aipa-research

aipa-research

AIPriceAction が開発しました。詳しいデータとドキュメントは https://aipriceaction.com をご覧ください。

トレーダーに贈る名言

思考と方法論

• 「利益をもたらすのはトレンドだけです。市場と議論しようとしてはいけません。」
• 「トレードとは未来を予測することではなく、リスクを管理し、規律を守ることです。」
• 「出来高はスマートマネーの足跡です。価格は人を欺くことがありますが、出来高はそうではありません。」
• 「適切なセットアップを辛抱強く待つことが、成功へ導く黄金の鍵です。」
• 「市場は常に正しいものです。責任を負うのは、自分たちの財布だけです。」
• 「持続的な利益は、天井や底を当てることではなく、忍耐と一貫性から生まれます。」
• 「大きく下がったからといって、下落が終わったとは限りません。さらなる確認が必要です。」

規律とリスク管理

• 「リスク管理の規律を守れば、決して『詰む』ことはありません！」
• 「計画のないトレードは、失敗を計画しているのと同じです。」
• 「損切りは常に正しく、含み損を抱え続けるのは常に間違いです。」
• 「利益を考える前に、まず生き残りましょう。」
• 「お金を稼ぐことより、資金を守ることのほうが大切です。」
• 「株を愛してはいけません。その株がもたらす利益と安全性だけを大切にしましょう。」
• 「Spring には 2～3 セッションの確認と No Supply のプルバックが必要です。1 回の急騰だけでは何も判断できません。」
• 「30％下落していても、落ちてくるナイフをつかんではいけません。Volume Profile と Wyckoff による確認を待ちましょう。」

心理と実践

• 「涙を流すより、よだれを垂らすほうがましです。」
• 「しっかりした底を確認するまでは、落ちてくるナイフをつかもうとしてはいけません。」
• 「上昇トレンドでは誰もが投資の天才です。潮が引いて初めて、誰が裸で泳いでいたかが分かります。」
• 「価格が急騰した後に FOMO で飛び乗るのは、安全ベルトを締め忘れてジェットコースターに乗るようなものです。」
• 「天井を当てようとせず、底を探ろうともしないでください。」
• 「強気派は稼ぎ、弱気派も稼ぎ、豚は屠殺されます。」
• 「トレンドは味方です。味方と一緒に進みましょう。」
• 「噂で買い、事実で売る。」
• 「最大の間違いは、株が大きく下がったのを見て、また上がると思い込むことです。市場に、あなたを納得させる理由を示す義務はありません。」
• 「Spring と Upthrust を見分けるには、『この銘柄は供給を一掃できるほど下がったか？』と考えてください。十分に下がっていない＝供給が残っている＝リスクがあります。十分に下がっている＝売り手がいない＝チャンスです。」

忍耐とポジション管理（早すぎる利確を避け、ポジションを追加）

• 「利益は伸ばしましょう。」
• 「早く利確しすぎると、うまみを逃します。」
• 「正しければ買い増し、間違っていれば損切りです。」
• 「大きな利益は、じっと座っていることから生まれます。」
• 「正しければ保有し、間違っていれば損切りです。」

aipa とは

aipa は、ベトナム株、暗号資産、世界の資産を対象とした、AI を活用した金融分析用 CLI です。deep-research コマンドはマルチエージェントパイプラインを実行し、単一銘柄の分析よりもはるかに詳細な包括的な市場レポートを作成します。

インストール

uvx を使用すれば、インストールは不要です。各セッションの最初の呼び出しでは、キャッシュを更新するために uvx aipa-cli@latest を使用してください。それ以降の呼び出しでは、通常の uvx aipa-cli を使用します（高速で、キャッシュを利用します）。

# All calls — fast cached execution (uvx automatically checks for updates)
uvx aipa-cli deep-research

uvx aipa-cli deep-research

# Fallback: pip (if uv is not available)
pip install aipa-cli
aipa deep-research

# Fallback: system pip (if pip fails due to PEP 668)
python3 -m pip install aipa-cli --break-system-packages
aipa deep-research

# If neither uv nor pip are installed, install uv first:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# If the install script fails, see: https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/

このスキル内のすべてのコマンド例では、簡潔にするため aipa を使用しています。グローバルにインストールされていない場合は、aipa を uvx aipa-cli に置き換えてください。

CLI を最新の状態に保つ

aipa CLI は活発に開発されており、頻繁に改善されています。常に aipa より uvx aipa-cli を優先してください。uvx を使用する場合：

1. キャッシュを利用して高速に実行するには、通常の uvx を使用します： uvx aipa-cli deep-research
2. 失敗した場合のフォールバック — スキーマエラーまたは引数不足エラーでコマンドが失敗した場合は、@latest を付けて再試行します： uvx aipa-cli deep-research（コマンドが失敗した場合は @latest を追加します）

aipa を pip でグローバルにインストールしている場合は、各セッションの前に更新してください：

pip install --upgrade aipa-cli

エージェントは、すべてのコマンドで uvx aipa-cli を優先してください。uvx が利用できない場合に限り、aipa にフォールバックしてください。

環境変数

変数	必須	デフォルト	用途
OPENAI_API_KEY	--run の場合のみ	—	LLM プロバイダーの API キー
OPENAI_BASE_URL	いいえ	OpenRouter	OpenAI 互換 API のベース URL
OPENAI_MODEL	いいえ	openrouter/owl-alpha	分析に使用するモデル

初回の設定を対話形式で行うには、aipa setup を実行してください。設定は ~/.aipriceaction/settings.json に保存されます。

aipa-config — 設定管理

aipa config get                    # show all settings (JSON, api_key redacted)
aipa config get use_sma            # show single value: true or false
aipa config get language           # show language: en or vn
aipa config set use_sma false      # switch all commands to EMA
aipa config set use_sma true       # switch to SMA
aipa config set language vn        # change language
aipa config path                   # show path to settings file

設定	デフォルト	値	説明
use_sma	true	true / false	true = SMA、false = EMA です。すべてのコマンドで使用する MA の種類を制御します。CLI フラグ（--sma、--ema）は実行ごとに設定を上書きします。
language	vn	en / vn	analyze と deep-research の出力言語

MA の種類の優先順位： CLI フラグ（--sma／--ema）> settings.json（use_sma）> デフォルト（sma）。

重要： 分析セッションを開始する前に、aipa config get use_sma を実行して、現在の MA の種類の設定を確認してください。SMA だと決めつけないでください。ユーザーが EMA に切り替えている可能性があります。分析で使用するすべての MA の表記は、有効な設定（SMA または EMA）に合わせる必要があります。

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実行前：ユーザーに確認する

停止してください。まだコマンドを実行しないでください。まず必ず AskUserQuestion（または、互換性のあるエージェントでは question／QuestionTool）を呼び出し、希望するモードをユーザーに確認してください。

ユーザーに尋ねる前に aipa コマンドを実行した場合は、要件に違反したことになります。必ず最初に確認してください。

AskUserQuestion ツール（または同等の question ツール）を使って、次の質問をしてください。

1. 高速リサーチ（推奨） — aipa deep-research を実行して市場スナップショットを取得し、その後、あなた（AI エージェント）がサブエージェントと aipa get-ohlcv-data を使ってマルチエージェントパイプラインを再現します。API キーは不要です。待ち時間が 5〜10 分かからず、詳細な結果が得られるため、推奨されるデフォルトの方法です。
2. フルパイプライン（--run） — aipa deep-research --run を実行して、実際の CLI マルチエージェントパイプラインを使用します。完了まで 5〜10 分かかり、aipa setup で設定した API キーが必要です。

ユーザーの依頼で CLI のフルパイプラインを使うことが明示されている場合（例：「フルパイプラインを実行して」「--run を使って」）に限り、確認を省略してください。

• ユーザーが高速リサーチを選んだ場合：以下の高速リサーチ：エージェント主導のパイプラインのセクションに従ってください。
• ユーザーがフルパイプラインを選んだ場合：aipa deep-research --run [QUESTION] を実行し、標準出力を提示してください。

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利用可能なデータソース

• ベトナム株（source: vn）：VIC、VCB、FPT、HPG、VNM、MBB、TCB、CTG、VPB、HDB など
• 暗号資産（source: crypto）：BTCUSDT、ETHUSDT、BNBUSDT、SOLUSDT など
• グローバル／Yahoo（source: global/yahoo）：AAPL、TSLA、NVDA、SPY など
• SJC 金（source: sjc）：SJC 金価格

事前定義済みのウォッチリスト

CLI には、一般的なティッカーグループ用のウォッチリストが組み込まれています。aipa watchlist get <NAME> を使うとグループのティッカーを取得できます。または、「VN30 株」や「Vingroup エコシステム」など、グループについてユーザーから尋ねられた場合は、ウォッチリストを直接参照してください。

名前	ティッカー	件数
VN30	ACB, BID, BSR, CTG, FPT, GAS, GVR, HDB, HPG, LPB, MBB, MSN, MWG, PLX, SAB, SHB, SSB, SSI, STB, TCB, TPB, VCB, VHM, VIB, VIC, VJC, VNM, VPB, VRE, VPL	30
VINGROUP	VIC, VHM, VRE, VPL	4
TM	GEX, GEE, VIX, EIB, VGC, IDC	6
MASAN	MSN, MCH, MSR, MML, VCF, VSN, NET	7
INDEX	VNINDEX, VN30, VN30F1M, VN100, VNMIDCAP, VNSMALLCAP, VNALLSHARE, VNXALLSHARE, VNFIN, HNX30, VNREAL, VNENE, VNMITECH, VNUTI, VNCONS, VNCOND, VNHEAL, VNIND, VNFINLEAD, VNFINSELECT, VNDIAMOND, VNDIVIDEND	22
CROSS	VNINDEX, ^GSPC, GC=F, SJC-GOLD, KC=F, BZ=F, BTCUSDT	7

注：VN30 は 2026-05-13 に更新されました。DGC が除外され（管理銘柄に指定）、代わりに BSR が追加されました。

# List all watchlists (predefined + custom)
aipa watchlist ls

# Get tickers for a specific watchlist
aipa watchlist get VN30
aipa watchlist get VINGROUP

# Create a custom watchlist
aipa watchlist set MYWATCHLIST FPT VCB HPG VIC

# Delete a custom watchlist
aipa watchlist rm MYWATCHLIST

# Using watchlist tickers in deep-research worker assignments
aipa watchlist get VN30  # use these tickers for the VN30 sector worker

対応する間隔

間隔	説明
1m	1分
5m	5分
15m	15分
30m	30分
1h	1時間
4h	4時間
1D	1日（デフォルト）
1W	1週間
2W	2週間

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aipa deep-research — マルチエージェント調査パイプライン

デフォルトの動作（フラグなしでの aipa deep-research）では、市場スナップショットを取得して出力します。--run を追加すると、マルチエージェントパイプライン全体を実行します。--source を使用すると、対象とする市場を変更できます。スーパーバイザー、ワーカー、プロンプト、デフォルトの質問は、選択したデータソースに応じてすべて適応します。

aipa deep-research [QUESTION] [options]

フラグ

フラグ	デフォルト	説明
QUESTION	市場概要	調査の質問（任意）
--run	オフ	マルチエージェントパイプライン全体を実行します（5～10分）。指定しない場合は、市場スナップショットのみを出力します。
--source	vn	データソース：vn、crypto、global、sjc
--resume ID	—	チェックポイントのセッション ID から再開します
--output FILE	—	最終レポートをファイルに保存します
--lang	保存済みの設定	言語：en または vn

MA タイプ： すべての MA インジケーターは use_sma 設定（~/.aipriceaction/settings.json）に従います。分析前に aipa config get use_sma を実行して、現在有効なタイプを確認してください。EMA を使用するには aipa config set use_sma false を実行するか、個別の aipa analyze 呼び出しで --sma／--ema フラグを渡します。

使用例

# Market snapshot only (default, fast, no API key needed)
aipa deep-research

# Crypto market snapshot
aipa deep-research --source crypto

# Market snapshot with a custom question in the output
aipa deep-research "Research banking sector"

# Run the FULL multi-agent pipeline (slow, 5-10 min, requires API key)
aipa deep-research --run

# Full pipeline for global stocks
aipa deep-research --source global --run

# Full pipeline for crypto
aipa deep-research --source crypto --run

# Full pipeline with a custom research question
aipa deep-research --run "Deep research on the banking sector: analyze top 10 banks by market cap, assess trend direction, VPA signals, MA momentum, and identify leaders vs laggards"

# Save full pipeline report to file
aipa deep-research --run --output banking_report.md

# Vietnamese output (full pipeline)
aipa deep-research --run "Phân tích toàn diện thị trường chứng khoán Việt Nam" --lang vn

# Resume an interrupted research session
aipa deep-research --run --resume abc123

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パイプラインの仕組み

ディープリサーチパイプラインでは、品質管理を備えたマルチエージェントアーキテクチャを使用します。

Supervisor
    │  Decomposes question into 3-5 sector subtasks
    │  Selects top 10 tickers per sector
    ▼
Parallel Workers (fan-out)
    │  Each worker analyzes one sector
    │  Fetches OHLCV data for each ticker
    │  Produces sector-specific report
    ▼
Aggregator
    │  Synthesizes all sector reports
    │  Cross-references findings
    │  Builds unified ranking table
    ▼
Reviewer
    │  Checks data integrity
    │  Verifies MA scores and ticker coverage
    │  Approves or rejects with feedback
    ▼
Final Report

パイプラインの各段階

1. 市場スナップショット：選択したデータソース（--source、デフォルトは vn）からすべてのティッカーの最新 OHLCV データを取得し、活発なセクターとティッカーを特定します。

2. スーパーバイザー：調査の質問と市場スナップショットを分析し、セクター固有のサブタスクに3～5個に分解します。必須セクターはデータソースによって異なります。

   • VN：銀行、証券、不動産
   • Crypto：レイヤー1（BTC、ETH、SOL）、DeFi、AI トークン
   • Global/Yahoo：テクノロジー、金融、エネルギー
   • SJC：金／貴金属

   市場の動向に応じて、セクターを0～2個追加します。

3. 並列ワーカー：各ワーカーが1つのセクターを担当します。

   • 担当する各ティッカーの OHLCV データを取得します（上限＝50本）
   • 最も重要な上位3ティッカーについて、出来高プロファイルを実行します（対象期間は30取引日以上）
   • ブレイクアウト／反転パターンを示すティッカーのイントラデイデータ（1h）を取得します
   • トレンドの方向、VPA シグナル、MA スコアのモメンタム、出来高、サポート／レジスタンスを分析します
   • 出来高プロファイルの水準を値動きと照合します
   • ティッカーごとの評価、セクターのランキング、主なリスク要因を提示します
   • 効率化のため、ワーカーは並行して実行されます

4. アグリゲーター：すべてのワーカーレポートを収集し、統合分析を作成します。

   • セクター間の調査結果を照合します
   • 複数セクターのランキング表を作成します
   • セクター間のローテーションパターンを特定します
   • 主な機会とリスクを明らかにします

5. レビュアー：品質保証を行います。

   • 存在しない銘柄（ワーカーレポートにないティッカー）が含まれていないか確認します
   • MA スコアの正確性を抜き取り確認します（報告されたスコアを3～5件）
   • 表に漏れがないことを確認します
   • 具体的なフィードバックを添えて、承認または却下します
   • レビューは最大3回までです

6. 最終出力：承認されたレポートが出力されます。--output が指定されている場合は、ファイルに保存されます。

チェックポイントと再開

調査セッションはチェックポイントとしてディスクに保存されます。各セッションには一意の ID が割り当てられます。中間出力は Markdown ファイルとして保存されます。

/tmp/aipriceaction-checkpoints/{session_id}/
├── worker_Technology.md
├── worker_Financials.md
├── worker_Energy.md
├── worker_Additional_Sector.md
├── aggregator_output.md
└── final_report.md

中断したセッションや以前完了したセッションを続けるには、--resume ID を使用します。

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高速調査：エージェント主導のパイプライン

調査には、この方法を推奨します。aipa deep-research を実行して市場スナップショットを取得した後、あなた（AI エージェント）がサブエージェントを使ってマルチエージェントパイプラインを指揮します。これにより同等に徹底した結果が得られ、API キーも aipa setup も必要ありません。

ステップ 1 — 市場スナップショットの取得

aipa deep-research（--run を付けずに実行）を実行して、最新の市場スナップショットを取得します。--source で市場を選択します（デフォルト：vn）。これにより、ワーカーに共有する市場の背景情報が得られます。

# VN stocks (default)
aipa deep-research

# Crypto
aipa deep-research --source crypto

# Global stocks
aipa deep-research --source global

ステップ 2 — 複数の視点から有力銘柄をスキャン（任意ですが推奨）

複数の --sort-by 値を指定して aipa performers を実行し、市場の値動きを相互に照合します。これにより、セクター分析を充実させられます。

aipa performers                                          # top gainers / worst losers
aipa performers --sort-by value                          # where the money flows
aipa performers --sort-by ma50_score                     # trend strength
# For sector-specific:
aipa performers --group NGAN_HANG --sort-by value
# For crypto:
aipa performers --source crypto --sort-by value

ステップ 3 — スーパーバイザー（あなた）

市場スナップショットと有力銘柄の結果を使って、調査の質問をセクター固有のサブタスク 3〜5 件に分解します。必須のセクターはソースによって異なります。

• VN：銀行、証券、不動産
• Crypto：レイヤー 1、DeFi、AI トークン
• Global：テクノロジー、金融、エネルギー
• SJC：金／貴金属

市場の動向に応じて、セクターをさらに 0〜2 件追加します。各セクターで、銘柄を約 10 件選びます。

ステップ 3.5 — ファンダメンタルズの背景情報（任意、VN のみ）

バージョン要件： aipa fundamentals の使用には aipa-cli >= 0.1.48 が必要です。使用前に aipa --version で確認してください。

VN 株の調査では、ファンダメンタルズが重要な背景情報となります。ユーザーがファンダメンタル分析を依頼した場合、または調査の質問にバリュエーションや財務健全性が関係する場合にのみ含めてください。 テクニカル分析のみを目的とする調査では、ファンダメンタルズを自動的に実行しないでください。ユーザーが「レポート」や「báo cáo」と言った場合、ファンダメンタルズを求めている可能性があります。不明な場合は、確認してください。

関連する場合は、スーパーバイザーのステップにファンダメンタルズのスクリーニングを追加します。次の 3 ステップのワークフローに従ってください。銘柄ごとに aipa fundamentals ratios TICKER --latest を呼び出すだけではいけません。 それでは比較しにくい出力が N 件生成されます。まず rank と screen を使用してください。

ステップ 1：横並びでのランキング（必須）

対象の銘柄を指定して aipa fundamentals rank を使用し、1 回の呼び出しで比較表を取得します。セクターに関連する視点を少なくとも 2 つ実行してください。

# Profitability comparison
aipa fundamentals rank VCB BID CTG TCB MBB --sort-by roe

# Historical year
aipa fundamentals rank --year 2023 --sort-by roe

# Specific quarter
aipa fundamentals rank --period "2016 Q4" --sort-by roe

# Valuation comparison
aipa fundamentals rank VCB BID CTG TCB MBB --sort-by pe --direction asc

# Bank health: asset quality + capital adequacy
aipa fundamentals rank VCB BID CTG TCB MBB --sort-by npl --direction asc
aipa fundamentals rank VCB BID CTG TCB MBB --sort-by car --direction desc

# Top stocks by ROE across all VN
aipa fundamentals rank --sort-by roe --limit 20

ステップ 2：品質のスクリーニング（任意ですが推奨）

aipa fundamentals screen を使用し、品質基準で絞り込みます。これにより、候補として適さない銘柄をすぐに除外できます。

# Only banks with acceptable asset quality AND profitability
aipa fundamentals screen --industry "ngân hàng" --npl-max 0.02 --car-min 0.10 --sort-by roe --limit 15

# Value screen: low PE + high ROE
aipa fundamentals screen --pe-max 15 --roe-min 0.15 --sort-by roe --limit 20

# Screen specific tickers by quality
aipa fundamentals screen VCB BID CTG TCB MBB --npl-max 0.015 --roe-min 0.15 --sort-by roe

ステップ 3：個別の詳細調査（絞り込んだ銘柄のみ）

ステップ 1〜2 の後に限り、上位にランクされた銘柄や追加調査が必要な銘柄に対して ratios --latest を使用します。企業の背景情報には info を使用します。

aipa fundamentals ratios VCB --latest                # full ratios for top candidate
aipa fundamentals ratios VCB --category bank --latest # bank-specific deep dive
aipa fundamentals info VCB                            # company profile context

この方法が重要な理由： rank と screen は、すべての銘柄を 1 つの比較表で返します。銘柄 N 件に対して ratios を N 回呼び出すより、はるかに効率的です。ランキングですぐに相対的な位置が分かり、スクリーニングによって、詳細調査に時間をかける前に適さない候補を除外できます。

ファンダメンタルズのランキングデータをワーカーに渡し、テクニカルシグナルとファンダメンタルズの強弱を相互に照合できるようにします。

ステップ 4 — ワーカーサブエージェントを並行して起動

各セクターのサブタスクについて、個別のサブエージェント（Task ツールを使用）を起動し、次の作業を行わせます。

• セクター名、銘柄リスト、調査の質問、市場スナップショットを受け取る
• 担当する銘柄の詳細な OHLCV データを取得する（--limit 50 を指定して aipa get-ohlcv-data を実行）
• 担当セクターで最も重要な上位 3 銘柄（取引額が最大の銘柄、価格動向が特に興味深い銘柄、またはポートフォリオ／ウォッチリストの銘柄）に対して aipa volume-profile を実行する。今日までの少なくとも 30 取引日を含む複数日の期間を指定する
• ブレイクアウト／反転パターン、または重要なサポート／レジスタンス水準が見られる銘柄については、エントリーのタイミングを評価するためにイントラデイデータ（--interval 1h --limit 50）も取得する
• トレンドの方向、VPA シグナル、MA モメンタム、出来高パターン、サポート／レジスタンスを分析する
• 出来高プロファイルの水準（POC、Value Area High／Low）を OHLCV 分析と相互に照合する
• セクター内で銘柄をランキングする
• 銘柄ごとの評価、ランキング、主要なリスク要因を含む、構造化されたセクターレポートを返す

すべてのワーカーサブエージェントを 1 回のメッセージで同時に起動してください。 順番に実行してはいけません。

ステップ 5 — 集約（あなた）

すべてのワーカーから結果が返されたら、各セクターのレポートを統合し、全体的な分析を作成します。

• セクター間で調査結果を相互参照する
• 複数セクターを対象としたランキング表を作成する
• セクター間のローテーションパターンを特定する
• 主な投資機会とリスクを明示する

ステップ 6 — レビュー（あなた）

集約したレポートの品質を確認します。

• 存在しない銘柄（ワーカーレポートにないティッカー）が含まれていないことを確認する
• MA スコアが妥当かを抜き取りで確認する
• 表に抜けがないことを確認する
• 問題を修正し、最終レポートを作成する

最終レポートをユーザーに提示します。調査の質問とユーザーの言語に応じて、焦点と言語を決めてください。

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Research と Analyze の使い分け

シナリオ	使用するもの
「VCB を分析して」	aipa analyze VCB（単一ティッカー）
「FPT と VNM を比較して」	aipa analyze FPT VNM（手早く比較）
「BTCUSDT のトレンドは？」	aipa analyze BTCUSDT（焦点を絞った質問）
「銀行セクターを調査して」	aipa-research スキル（複数エージェント、セクター全体）
「包括的な市場概況」	aipa-research スキル（市場全体のスキャン）
「不動産を詳しく調べて」	aipa-research スキル（詳細な調査）
「どのセクターが主導している？」	aipa-research スキル（セクター横断分析）
「今、最も活発なティッカーは？」	aipa live-data（AI なし、上位リストを即時表示）
「値上がり銘柄／値下がり銘柄の上位」	aipa performers（AI なし）
「売買代金で見た優良銘柄」	aipa performers --sort-by value（AI なし）
「銀行セクターの値動き上位銘柄」	aipa performers --group NGAN_HANG --sort-by value（AI なし）
「出来高プロファイル／POC／バリューエリア」	aipa volume-profile TICKER（AI なし）
「不動産セクターに属するティッカーは？」	aipa ticker-list --source vn --group BAT_DONG_SAN

主な違い

• aipa analyze：高速で、1～5 個のティッカーに焦点を絞ります。LLM 呼び出しは 1 回で、数秒で結果が得られます。
• aipa deep-research --run：セクター全体を対象に、複数のエージェントで複数回 LLM を呼び出します。結果が得られるまで数分かかりますが、品質レビューを経た包括的なレポートを作成します。
• 高速リサーチ（エージェント主導）：サブエージェントを使ってパイプラインを再現します。CLI の待ち時間を避けながら、詳細な結果を得られます。

次の場合は deep-research を使用します。

• 質問が複数のセクターにまたがる
• ユーザーが簡単な見解ではなく、包括的なレポートを求めている
• セクター横断の比較やローテーション分析が必要である
• ユーザーが明示的に「調査」「詳細な分析」「包括的な分析」を求めている

次の場合は analyze を使用します。

• 質問が特定のティッカーに関するものである
• 深さよりも速さが重要である
• ユーザーが全体的なレポートではなく、焦点を絞った回答を求めている

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出力の解釈

CLI は 2 つのストリームに出力します。

• stdout：最終的な調査レポートです。ユーザーに提示するのはこちらです。
• stderr：パイプラインの進行状況を追跡するための構造化マーカー付きステータスメッセージです。

ステータスマーカー（stderr）

マーカー	意味
[build]	コンテキスト構築のステータスと所要時間
[tool]	実行中のツール呼び出し（例：OHLCV データの取得）
[tool-result]	ツール実行結果が返された
[thinking]	エージェントの推論トークン
[error]	エラーメッセージ
[done]	パイプライン完了。合計所要時間を含む
[result]	最終的な調査レポートが続く

ユーザーに結果を提示する際は、必ず stdout の出力（最終承認済みレポート）を使用してください。

出典表記

ユーザーに調査レポートを提示する際は、必ず回答の末尾に出典表記を記載してください。

• 英語："データ提供：AIPriceAction | AI による分析です。誤りが含まれる可能性があります。取引前にご確認ください。"
• ベトナム語："データ提供：AIPriceAction | AI による分析です。誤りが含まれる可能性があります。取引前にご確認ください。"

「AIPriceAction が分析を提供」や「分析は AIPriceAction によって提供されました」とは記載しないでください。AIPriceAction が提供するのはデータであり、分析は AI が生成したもので、正確でない場合があります。

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分析フレームワーク

分析を実施する際（ワーカー経由またはエージェント駆動型パイプライン経由を問わず）は、以下の優先事項に従ってください。

1. 出来高・値動き（VPA）分析：スマートマネーの動き、蓄積・分配のパターンを特定し、トレンドの強さを確認するため、価格と出来高の関係を必ず分析してください
2. 価格と出来高の確認：価格変動に対する出来高の裏付けを確認してください。ブレイクアウト時の出来高増加（強気）と、上昇時の出来高減少（弱気のダイバージェンス）を見極めてください
3. ワイコフのフェーズ：価格と出来高のパターンに基づいて、市場のフェーズ（蓄積、上昇、分配、下落）を特定してください。主要なイベントは、スプリング、アップスラスト、SOS（強さの兆候）、SOW（弱さの兆候）、バイイング・クライマックス、供給のテストです
4. 出来高を伴うサポート／レジスタンス：重要な水準は出来高が大きいときに、より意義が高まります。サポート／レジスタンスでの出来高急増を確認してください
5. 出来高のトレンドと急増：現在の出来高を直近の平均出来高（例：20日平均）と比較してください。前日の出来高と比較するだけでは不十分です。前日比の大幅な増加（volume_changed +92% など）は、前日の流動性が異常に低かった場合、誤ったシグナルです。「爆発的な」出来高、「分配」、「クライマックス」と判断する前に、必ず平均と照らし合わせて絶対出来高を確認してください。
6. 極端な価格変動：1日あたり±6.7%を超える変動（VN市場の値幅制限）を検出し、原因を特定するために最近のニュースやイベントを調べてください
7. リスク管理：すべての分析に、ポジティブな見解（機会、強み、強気シグナル）とネガティブな見解（リスク、弱み、弱気シグナル）の両方を含めてください。具体的な価格水準で下落リスクを定量化し、現在の見立てが無効となる条件を特定し、一方的な見方を示さないでください
8. Nhóm Chủ Lực（中核市場セクター — VN市場のみ）：ベトナム市場を分析する際は、システミックな資金フローを評価できるよう、銘柄をそれぞれの「Nhóm Chủ Lực」（中核セクター）に必ず位置付けてください。主なグループは以下のとおりです。
   • Nhóm Ngân hàng（銀行）: VCB, BID, CTG, TCB, MBB, ACB, VPB, HDB, SHB, TPB, VIB, SSB, MSB, STB, LPB, EIB.
   • Nhóm Bất động sản（不動産）: VIC, VHM, VRE, VPL, DIG, CEO, L14, TCH, HHS, VGC, IDC.
   • Nhóm Chứng khoán（証券）: SSI, VND, HCM, VCI, SHS, VIX, VDS.
   • Nhóm Trụ cột / Sản xuất & Bán lẻ（大型優良株／中核経済）: HPG, HSG, NKG, FPT, MWG, GAS, GVR, PLX, BSR, MSN, VNM, SAB.
   • Nhóm Hệ sinh thái（企業エコシステム）:
     • Vingroup グループ: VIC, VHM, VRE, VPL.
     • Bầu Thụy グループ: STB, LPB, THD, HAG.
     • Gelex グループ（「Tuấn Mượt」）: GEX, GEE, VIX, VGC, EIB, IDC.
     • Hoàng Huy グループ: TCH, HHS.
     • A7 グループ: DIG, CEO, L14.
     • TTC（Thành Thành Công）グループ: SBT, GEG, VDS.
     • Masan グループ: MSN, MCH, MSR, MML, VCF, VSN, NET.
     • Viettel グループ: VGI, CTR, VTP. (注：この分類はベトナム市場のみに適用されます。暗号資産市場およびグローバル市場では、現時点でこの分類は使用されません。)

データ使用ポリシー（重要）

1. 価格、出来高、MA値、MAスコア、パーセンテージ、日付、その他の金融データを、決して生成、推測、推定、または捏造しないでください。ツールの結果またはユーザー提供のコンテキストにあるデータのみを使用してください
2. ツールの結果またはユーザー提供のコンテキストにない具体的な数値を、決して言及しないでください
3. ツールを積極的に使用してください。分析を行う前にOHLCVデータを取得してください。市場スナップショットだけでは不十分です。すべての分析で、少なくとも1回はget-ohlcv-dataツールを呼び出す必要があります
4. ニュースやイベントを調査する際は、必ず情報源名を記載してください（例：「情報源：CafeF」、「情報源：VNExpress」）
5. 取引時間：VN市場は月曜日から金曜日の09:00～15:00（ICT、UTC+7）に取引されます。暗号資産市場は24時間年中無休です。最新のバーで出来高が異常に少ない場合、取引時間中の可能性があります

T+2 決済ルール（VN 株のみ）

このルールはベトナム株（--source vn）にのみ適用されます。 暗号資産とグローバル株は T+2 決済の対象ではありません。

重要： ベトナム株式市場でのすべての株式購入では、株式の決済が完了し、取引（売却）が可能になるのは T+2 の午後（具体的には T+2 日の 13:00／午後 1 時であり、T+3 ではありません）です。

• T+1（購入後最初の営業日）に、損切りまたは利益確定のアクションを決して提案したり、実行を試みたりしないでください。株式の決済がまだ完了していないためです。
• 売却アクションを推奨する際は、必ず保有している株式の購入日を確認してください。

ポートフォリオファイル

エージェントは、ポジションを追跡するために作業ディレクトリ内のポートフォリオファイルを探します。使用できるファイル名は次のとおりです（上から順に確認します）。

1. DANH_MUC.md
2. PORTFOLIO.md
3. ACCOUNT.md

該当するファイルがない場合は、作成するかどうかをユーザーに確認してください。

ウォッチリストファイル

エージェントは、監視中のティッカー（まだポジションを保有していないもの）を追跡するためのウォッチリストファイルも探します。使用できるファイル名は次のとおりです（上から順に確認します）。

1. THEO_DOI.md
2. WATCHLIST.md

このファイルでは、エントリー候補を追跡します。ティッカー、セクター、監視理由、エントリーゾーン、重要な価格水準、追加日を記載してください。

リスク管理ルール（必須）

1. 売却アクションを推奨する前に、必ず決済状況を確認してください（VN 株のみ） — 購入日と今日の日付を照合してください。VN 株は T+2 の午後まで売却できません。暗号資産やグローバル株には適用されません。
2. すべての分析でリスクを定量化してください — 根拠とともに具体的な損切りと利益確定の水準を示し、投資シナリオが無効になる条件を明記し、リスク・リワード比を計算してください。
3. 一方に偏った分析は決して提示しないでください — すべてのティッカーについて、強気シグナルと弱気リスクの両方を示してください。
4. ポジションサイズを考慮してください — ポートフォリオの 30% を超える割合が 1 つのセクターに集中している場合は、集中リスクを指摘してください。
5. ポートフォリオを毎日確認してください — 決済済みポジションを記録し、損切り／利益確定の到達状況を確認し、投資シナリオの変化を指摘してください。

厳格なデータ読み取りと検証（重要）

**症状：**価格と移動平均線の関係を読み違えたり、誤って判断したりする（例：実際には上回っているのに、株価が「EMA20を下回っている」と述べる）。または、テクニカルイベントを誤分類する（例：ブレイクアウトの失敗を「健全な押し目」と呼ぶ）。

ルール：

• **行ごとの検証：**CLIのOHLCVデータ出力を読む際は、要求された日付の正確な行を厳密に読む必要があります。複数ティッカーの出力では、隣接する行や別のティッカーのブロックのデータを誤って読まないでください。
• grepによる精度フィルター：読み取りミスとコンテキスト量を抑えるため、複数のティッカーを対象にする場合も含め、必ず grep -E を使って対象日付を抽出してください。ヘッダーの目印として "time" を使用します。
  • 要点を絞った表示（ヘッダー＋今日＋ブレイクアウト日）： uvx aipa-cli get-ohlcv-data TCB MSB STB | grep -E "time|2026-05-27|2026-05-07"
  • 直近の日付を比較： uvx aipa-cli get-ohlcv-data VND | grep -E "time|2026-05-27|2026-05-26"
• **値を明示して比較：**トレンドが崩れたか維持されているかを結論づける前に、比較する値を明示してください：[終値] と [MA/EMAの値]。
  • 例：「終値は17.750、EMA20は16.881です。17.750 > 16.881 → 株価はEMA20を上回っています（トレンドは維持）。」
• ブレイクアウトの検証：ブレイクアウト（大幅な価格上昇＋出来高増加）によって、構造的なブレイクアウト水準、すなわちブレイクアウト前のベース／レンジの上限、直近のスイング高値、またはパターンのネックラインが重要なサポートになります。ブレイクアウト日のローソク足の安値は、信頼できる無効化水準ではありません。ギャップアップ、日中のノイズ、または値動きの激しいエントリー足によって、構造的な水準を大きく下回る場合があるためです。
  • 正しい無効化条件は、ローソク足の安値を下回ることではなく、構造的なブレイクアウト水準を下回ることです。
  • 価格が押し戻されても構造的な水準を上回っていれば、ブレイクアウトは維持されています。これは健全な押し目です。
  • 価格が構造的なブレイクアウト水準を下回った場合は、ブレイクアウト失敗／構造的違反です。
  • *対応：*押し目が健全か（構造を上回る）失敗か（構造を下回る）を判断する前に、必ずブレイクアウト前の構造を特定してください。

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早すぎる利確（Chốt Non）の禁止 — 重要

**症状：**ポジションが1～3％の含み益になった段階で、「TP1に到達した」として、Wyckoffの投資仮説（Phase E Markup／SOS／LPSは未確認）を無視し、エージェントが一部または全部の決済を推奨する。

ルール：

1. **エントリー時点からの損益がATR(14)の1倍未満の場合、一部または全部の利確を推奨してはいけません。**ATRが利用できない場合、Markup Phase D/Eでは利益が3％未満、Accumulation breakoutでは5％未満なら利確してはいけません。

2. 「利確」に言及する前に、必ずWyckoffのフェーズを確認してください。

   • **Phase E Markup／SOSブレイクアウト：**利確してはいけません。トレンドは始まったばかりです。これはトレンド取引であり、スキャルピングではありません。
   • **再集積／スプリングのテスト：**利確してはいけません。ポジションができたばかりです。
   • 分配の兆候が現れた場合にのみ利確を検討してください（出来高のクライマックス、週足の弱気エンゴルフィング、長期上昇後のアップスラスト）。

3. 利確を提案する前に、モメンタムを確認してください。

   • 株価は出来高が20日平均を上回るスイング高値にありますか？
   • 分配のローソク足（シューティングスター、弱気エンゴルフィング、出来高急増）はありますか？
   • 上方に週足のレジスタンスはありますか？
   • 3項目すべてが「いいえ」の場合 → **利確は禁止です。**保有を続けてください。

4. 早すぎる利確のチェックリスト（売却／縮小を推奨する前に毎回実行してください）：

   質問	合格／不合格
   損益は3％超ですか？
   WyckoffのフェーズはDistribution／Upthrustですか？
   分配の兆候（出来高のクライマックス、週足の弱気シグナル）はありますか？
   週足チャートには上方に強いレジスタンスがありますか？

   4項目すべてが「いいえ」の場合 → **利確は禁止です。**その理由をレポートに記載してください。

5. 限定的な例外：早すぎる利確が許可されるのは、ユーザーが明示的に求めた場合、または緊急に資金が必要な場合に限ります。エージェントは、「利益を確保する」「リスクを減らす」など、どのような表現であっても、早すぎる利確を自律的に提案してはいけません。

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追加購入ルール — 早まった利確ではなく追加購入を提案する

症状： ポジションが2～3％上昇すると、エージェントが一部利確を推奨します。そうではなく、エージェントは追加購入の機会を探すべきです。ポジションがうまく機能しているなら、縮小するのではなく、さらに追加する候補です。

考え方の転換： ポジションが機能している場合（出来高・値動きの確認を伴って2～5％上昇）、正しい対応は次のとおりです。

• しないこと： 「ここで50％利確」
• すること： 「押し目／ブレイクアウト確認時に追加できるのはここです」

ルール：

1. ポジションが利益を出しており、投資仮説が維持されている場合は、利確を検討する前に必ず追加購入のセットアップを確認してください。 追加購入プランはエントリー時に定義しておく必要があります（ポジションが動いた後で考案してはいけません）。

2. 有効な追加購入シナリオは2つです（エントリー時にどちらかを選択する必要があります）。

   • 押し目で追加（ゾーンB）： 価格が下値のバリューゾーンまで押し戻され、出来高が減少します（売り圧力なし）。例：GASを84,800で購入 → 出来高の少ないテストで82,500～83,500で追加。
   • ブレイクアウトで追加： 価格が明確な構造的水準（レンジ上限、スイング高値）を、出来高が20日平均の1.5倍を超えてブレイクします。例：ACBが25,500を超え、出来高が40M超。

3. 構造的な根拠なしに、成行価格で追加してはいけません。 「モメンタムが強い」は根拠になりません。あらかじめ定義したゾーンまでの押し目を待つことが根拠になります。

4. 提案の前に、毎回追加購入を確認してください。

   質問	合格／不合格
   元のワイコフ理論に基づく投資仮説は維持されていますか？
   価格は事前に定義した追加購入ゾーンにありますか（方向感のない領域ではありませんか）？
   出来高は確認材料になっていますか？（押し目＝少ない／減少、ブレイクアウト＝多い／急増）
   ポジションはSLを試していませんか？
   この追加ロット単独の取引として、R:R ≥ 1:1になりますか？

   すべて合格なら、追加購入を提案してください。1つでも不合格なら、保有のみとし、追加購入はしないでください。

5. 1つのポジションにつき追加は最大2回です。 最大サイズに達したら、そのまま保有してトレンドに乗せます。それ以上のピラミッディングはしません。

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事前チェック必須 — すべてのエントリー判断前の安全ゲート

症状： 上位時間軸の構造を確認せず、低時間軸（15m／1h）でエントリーを分析してしまい、投資仮説を無効にする過去の供給ゾーン（バイイング・クライマックス、UTAD）を見落とします。

ルール： エントリー、取引判断、価格目標を提案する前に、必ず次を実行してください。

# 1. Daily 60 — detect BC/UTAD/historical structure
aipa get-ohlcv-data TICKER --limit 60 --no-ma

# 2. Weekly 52 — confirm overall trend direction
aipa get-ohlcv-data TICKER --interval 1W --limit 52 --no-ma

# 3. Volume Profile 30+ days — identify key price levels
aipa volume-profile TICKER --start-date [30+ days ago] --end-date [today]

これは安全ゲートであり、分析ではありません。目的は、詳細な分析にトークンを費やす前に、構造上の危険信号を検出することです。

検出項目	意味	対応
**バイイング・クライマックス（BC）**が現在の価格ゾーンにある	過去の出来高ピーク＝大きな供給	ここではエントリーしないでください。より低いエントリーゾーンを設定するか、キャンセルしてください。
ディストリビューション後の上方スラスト（UTAD）	偽のブレイクアウト、ブルトラップ	エントリーをキャンセルしてください。レンジへの回帰を待ってください。
週足トレンドが弱気（価格が週足MA20／50を下回っている）	全体的なトレンドは下向き	ロングしないでください。週足の反転を待ってください。
SOS確認済み＋週足上昇	本物のブレイクアウト	✅ エントリー分析に進んでください。
POCでスプリング＋週足サポート	底値テストに成功	✅ エントリーは有効です。

すべてのエントリー前に行う事前確認チェックリスト：

□ Daily 60 — no BC/UTAD at current price zone
□ Weekly 52 — trend aligned with entry direction
□ VP 30d — TP anchored to swing high/VAH (not round number)
□ SL below POC/VAH/MA20
□ R:R ≥ 1:2 after precheck

2026年6月4日のFPTエラーの根本原因： 日足60＋週足52の確認を省略し、15分足の日中分析に直行しました。出来高が減少しながら77,700から76,300へ押し戻されたのを見て、健全なマークアップにおけるLPS（最後のサポートポイント）だと誤って判断しました。5月20日のバイイング・クライマックス（高値77,432、終値76,643、出来高26M — 平均の2.2倍）を見落としていました。これは6月4日に76,300～76,500で価格が再テストしていたのとまったく同じ供給ゾーンでした。事前チェック（日足60＋週足52＋VP 30d）を行っていれば、BCをすぐに検出し、その水準での買い推奨を阻止できていました。

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Python で指標を計算する — 数字を捏造しない

症状： 前日比（+557% vs yesterday）を使って、実際の出来高と平均値の倍率を計算せずに、AI が「出来高は平均の5倍」や「出来高は平均の20倍」と書いてしまいます。前日比と20日平均比の倍率はまったく異なる指標です。混同すると、誤った主張につながります。

ルール： 分析で数値を主張する場合（出来高倍率、R:R 比率、平均取得単価、MA との乖離）は、必ず aipa-cli | python3 のパイプを使って計算してください。推定や憶測は絶対にしないでください。

20日平均比の出来高（最もよくある間違い）

uvx aipa-cli get-ohlcv-data TICKER --limit 50 --no-ma --no-system-prompt 2>/dev/null | python3 -c "
import sys
from collections import defaultdict
data = defaultdict(list)
for line in sys.stdin:
    parts = line.split()
    if len(parts) >= 7 and parts[0] != 'time':
        data[parts[-1]].append((parts[0], int(float(parts[5]))))
for sym, rows in data.items():
    if len(rows) >= 21:
        avg20 = sum(r[1] for r in rows[-21:-1]) / 20
        last_vol = rows[-1][1]
        print(f'{sym} {rows[-1][0]}: vol={last_vol/1e6:.1f}M | avg20d={avg20/1e6:.1f}M | ratio={last_vol/avg20:.1f}x')
"

アンチパターン： 次のようなことは絶対にしないでください。

• volume_changed が +557% → 「出来高は平均の5倍」と書く ❌（557% ≠ 5倍であり、20日平均比ではなく前日比です）
• volume_changed が +216% → 「出来高は平均の2倍」と書く ❌（同じ間違いです）

正しいパターン：

• volume_changed が +557% ということは、今日の出来高が昨日の出来高の6.57倍という意味です（1 + 5.57）
• 20日平均比の倍率を得るには、必ず次の計算をしてください：today_vol / average(last_20_days_vol)

出来高の一括検証（複数のティッカーと特定の日付）

uvx aipa-cli get-ohlcv-data VCB TCB MBB --limit 50 --no-ma --no-system-prompt 2>/dev/null | python3 -c "
import sys
from collections import defaultdict
data = defaultdict(list)
for line in sys.stdin:
    parts = line.split()
    if len(parts) >= 7 and parts[0] != 'time':
        data[parts[-1]].append((parts[0], int(float(parts[5]))))
checks = [
    ('VCB', '2026-06-10', 20),
    ('TCB', '2026-06-10', 20),
    ('MBB', '2026-06-10', 20),
]
for sym, date, ndays in checks:
    for i, (d, v) in enumerate(data.get(sym, [])):
        if d == date:
            start = max(0, i - ndays)
            avg = sum(r[1] for r in data[sym][start:i]) / len(data[sym][start:i])
            print(f'{sym} {date}: vol={v/1e6:.1f}M avg{ndays}d={avg/1e6:.1f}M ratio={v/avg:.1f}x')
            break
"

R:R の計算

python3 -c "
entry, sl, tp = 8400, 7700, 9500
risk = entry - sl
reward = tp - entry
rr = reward / risk
print(f'Risk={risk} Reward={reward} R:R={rr:.1f}:1 {\"OK\" if rr >= 2 else \"BLOCKED - R:R < 1:2\"}')"

平均取得単価（複数ロット）

python3 -c "
lots = [(8400, 1000), (8600, 500)]
total_qty = sum(q for _, q in lots)
avg = sum(p * q for p, q in lots) / total_qty
print(f'Avg cost: {avg:.0f} | Qty: {total_qty}')"

MA 乖離率（%）

uvx aipa-cli get-ohlcv-data TICKER --limit 50 --no-ma --no-system-prompt 2>/dev/null | python3 -c "
import sys
rows = []
for line in sys.stdin:
    parts = line.split()
    if len(parts) >= 7 and parts[0] != 'time':
        rows.append({'date': parts[0], 'close': float(parts[4]), 'ticker': parts[-1]})
if rows:
    closes = [r['close'] for r in rows]
    ma20 = sum(closes[-21:-1]) / 20
    pct = (rows[-1]['close'] - ma20) / ma20 * 100
    print(f\"{rows[-1]['ticker']} close={rows[-1]['close']:.0f} MA20={ma20:.0f} dist={pct:+.1f}%\")"

必須ルール： パイプコマンドで数値を検証できない場合は、ファイルにその数値を書かないでください。実際に計算した値を使用し、倍率は小数第1位、パーセンテージは0.1%単位に丸めてください。

AI エージェント向けのヒント

1. Fast Research がデフォルトです：ユーザーが明示的に --run を指定しない限り、aipa deep-research を実行してスナップショットを取得し、その後、パイプライン（上記のステップ 1～5）を自分で編成してください。

2. 質問は具体的にしてください：デフォルトの質問では、一般的な市場概況が生成されます。より良い結果を得るには、関心のあるセクターやテーマを対象とした具体的な調査質問を指定してください。

3. レポートを保存してください：--run とともに --output FILE を使用してレポートを保存します。共有や後からの参照に便利です。

4. 失敗時は再開してください：--run セッションが中断されると、出力にセッション ID が表示されます。--resume ID を使用して続行してください。

5. ベトナム語での分析：ユーザーがベトナム語でやり取りしている場合、またはベトナム語での出力を希望している場合は、--lang vn を追加してください。Fast Research では、ユーザーの言語でレポートを作成してください。

6. analyze と組み合わせてください：包括的なワークフローでは、まず deep research で全体像を把握し、次に調査で特定した銘柄を analyze で詳しく分析してください。

7. パイプラインは自動で修正します：レビュアーがアグリゲーターの出力を却下して、修正を求める場合があります。これは通常の動作であり、品質を確保するためのものです。パイプラインは最大 3 回再試行します。

8. 必須セクターはソースによって異なります：各ソースにはそれぞれ必須セクターがあります（例：VN は銀行／証券／不動産、暗号資産はレイヤー 1／DeFi／AI トークン、グローバルはテクノロジー／金融／エネルギー）。スーパーバイザーは市場状況に応じて、さらに 0～2 個のセクターを追加します。

9. ティッカーを自動で大文字に変換：質問内のティッカーシンボルは自動的に処理されます。パイプライン内で大文字への変換が行われます。

10. VN 以外の市場には --source を使用してください：他の市場を調査するには、--source crypto、--source global、または --source sjc を追加してください。スーパーバイザー、ワーカー、ツール、デフォルトの質問は、選択したソースに合わせて自動的に調整されます。

11. リーダーと出遅れ銘柄の特定には aipa performers を使用し、複数の視点から実行してください：調査の前または最中に、aipa performers を複数の --sort-by 値で実行してください。少なくとも次の 2 つは必ず実行してください：デフォルト（価格変動）と value（取引金額）。トレンドを把握するには MA スコアを追加してください。リストを相互に照合すると、セクターワーカー向けの銘柄をより適切に選べるうえ、最終レポートに豊富なランキング情報を盛り込めます。

    aipa performers                                          # 価格変動 — 上昇率上位／下落率下位
    aipa performers --sort-by value                          # 取引金額 — 資金の流入先
    aipa performers --sort-by ma50_score                     # MA50 トレンド — 中期トレンドの最強／最弱
    aipa performers --sort-by ma20_score                     # MA20 トレンド — 短期トレンドの最強／最弱
    aipa performers --sort-by total_money_changed            # 資金フローの変化 — 通常と異なる資金活動
    aipa performers --source crypto --sort-by value          # 暗号資産を取引金額順で表示
    aipa performers --group NGAN_HANG --sort-by value        # 銀行セクターを取引金額順で表示
    aipa performers --group CHUNG_KHOAN --sort-by close_changed  # 証券セクターの上昇率上位
    

12. 主要な価格水準の把握には aipa volume-profile を使用してください：ワーカーがセクターのサポート／レジスタンス情報を必要とする場合は、値動きの大きい銘柄を対象に aipa volume-profile TICKER を実行して、POC、バリューエリア、出来高加重統計を取得してください。単日プロファイルより複数日レンジを優先してください。より信頼性の高いサポート／レジスタンス水準が得られ、日中のノイズも平滑化されます。デフォルトの方法として、--start-date と --end-date で少なくとも 20 取引日を含む期間を指定してください。単日の --date は、ユーザーが特定の日を明示的に求めた場合に限り使用してください。例：

    • aipa volume-profile VCB --start-date 2026-04-14 --end-date 2026-05-09 — 1 か月の期間（デフォルトで推奨）
    • aipa volume-profile VCB --start-date 2026-04-28 --end-date 2026-05-09 --bins 30 — 2 週間の期間
    • aipa volume-profile BTCUSDT --source crypto --bins 30 --start-date 2026-05-05 --end-date 2026-05-09 — 暗号資産の複数日分析