CNN Fear & Greed Index

cnn-fear-and-greed-parse

CNN の Fear & Greed Index 用の Go パッケージです。米国株式市場のセンチメントを 0～100 で示します。現在のスコアと評価、前日終値・1 週間前・1 か月前・1 年前の値、約 1 年分の日次履歴に加え、7 つの構成指標（市場モメンタム、株価の強さ、株価の幅、プット／コールオプション、市場のボラティリティ、ジャンク債需要、安全資産需要）を取得できます。各指標には独自のスコア、評価、実数値の履歴があります。このモジュールには CLI と MCP サーバーも含まれており、Go 標準ライブラリ以外の依存関係はありません。

インストール

go get github.com/wildsurfer/cnn-fear-and-greed-parse/v2

使い方

package main

import (
	"context"
	"fmt"

	cnnfag "github.com/wildsurfer/cnn-fear-and-greed-parse/v2"
)

func main() {
	result, err := cnnfag.Get(context.Background())
	if err != nil {
		panic(err)
	}

	fmt.Printf("Now: %.0f (%s)\n", result.Score, result.Rating)
	fmt.Printf("One year ago: %.0f\n", result.OneYearAgo)
	fmt.Printf("History: %d daily points since %s\n",
		len(result.History), result.History[0].Date.Format("2006-01-02"))
	fmt.Printf("VIX indicator: %.0f (%s)\n",
		result.MarketVolatility.Score, result.MarketVolatility.Rating)
}

出力：

Now: 64 (greed)
One year ago: 58
History: 250 daily points since 2025-08-11
VIX indicator: 50 (neutral)

Indicator の History には元となる系列の実数値（モメンタムの場合は S&P 500 の水準、ボラティリティの場合は VIX の水準、その他の場合は比率やスプレッド）が格納され、Score は CNN による 0～100 の正規化値です。独自の http.Client（タイムアウト、プロキシ）を使うには、cnnfag.HTTPClient を置き換えてください。

CLI

Go のコードを書かずに、cron ジョブやシェルパイプラインで使う場合：

go install github.com/wildsurfer/cnn-fear-and-greed-parse/v2/cmd/cnnfag@latest

$ cnnfag
64 (greed) as of 2026-08-11T00:00:00Z
previous close 64 · week ago 60 · month ago 47 · year ago 58

$ cnnfag -json | jq .score
64.3714285714286

-json は日次履歴を含む結果全体を出力します。-timeout はリクエストのタイムアウトを変更します（デフォルトは 15s です）。

MCP サーバー

cnnfag mcp は stdio 経由で Model Context Protocol サーバーを起動し、AI アシスタントがインデックスを照会できるようにします。オプションの include_history 引数を持つツール get_fear_and_greed を 1 つ公開します。MCP クライアントの設定：

{
  "mcpServers": {
    "cnnfag": {
      "command": "cnnfag",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

MCP クライアントがバイナリを見つけられる必要があります。MCP クライアントがシェルの PATH を引き継がない場合は、フルパス（通常は ~/go/bin/cnnfag）を指定してください。このモジュールのほかの部分と同様に、サーバーも標準ライブラリのみで構築されています。

このサーバーは MCP Registry に io.github.wildsurfer/cnnfag として公開されており、ローカルバイナリではなく Docker を使いたいクライアント向けに、コンテナイメージ ghcr.io/wildsurfer/cnnfag も提供されています。

仕組み

CNN は、公開されている仕様付きの API を提供していません。このパッケージは、Fear & Greed ページ自体が使用する JSON エンドポイントにリクエストを送信します。

https://production.dataviz.cnn.io/index/fearandgreed/graphdata

このエンドポイントは、ブラウザーからのリクエストに見えないものを拒否するため、パッケージはブラウザーに似せた User-Agent と Referer ヘッダーを送信します。これは、他の言語で知られているラッパーと同じデータソースを使用しています。

スケジュールされた CI ジョブが週に 1 度、実際のエンドポイントに対してテストスイートを実行するため、CNN 側の変更を数日以内に検知できます。

v1 からの移行

v2 は全面的な書き直しです。CNN が v1 の解析対象だった HTML ページを削除したため、v1 は動作しなくなり、そのデータモデルも CNN が公開する内容と一致しなくなりました。まずインポートパスを更新してください。

import cnnfag "github.com/wildsurfer/cnn-fear-and-greed-parse/v2"

次に、呼び出しを調整してください。

v1	v2
cnnfag.Parse()	cnnfag.Get(ctx)。context.Context を受け取ります
Result.Now.Value (int)	Result.Score (float64)
Result.Now.Text	Result.Rating
Result.PreviousClose.Value (int)	Result.PreviousClose (float64)
Result.OneWeekAgo.Value、.OneMonthAgo.Value、.OneYearAgo.Value	フィールド名は同じですが、現在は通常の float64 です
Result.PreviousClose.Text およびその他の過去期間のラベル	削除されました。CNN の API には過去期間のラベルがありませんが、すべての History ポイントには評価が含まれます
Result.LastUpdateDate	Result.Timestamp。解析による推測値ではなく、CNN の正確な時刻になりました
Result.ImageURL、Result.GetImageBytes()	削除されました。ニードル画像はもう存在しません
ErrHTTPNon200	ErrUnexpectedStatus。errors.Is で確認してください
ErrEmptyField	ErrEmptyResult
ErrImgLoadNon200、ErrReadingBytes	画像 API とともに削除されました
—	Result.History が新たに追加されました。約 1 年分の日次スコアが含まれます

スコアは整数に丸めた値から、CNN が提供する正確な浮動小数点数に変更されました。そのため、v1 の 44 は、v2 では 43.71 のような値に相当します。以前と同じ表示にする必要がある場合は、%.0f または math.Round で丸めてください。

プロジェクトの歴史

v1（2021 年）は goquery を使用して money.cnn.com/data/fear-and-greed の HTML を解析し、インデックスのニードル画像もダウンロードできました。CNN がそのページを削除したため解析が動作しなくなり、画像も存在しなくなりました。v2（2026 年）は JSON エンドポイントを使用した書き直しで、API を簡素化し、履歴データを追加して、依存関係をゼロにしました。v1 の最後のリリースには v1.2.0 のタグが付いています。

データに関する免責事項

このパッケージは CNN と提携しておらず、CNN の承認も受けていません。Fear & Greed Index とその値は CNN（Warner Bros. Discovery）に帰属します。MIT ライセンスの対象はこのリポジトリ内のコードのみであり、CNN のデータに関する権利は付与されません。CNN の利用規約では、サイトコンテンツの個人利用が許可されている一方、商用利用は制限されています。このデータを製品で使用する場合、規約への準拠は利用者の責任です。また、エンドポイントはいつでも変更または消失する可能性があります。

ライセンス

MIT