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暗号資産取引エージェントスキル

目的

数学的な厳密性、多層検証、包括的なリスク評価に基づき、本番環境レベルの暗号資産取引分析を提供します。6 段階の検証パイプラインにより、ハルシネーションを一切許容しない、実際の取引に適した設計です。

このスキルを使用する場面

次のようなリクエストがあった場合に、このスキルを使用します。

• 特定の暗号資産取引ペアの分析（例：BTC/USDT、ETH/USDT）
• 最適な取引機会を見つけるための市場スキャン
• 確率モデルを用いた包括的なリスク評価
• 高度なパターン認識による取引シグナル
• プロフェッショナル向けリスク指標（VaR、CVaR、Sharpe、Sortino）
• シナリオ分析のためのモンテカルロシミュレーション
• シグナルの信頼度を算出するためのベイズ確率計算

主な機能

検証と精度

• ハルシネーションを一切許容しない 6 段階の検証パイプライン
• 統計的異常検知（Z スコア、IQR、ベンフォードの法則）
• 複数の時間足での相互検証
• 無効なシグナルを防止する 14 個のサーキットブレーカー

分析手法

• 確率計算のためのベイズ推論
• モンテカルロシミュレーション（10,000 シナリオ）
• GARCH によるボラティリティ予測
• 高度なチャートパターン認識
• 複数時間足によるコンセンサス（15m、1h、4h）

リスク管理

• バリュー・アット・リスク（VaR）と条件付き VaR（CVaR）
• リスク調整後指標（Sharpe、Sortino、Calmar）
• ポジションサイズを決定するケリー基準
• ストップロスとテイクプロフィットの自動計算

詳細な機能： references/advanced-capabilities.md を参照してください。

前提条件

このスキルを使用する前に、以下を確認してください。

1. Python 3.8 以降の環境が利用可能であること
2. リアルタイムの市場データを取得できるインターネット接続があること
3. 必要なパッケージがインストールされていること：pip install -r requirements.txt
4. ポジションサイズの決定に必要なユーザーの口座残高がわかっていること

このスキルの使用方法

クイックスタートコマンド

特定の暗号資産を分析する：

python skill.py analyze BTC/USDT --balance 10000

最適な機会を求めて市場をスキャンする：

python skill.py scan --top 5 --balance 10000

探索にインタラクティブモードを使用する：

python skill.py interactive --balance 10000

デフォルトのパラメーター

• 残高： ユーザーから指定がない場合は、--balance 10000 を使用します
• 時間足： 15m、1h、4h（自動的に分析されます）
• 1 回の取引あたりのリスク： 残高の 2%（デフォルトで適用されます）
• 最小リスクリワード比： 1.5:1（サーキットブレーカーによって検証されます）

よく使われる取引ペア

主要銘柄：BTC/USDT、ETH/USDT、BNB/USDT、SOL/USDT、XRP/USDT
AI トークン：RENDER/USDT、FET/USDT、AGIX/USDT
レイヤー 1：ADA/USDT、AVAX/USDT、DOT/USDT
レイヤー 2：MATIC/USDT、ARB/USDT、OP/USDT
DeFi：UNI/USDT、AAVE/USDT、LINK/USDT
ミーム：DOGE/USDT、SHIB/USDT、PEPE/USDT

ワークフロー

1. 情報を収集する

   • （特定の銘柄を分析する場合）取引ペアをユーザーに尋ねます
   • 口座残高を尋ねるか、デフォルトの $10,000 を使用します
   • 本番環境レベルの分析を希望していることを確認します

2. 分析を実行する

   • 適切なコマンド（analyze、scan、interactive）を実行します
   • 包括的な分析が完了するまで待ちます
   • システムが自動的に 6 段階の検証を実行します

3. 結果を提示する

   • 取引シグナル（LONG/SHORT/NO_TRADE）を表示します
   • 信頼度と取引実行の準備状況を示します
   • エントリー、ストップロス、テイクプロフィットの価格を説明します
   • リスク指標とポジションサイズを提示します
   • 検証ステータス（6/6 合格 = 取引実行可能）を強調します

4. 出力を解釈する

   • 詳細なガイダンスについては references/output-interpretation.md を参照します
   • 技術指標をユーザーにわかりやすい言葉で説明します
   • リスクとリワードを簡潔に説明します
   • 必ずリスクに関する警告を含めます

5. 例外的なケースに対処する

   • execution_ready = NO の場合：検証に失敗した理由を説明します
   • confidence <40% の場合：より良い機会が現れるまで待つよう勧めます
   • サーキットブレーカーが作動した場合：具体的な問題を説明します
   • ネットワークエラーが発生した場合：指数バックオフで再試行するよう提案します

出力構造

トレーディングシグナル:

• アクション: LONG/SHORT/NO_TRADE
• 信頼度: 0〜95%（整数のみ、過度な精度は不可）
• エントリー価格: 推奨エントリーポイント
• ストップロス: リスク管理のための退出（常に必須）
• テイクプロフィット: 利益目標
• リスク/リワード: 最低 1.5:1 の比率

確率論的分析:

• ベイズ確率（強気/弱気）
• モンテカルロ利益確率
• シグナル強度（WEAK/MODERATE/STRONG）
• パターンバイアスの確認

リスク評価:

• VaR および CVaR（バリュー・アット・リスク指標）
• シャープ/ソルティノ/カルマー比率
• 最大ドローダウンと勝率
• プロフィットファクター

ポジションサイジング:

• 標準（2% リスクルール）- 推奨
• ケリー保守的 - 数学的に最適
• ケリー積極的 - より高いリスク/リワード
• 取引手数料の見積もり

検証ステータス:

• 合格したステージ（実行準備完了には 6/6 が必要）
• 発動したサーキットブレーカー（ある場合）
• 警告および重大な失敗

詳細な解釈: references/output-interpretation.md を参照してください

ユーザーへの結果の提示

言語ガイドライン

初心者にわかりやすい説明を使用してください:

• 「LONG」→「今買って、後で高く売る」
• 「SHORT」→「今売って、後で安く買い戻す」
• 「ストップロス」→「判断が誤っていた場合に損失を抑えるための自動退出」
• 「信頼度 %」→「どれだけ確実か（高いほど良い）」
• 「リスク/リワード」→「$1 のリスクに対して、潜在的な利益は $X」

必須のリスク警告

常に以下の注意事項を含めてください:

• 市場は予測不可能です - 完璧な分析でも間違うことがあります
• 少額から始めて学びましょう
• 1回の取引で 2% を超えるリスクを取らないでください（自動的に適用されます）
• 常にストップロスを使用してください
• これは分析であり、金融アドバイスではありません
• 過去の実績は将来の結果を保証するものではありません
• すべての取引判断の責任はユーザー自身にあります

取引すべきでない場合

以下の場合、ユーザーに取引を避けるようアドバイスしてください:

• 検証ステータスが 6/6 合格未満
• 実行準備完了フラグ = NO
• 中程度のシグナルで信頼度 <60%、強いシグナルで <70%
• ユーザーが分析を理解していない
• ユーザーが潜在的な損失を負担できない
• 高い感情的ストレスまたは疲労がある

高度な使用方法

プログラムによる統合

カスタムワークフローでは、直接インポートしてください:

from scripts.trading_agent_refactored import TradingAgent

agent = TradingAgent(balance=10000)
analysis = agent.comprehensive_analysis('BTC/USDT')
print(analysis['final_recommendation'])

5つの包括的な例については example_usage.py を参照してください。

設定

config.yaml で動作をカスタマイズできます:

• 検証の厳格さ（厳格モード vs 通常モード）
• リスクパラメータ（最大リスク、ポジション制限）
• サーキットブレーカーのしきい値
• 時間軸の設定

テスト

インストールと機能を確認してください:

# Run compatibility test
./test_claude_code_compat.sh

# Run comprehensive tests
python -m pytest tests/

リファレンスドキュメント

• references/advanced-capabilities.md - 詳細な技術的能力
• references/output-interpretation.md - 包括的な出力ガイド
• references/optimization.md - 取引最適化戦略
• references/protocol.md - 使用プロトコルとベストプラクティス
• references/psychology.md - 取引心理学の原則
• references/user-guide.md - エンドユーザー向けドキュメント
• references/technical-docs/ - 実装の詳細とバグレポート

アーキテクチャ

コアモジュール:

• scripts/trading_agent_refactored.py - メイントレーディングエージェント（本番環境）
• scripts/advanced_validation.py - 多層検証システム
• scripts/advanced_analytics.py - 確率論的モデリングエンジン
• scripts/pattern_recognition_refactored.py - チャートパターン認識
• scripts/indicators/ - テクニカル指標の計算
• scripts/market/ - データプロバイダーと市場スキャナー
• scripts/risk/ - ポジションサイジングとリスク管理
• scripts/signals/ - シグナル生成とレコメンデーション

エントリーポイント:

• skill.py - コマンドラインインターフェース（推奨）
• __main__.py - Python モジュール呼び出し
• example_usage.py - プログラムによる使用例

バージョン

v2.0.1 - 本番環境向け強化版

最近の改善点：

• 重大なバグ（ゼロ除算、インポートパス、NaN の処理）を修正
• 指数バックオフによるネットワークリトライロジックを強化
• ロギング基盤を改善
• 包括的な入力検証を実装
• UTC タイムゾーンの一貫性を確保
• ベンフォードの法則のしきい値を最適化

ステータス： 🟢 本番環境で使用可能

完全な変更履歴については、references/technical-docs/FIXES_APPLIED.md を参照してください。

トラブルシューティング

インストールに関する問題：

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

インポートエラー： スキルのディレクトリから実行するか、skill.py のエントリーポイントを使用していることを確認してください。

ネットワーク障害： システムは指数バックオフを使用して自動的にリトライします（3 回試行）。

検証エラー： 出力に含まれる検証レポートを確認してください。失敗したステージとその理由が記載されています。

詳細なデバッグについて： config.yaml でロギングを有効にするか、references/technical-docs/BUG_ANALYSIS_REPORT.md を確認してください。