Synthèse automatique
Transforme l’analyse de dérive d’allocation d’un portefeuille Permanent en recommandations concrètes d’achat et de vente pour revenir aux cibles 25/25/25/25.
Points forts
- Calcule les montants exacts à acheter ou vendre par classe d’actifs à partir de la valeur totale et des cibles.
- Priorise les recommandations selon l’urgence et l’ampleur de la dérive, avec des notes sur les impôts et l’ordre des opérations.
- Gère les ajustements satellites et les recommandations de marge lorsqu’ils sont activés.
- Produit un fichier YAML structuré et directement exploitable pour l’exécution manuelle.
Limites
- Dépend du fichier allocation_analysis.yml produit par l’étape précédente et ne récupère pas les prix de marché.
- Les calculs d’actions et de coûts restent approximatifs et doivent être vérifiés avant toute transaction.
- N’est pas invocable directement et ne remplace pas un conseil fiscal ou financier.
À utiliser lorsque l’analyse de dérive est disponible et que vous voulez des ordres de rééquilibrage chiffrés et priorisés.
À éviter sans analyse d’allocation récente ou si vous cherchez une exécution automatique des trades.
Analyse de sécurité
SûrThis skill is purely a text-generation/analysis step: it reads a local YAML file produced by a prior step, performs arithmetic on portfolio values, and writes a recommendations YAML. There are no declared tools, no shell/docker/network instructions, no credential or secret handling, no destructive or obfuscated commands, and the output is explicitly framed as recommendations for manual execution. The only mild consideration is the financial-advice framing, which is a domain/liability concern rather than an execution risk.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
Run portfolio_balancer.generate_recommendations using my latest portfolio_balancer/data/allocation_analysis.yml and write the prioritized recommendations to portfolio_balancer/data/recommendations.yml.My Permanent Portfolio has drifted from 25/25/25/25; generate specific buy/sell recommendations with dollar amounts, suggested ETF trades, and implementation notes.Generate rebalancing recommendations from my allocation analysis, including satellite allocation adjustments and margin optimization if applicable.name: portfolio_balancer.generate_recommendations description: "Create specific rebalancing recommendations based on drift analysis" user-invocable: false
portfolio_balancer.generate_recommendations
Step 3/4 in portfolio_balancer workflow
Daily Permanent Portfolio analysis with allocation drift and rebalancing recommendations
Prerequisites (Verify First)
Before proceeding, confirm these steps are complete:
/portfolio_balancer.analyze_allocation
Instructions
Goal: Create specific rebalancing recommendations based on drift analysis
Generate Recommendations
Objective
Create specific, actionable rebalancing recommendations based on the allocation drift analysis to restore the 25/25/25/25 Permanent Portfolio targets.
Task
Using the allocation analysis, calculate the exact dollar amounts needed to buy or sell in each asset class to restore target allocations. Generate clear, prioritized recommendations for manual execution.
Process
-
Read the allocation analysis Load
portfolio_balancer/data/allocation_analysis.ymlfrom the analyze_allocation step. -
Determine if rebalancing is needed
- If no asset class exceeds the drift threshold, generate "no action needed" recommendation
- If rebalancing is needed, proceed to calculate specific actions
-
Calculate rebalancing amounts For each asset class:
target_value = total_portfolio_value * 0.25 adjustment = target_value - current_value- Positive adjustment = BUY
- Negative adjustment = SELL
-
Generate specific trade recommendations For each asset class needing adjustment:
- Identify the primary ETF/position to trade
- Calculate shares to buy/sell (if applicable)
- Consider transaction costs and minimums
-
Handle satellite adjustments (if enabled) If satellite allocation is off-target:
- Recommend adjustments within the stock allocation
- Balance between core index and satellite positions
-
Generate margin recommendations Based on margin analysis:
- Recommend reducing margin if cost-ineffective
- Suggest optimal margin usage if beneficial
-
Prioritize recommendations Order recommendations by:
- Assets exceeding threshold (most urgent)
- Largest drift amounts
- Satellite adjustments
- Margin optimization
-
Add implementation notes Include practical considerations:
- Tax implications (wash sale rules, capital gains)
- Order of operations (sell before buy if needed)
- Market timing considerations
Output Format
portfolio_balancer/data/recommendations.yml
A YAML file containing prioritized rebalancing recommendations.
Structure:
recommendation_date: "YYYY-MM-DD"
rebalancing_needed: true
urgency: "moderate" # none, low, moderate, high
summary: "Rebalance stocks and gold to restore 25/25/25/25 allocation"
# Detailed recommendations
recommendations:
- priority: 1
action: "SELL"
asset_class: "stocks"
amount: 3000.00
reason: "Stocks overweight by 3% ($3,000)"
suggested_trade:
symbol: "VTI"
shares: 12
approximate_value: 3000.00
notes: "Consider tax implications of selling"
- priority: 2
action: "BUY"
asset_class: "gold"
amount: 2000.00
reason: "Gold underweight by 2% ($2,000)"
suggested_trade:
symbol: "GLD"
shares: 9
approximate_value: 2070.00
notes: "Round up to whole shares"
- priority: 3
action: "BUY"
asset_class: "long_term_bonds"
amount: 1000.00
reason: "Long-term bonds underweight by 1% ($1,000)"
suggested_trade:
symbol: "TLT"
shares: 8
approximate_value: 960.00
notes: "Slight underbuy due to share price"
# Satellite recommendations (if applicable)
satellite_recommendations:
- action: "BUY"
description: "Increase satellite allocation from 10.7% to 15% of stocks"
amount: 1200.00
notes: "Consider adding to existing satellite positions or new picks"
# Margin recommendations (if applicable)
margin_recommendations:
- action: "REVIEW"
description: "Margin fees ($50/mo) exceed expected cost ($25/mo)"
recommendation: "Consider reducing margin balance or negotiating fees"
potential_savings: 300.00 # annual
# Implementation guidance
implementation:
order_of_operations:
- "1. Execute SELL orders first to generate cash"
- "2. Execute BUY orders with proceeds"
- "3. Adjust satellite positions"
tax_considerations:
- "VTI sale may trigger capital gains - check cost basis"
- "Consider tax-loss harvesting opportunities"
timing_notes:
- "Execute during market hours for best liquidity"
- "Consider limit orders to control execution price"
# No-action scenario (when rebalancing not needed)
# recommendations:
# - priority: 1
# action: "HOLD"
# reason: "All asset classes within 5% drift threshold"
# notes: "Continue monitoring; next review recommended in 30 days"
Quality Criteria
- Clear determination of whether rebalancing is needed
- Specific dollar amounts calculated for each recommended action
- Suggested trades include symbol, shares, and approximate value
- Recommendations prioritized by urgency
- Satellite recommendations included if satellite tracking enabled
- Margin recommendations included if margin analysis flagged issues
- Implementation guidance with order of operations
- Tax and timing considerations noted
- YAML is valid and parseable
- When all criteria are met, include
<promise>✓ Quality Criteria Met</promise>in your response
Context
This step translates analysis into action. The Permanent Portfolio philosophy emphasizes simplicity and discipline - rebalancing only when drift exceeds the threshold, not chasing market movements. Recommendations should be clear enough for manual execution but include enough context for informed decision-making.
Critical Reminder: This system generates RECOMMENDATIONS ONLY. No trades are executed automatically. The user must manually review and execute any trades they agree with.
Job Context
Automated daily portfolio analysis implementing Harry Browne's Permanent Portfolio strategy.
The Permanent Portfolio maintains equal 25% allocations across four asset classes designed to perform in different economic conditions:
- Stocks (25%): Prosperity/Growth
- Long-Term Bonds (25%): Deflation/Recession
- Gold (25%): Inflation
- Cash/Treasuries (25%): Tight Money/Recession
This workflow:
- Collects portfolio data via
bin/robinhood positions --saveCLI - Analyzes current allocation against 25/25/25/25 targets
- Tracks satellite stock picks (optional 10-20% of stock allocation)
- Evaluates margin usage efficiency vs fees paid
- Generates rebalancing recommendations when drift exceeds user-defined threshold
- Produces a human-readable daily report for manual review
IMPORTANT: This system is read-only. No trades are executed automatically. All recommendations require manual review and execution.
Required Inputs
Files from Previous Steps - Read these first:
portfolio_balancer/data/allocation_analysis.yml(fromanalyze_allocation)
Work Branch
Use branch format: deepwork/portfolio_balancer-[instance]-YYYYMMDD
- If on a matching work branch: continue using it
- If on main/master: create new branch with
git checkout -b deepwork/portfolio_balancer-[instance]-$(date +%Y%m%d)
Outputs
Required outputs:
portfolio_balancer/data/recommendations.yml
Guardrails
- Do NOT skip prerequisite verification if this step has dependencies
- Do NOT produce partial outputs; complete all required outputs before finishing
- Do NOT proceed without required inputs; ask the user if any are missing
- Do NOT modify files outside the scope of this step's defined outputs
On Completion
- Verify outputs are created
- Inform user: "Step 3/4 complete, outputs: portfolio_balancer/data/recommendations.yml"
- Continue workflow: Use Skill tool to invoke
/portfolio_balancer.generate_report
Reference files: .deepwork/jobs/portfolio_balancer/job.yml, .deepwork/jobs/portfolio_balancer/steps/generate_recommendations.md
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/portfolio-rebalancing-recommendation-generator-mmlj2p56/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/portfolio-rebalancing-recommendation-generator-mmlj2p56' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/portfolio-rebalancing-recommendation-generator-mmlj2p56/download' --output '.skill-downloads/portfolio-rebalancing-recommendation-generator-mmlj2p56/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/portfolio-rebalancing-recommendation-generator-mmlj2p56/SKILL.md.part' '.skill-downloads/portfolio-rebalancing-recommendation-generator-mmlj2p56/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Le fichier ne fournit pas un en-tête name/description exploitable pour cette procédure native. Le téléchargement reste disponible pour lecture ; utilisez le mode manuel ci-dessous.
Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/portfolio-rebalancing-recommendation-generator-mmlj2p56/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Créer des cartes interactives avec kepler.gl
Data & IA
Création de cartes interactives et export HTML autonome avec le package Python keplergl, à partir de données géospatiales (DataFrame, GeoJSON, CSV).
Optimisation de paramètres par agent
Data & IA
Guide d'optimisation de systèmes configurables avec objectif mesurable, via des essais bornés et une recommandation fondée sur des preuves.
Relance des visiteurs ICP
Data & IA
Identifiez les utilisateurs inscrits correspondant au profil client idéal mais qui n'ont pas activé, et rédigez des messages de relance personnalisés pour les réengager.