah skill yang membuat kit ini lebih dari sekadar generator dokumen. Ia mensimulasikan persis pemeriksaan yang dilakukan investor serius: seorang AI-investor segar yang hanya-dokumen — tanpa kode, tanpa rekam jejak, tanpa berbaik sangka — membaca proposal dan mengembalikan verdict terstruktur: satisfaction (0–100), wouldInvest, scamRisk (low / medium / high), kekhawatiran utama, informasi yang hilang, red flag, dan kekuatan. Lalu agen reviser memperbaiki apa yang ditandai si skeptis — secara jujur — dan loop berulang.

Rubrik ini secara default skeptis. Ia memberi penghargaan pada keterbatasan yang jujur, mekanisme verifikasi yang konkret, ketentuan fee dan custody yang eksplisit, dan downside yang terkuantifikasi. Ia memberi penalti keras: kata sifat marketing, "percayalah pada kami" dengan angka tersembunyi, ketidakjelasan soal uang, klaim yang tak bisa diverifikasi, dan kontradiksi internal — yang klasik adalah meminta jumlah besar sambil mengakui bahwa kapasitas per-event sangat kecil.

Aturan si reviser adalah inti moral dari seluruh kit ini. Ia tidak pernah menggelembungkan metrik, tidak pernah menghapus peringatan, tidak pernah mengarang rekam jejak. Cara memperbaiki "tak bisa diverifikasi" adalah dengan menambahkan bukti yang bisa ditawarkan — akses API hanya-baca, statement yang diekspor dari exchange, pilot berbayar kecil, escrow performance-fee — bukan dengan mengklaim berlebihan. Sebuah dokumen "selesai" hanya ketika satisfaction >= 88 dan scamRisk bukan high, setelah setidaknya dua iterasi. Sebuah proposal yang belum lolos audit ini, menurut definisinya, adalah draf dan bukan deliverable.

Prinsip-prinsip rancangan (dan mengapa itu penting bagi allocator)

Repo ini menyatakan empat prinsip yang tidak bisa ditawar, dan layak dibaca sebagai manifesto untuk penggalangan dana yang jujur:

• Jangan pernah mengarang. Setiap angka dapat dilacak ke data terukur atau ke asumsi ke depan yang diberi label jelas. Fakta yang hilang menjadi slot TODO yang terlihat, bukan angka karangan.
• Mengutamakan kejujuran, rendah-hype. Awali dengan risiko dan custody. Sebutkan keterbatasan. Tawarkan verifikasi alih-alih meminta kepercayaan.
• Custody itu struktural, bukan dijanjikan. Kunci API trade-saja pada akun milik investor, tanpa hak penarikan, dapat dicabut dalam satu klik.
• Gerbang audit itu wajib. Sebuah dokumen belum selesai sampai loop investor-skeptis lolos.

Jika Anda pernah membaca pitch algotrading dan merasakan skeptisisme Anda meningkat dengan setiap superlatif, Anda paham mengapa pembalikan ini berhasil. Kepercayaan tidak dibangun dengan mengklaim lebih banyak; ia dibangun dengan mengklaim persis apa yang bisa Anda buktikan, dan dengan menyerahkan kepada pembaca alat untuk memeriksanya sendiri.

Bagaimana seorang algo investor benar-benar menggunakannya

Dalam praktiknya alur kerjanya singkat:

1. Buka repo di Claude Code agar skill termuat otomatis.
2. Salin template intake dan isi dengan rekam jejak Anda yang terukur serta asumsi ke depan yang diberi label eksplisit, biarkan kosong di tempat yang Anda tidak punya datanya.
3. Minta Claude: "Siapkan dokumen investor untuk strategi saya." Itu memicu orchestrator investor-docs, yang menjalankan pipeline dari ujung ke ujung.
4. Gerbang audit berjalan terakhir dan berulang sampai satisfaction cukup tinggi dan scam-risk tidak lagi tinggi.

Yang Anda dapatkan adalah satu berkas Markdown: portabel, mandiri, dan dibangun untuk bertahan dalam uji-tempel LLM yang toh akan dikenakan oleh allocator sungguhan.

Di mana posisinya dalam ekosistem Marketmaker / AI-agent

Kami telah banyak menulis di blog ini tentang AI agent yang membuat keputusan trading — dana multi-agent, komite analis LLM, ekosistem reinforcement-learning. algo-investor-skills duduk satu lapisan lebih jauh ke luar, pada sebuah masalah yang sebagian besar proyek itu abaikan: setelah strategi otomatis berhasil, bagaimana Anda mengomunikasikannya secara kredibel kepada modal? Ini adalah pola AI agentik yang diarahkan ke investor relations dan due diligence alih-alih ke pembangkitan sinyal. Bentuk orchestrator-plus-spesialis — satu skill yang mengurutkan, beberapa yang masing-masing menangani satu tahap — adalah arsitektur agen-yang-dapat-dikomposisikan yang sama yang terus kami lihat menang, diterapkan di sini pada pipeline dokumentasi dan verifikasi alih-alih pada order book.

Bagi algotrader yang serius, itu adalah sepotong infrastruktur yang berarti. Strategi adalah edge Anda; proposal yang teraudit dan mengutamakan kejujuran adalah yang memungkinkan edge itu menarik modal tanpa Anda harus menjadi marketer atau mengorbankan kredibilitas Anda. Sikap kit ini — verifikasi di atas kepercayaan, risiko sebelum return, tidak pernah ada angka karangan — adalah persis sikap yang bertahan saat berhadapan dengan allocator profesional.

Peringatan yang jujur

Ini adalah proyek tahap-awal dengan satu maintainer, dan repo menyatakannya demikian. Proposal dan model rujukan adalah contoh ilustratif yang dianonimkan, bukan angka nyata — nilai kit ini ada pada proses dan disiplinnya, bukan pada angka apa pun yang disertakan. Loop audit hanya sebaik model yang menjalankannya, dan skor lolos di atas kertas tetaplah skor di atas kertas: sebagaimana kit ini sendiri tegaskan, bukti terkuat selalu adalah pilot ke depan pada akun investor itu sendiri. Kit ini menghasilkan dokumen; ia tidak memberi nasihat finansial, hukum, atau pajak, dan hasil masa lalu atau backtest tidak menjamin hasil masa depan.

Tidak satu pun dari itu melemahkan ide intinya. Pekerjaan keras dan jujur menyiapkan dokumen investor — menghitung angka yang dapat direproduksi, membangun proof pack yang bisa diperiksa, mengawali dengan risiko, dan bertahan dari review yang bermusuhan — adalah persis pekerjaan yang disistematisasi oleh kit ini.

Tautan

• GitHub: suenot/algo-investor-skills

Kesimpulan

algo-investor-skills adalah repo kecil dengan tesis yang luar biasa disiplin: cara menggalang modal untuk strategi algotrading bukanlah dengan memitch lebih keras tetapi dengan menjadi jujur secara dapat-diperiksa. Enam Claude Code skill mengubah tesis itu menjadi sebuah pipeline — fakta terukur masuk, angka yang dapat direproduksi, proof pack yang dapat diverifikasi, proposal 14-bagian yang mengutamakan-risiko, pelokalan setia yang opsional, dan audit investor-skeptis yang wajib yang memperbaiki kelemahan dengan menambahkan bukti alih-alih dengan mengklaim berlebihan.

Jika Anda menjalankan strategi nyata dan pernah mandek di tembok dokumen-investor, ini layak dihabiskan satu sore. Isi intake, jalankan orchestrator, biarkan si skeptis membedah draf Anda, dan kirimkan dokumen yang menyatakan persis apa yang bisa Anda buktikan — serta menyerahkan kepada pembaca alat untuk mengonfirmasinya.