Rot Trading Intelligence

Reddit Options Trader（ROT）

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Reddit や市場ニュースを読み、突然注目を集めている銘柄ティッカーを見つけ、各投稿の信頼性をスコア化し、オプション取引のアイデア、または取引を見送るべき明確な理由を提示する Python アプリです。 Web ダッシュボード、REST/WebSocket API、オプションの LLM 推論（OpenAI、Anthropic、DeepSeek）を備えた、Reddit のセンチメント分析とオプションシグナルのパイプラインです。

Reddit のセンチメントをシグナルとして調査したい開発者や個人のオプショントレーダー、またソーシャルメディア向けの NLP パイプラインが一連の流れとしてどのように構築されるのかに関心がある方を対象としています。

プロジェクトサイト · 試してみる · 仕組み · 使用例 · 完全なリファレンス

警告

調査・教育目的のみのツールです。金融アドバイスではありません。 ROT が生成するのはシグナルと取引アイデアであり、検証済みの戦略ではありません。オプションでは支払ったプレミアムの 100% を失う可能性があり、Reddit のセンチメントはノイズが多く、しばしば操作されます。また、LLM の推論は自信ありげでも誤っていることがあります。ブローカーとの連携はデフォルトでペーパートレードに設定されています。

ローカルで実行中のダッシュボード（2026 年 2 月のスクリーンショット、Reddit のライブデータ）。

1 つのコマンドで試す

Reddit アカウントも API キーも必要ありません。デモでは、同梱されている 5 件のサンプル投稿を使って実際のパイプラインを実行します。

git clone https://gitlab.com/mattbusel/Reddit-Options-Trader-ROT.git && cd Reddit-Options-Trader-ROT-
pip install -e . && python examples/demo.py

Python 3.10 以降が必要です。examples/sample/posts.json のサンプル投稿はデモ用に作成されたもので（実際の Reddit 投稿ではありません）、ティッカーの確認と価格には 2026-09-28 に保存された Yahoo Finance のスナップショットを使うため、オフラインで実行できます。最新の価格を取得するには --live を追加してください。

ライブ Reddit データとダッシュボードを使ってアプリ全体を実行するには、.env.example を .env にコピーし、Reddit API キーを追加して、docker compose up --build を実行します（その後、http://localhost:8000/dashboard を開きます）。ホスト型のインスタンスはありません。以前の Railway デプロイはオフラインです。

仕組み

簡単に言うと、ポーリングのたびに（デフォルトではRedditを20秒ごとにポーリングします）次の処理を行います。

1. 取り込みとトレンド判定。 投稿はRedditとRSSニュースフィードから取り込まれます。2回のポーリングの間に賛成票とコメントが急増すると、その投稿は「トレンド」と判定されます。
2. ティッカーとストーリーの特定。 カスタムNLPエンジンが、$TSLA形式のティッカー、イベントの種類（決算の噂、製品ニュース、ショートスクイーズの話題など）、スタンス（強気、弱気、混合）、時間軸を抽出します。ティッカーは実際の市場データと照合されます。
3. 信頼性のスコア付け。 信頼性スコアは0〜1で、DD投稿、質の高いサブレディット、エンゲージメントを評価し、クロスポスト、新規アカウント、相場操縦を示唆する表現を減点します。
4. 推論と判断。 LLM（キーがない場合は組み込みのスタブ）が投資仮説を作成し、トレードビルダーが取引の構成（デビット／クレジットスプレッド、ストラドルなど）を提案するか、取引しない理由を記録します。

コード：src/rot/app/runner.py（PipelineRunner.run_once）。図のソース：scripts/make_pipeline_svg.py。

使用例

2026-09-28にpython examples/demo.pyを実行したときの実際の出力（スタブによる推論、同梱の市場スナップショット）：

ROT demo: the real 9-stage pipeline on 5 sample posts (two polls, 10 minutes apart)
market data: bundled Yahoo Finance snapshot from 2026-09-28 (use --live for fresh data)
LLM reasoning: stub mode (no ROT_LLM_API_KEY)

pass 1: snapshots 5, candidates 0, events 0, trade_ideas 0
pass 2: snapshots 5, candidates 4, events 3, trade_ideas 3
  (pass 1 has nothing to compare with, so nothing can trend yet)

r/options  "NVDA DD: data center demand still outrunning supply into next quarter"
  poll: 420 -> 610 upvotes, 88 -> 131 comments
  event: earnings_rumor, bullish, horizon earnings, tickers NVDA
  credibility: 0.70   last close $228.86
  reasoning: Reddit chatter mentions NVDA; treat as unverified signal.
  trade idea: none (confidence_too_low)

r/wallstreetbets  "TSLA puts printing? Deliveries miss rumor going around"
  poll: 150 -> 390 upvotes, 60 -> 142 comments
  event: earnings_rumor, bearish, horizon unknown, tickers TSLA
  credibility: 0.45   last close $357.45
  reasoning: Reddit chatter mentions TSLA; treat as unverified signal.
  trade idea: none (confidence_too_low)

r/pennystocks  "This ticker is going to the moon 1000% guaranteed, get in before it ex"
  poll: 12 -> 40 upvotes, 9 -> 30 comments
  -> no signal (no valid ticker, or not trending)

r/stocks  "AMD earnings next week: what is priced in?"
  poll: 230 -> 300 upvotes, 75 -> 110 comments
  event: earnings_rumor, unknown, horizon earnings, tickers AMD
  credibility: 0.55   last close $607.87
  reasoning: Reddit chatter mentions AMD; treat as unverified signal.
  trade idea: none (unknown_stance)

r/investing  "How do you all think about rebalancing in a high-rate world?"
  poll: 80 -> 81 upvotes, 40 -> 41 comments
  -> no signal (no valid ticker, or not trending)

表示内容：r/optionsのDD投稿が最も高いスコア（0.70）、r/wallstreetbetsの噂が最も低いスコア（0.45）です。話題の投稿にはティッカーがなく、落ち着いた質問投稿はトレンドにならないため、どちらも早い段階で処理が終了します。また、ROTはログに記録された理由により、3つすべてのイベントで取引を行いません。各ステージではJSONL監査ログも出力されます。python examples/demo.py --keepを実行すると、たとえば次のようにディスクに保存されます。

{"run_id": "run_1790631982", "trade_idea": {"underlying": "AMD", "strategy": "none", "legs": [], "max_loss": 0.0, "thesis": "Reddit chatter mentions AMD; treat as unverified signal.", "time_stop": "N/A", "quality_score": 0.0, "do_not_trade_reasons": ["unknown_stance"], "meta": {}}, "ts": 1790631982}

3つのステップで使う

1. 上記のデモを実行し、サンプル投稿に対するすべてのステージを確認します。
2. .env.exampleを参考に、Reddit APIキー（必要に応じてLLMキーも）を.envに設定します。
3. アプリを起動します：docker compose up --buildを実行するか、pip install -e .の後にpython -m rot.app.serverを実行し、http://localhost:8000/dashboardを開きます。APIドキュメントは`/docs`にあります。

ドキュメント

ドキュメント	内容
docs/REFERENCE.md	以前の長いREADMEに記載されていたすべての内容：クイックスタートのオプション、アーキテクチャ、シグナル品質の要因、設定、オプションチェーン、API、系譜、ブローカー、リスクモニター、テスト、デプロイ、セキュリティ、ラウンドごとの機能に関する注記
docs/architecture.md	パイプラインのステージと設計上の判断
docs/config.md	すべてのROT_*環境変数
docs/api-reference.md	RESTおよびWebSocketエンドポイント
docs/nlp-engine.md	カスタムNLPエンジン
docs/deployment.md	Dockerとセルフホスト
SECURITY.md · CONTRIBUTING.md · CHANGELOG.md	セキュリティポリシー、コントリビューション、変更履歴

ライセンス

MITです。詳細はLICENSEを参照してください。サードパーティのライセンス：THIRD_PARTY_LICENSES.md。研究および教育目的に限ります。著者は金銭的損失について一切責任を負いません。失っても差し支えない資金以上を決してリスクにさらさないでください。