digital-oracle

digital-oracle

市場は効率的です。価格にはすべての公開情報が反映されています。価格を読むことは、市場コンセンサスを読むことです。

方法論

市場の取引データのみを使って質問に回答します。ニュース、意見、統計レポートを因果関係の根拠として使用しません。 何かが事実なら、すでにどこかの市場価格に織り込まれています。

5つの鉄則：

1. 取引データのみ — 価格、出来高、建玉、スプレッド、プレミアムを使用します。アナリストの意見を根拠として引用してはいけません。
2. 価格から判断に至る推論を明示する — 「なぜこの価格がこの質問への答えになるのか」を明確に説明します。
3. 複数シグナルによる相互検証 — 単一のシグナルから結論を出してはいけません。少なくとも3つの独立した側面を検討します。
4. 各シグナルの時間軸を示す — オプション価格は3か月先、設備の受注は3年先を反映します。同じ判断に混在させてはいけません。
5. 構造化された出力 — 最終レポートは、Step 5のテンプレートに従う必要があります。階層化されたシグナル表 → 矛盾の分析 → 確率シナリオ → シグナルの整合性評価、の順です。構造化されたレポートを文章で代用してはいけません。

ワークフロー

Step 1：質問を理解する

ユーザーの質問を次の要素に分解します。

• 中核となる変数：どのような出来事やトレンドについてですか？
• 時間軸：ユーザーが尋ねているのは3か月先、1年先、それとも5年先ですか？
• 価格への織り込み可能性：この結果に対して、実際に資金が取引されていますか？

Step 2：シグナルを選ぶ

質問の種類に基づいて、以下のシグナル一覧から選択します。1つのカテゴリーだけを使用せず、少なくとも3つを取り上げてください。

地政学的な紛争／戦争リスク

• Polymarket：関連するイベント契約を検索します（停戦、侵攻、政権交代、宣戦布告）
• Kalshi：関連する二者択一の契約を検索します
• 安全資産：金（GC=F）、銀（SI=F）、スイスフラン（USDCHF=X）
• 紛争関連の代理指標：原油（CL=F）、天然ガス（NG=F）、小麦（ZW=F）、防衛ETF（ITA）、防衛関連株
• リスク比率：銅／金比率（リスク回避の指標）、金／銀比率
• CFTC COT：原油／金／小麦における機関投資家のポジション変化（スマートマネーはどちらの方向に賭けているか）
• BIS：関連国の中央銀行の政策金利の動向
• FearGreedProvider：CNN Fear & Greed Index（7つの価格シグナルを合成）
• ウェブ検索：VIX、MOVE指数、ソブリンCDS、戦争リスクプレミアム、BDI運賃指数、ハイイールド債OAS
• 通貨：関連国の通貨ペア（例：USDRUB=X、USDCNY=X）
• 国別ETF：関連国の資金フロー（例：FXI、EWY）

景気後退／マクロ経済サイクル

• 米国債：イールドカーブの形状（10年債－2年債スプレッド、10年債－3か月債スプレッド）、実質金利、ブレークイーブンインフレ率
• YahooPriceProvider：SPY、銅（HG=F）、原油（CL=F）の価格トレンド
• リスク比率：銅／金比率
• CFTC COT：銅／原油における投機筋のネットポジション（マネージドマネーは強気か弱気か）
• BIS：信用の対GDPギャップ（信用の過熱は景気サイクル後期の兆候）、政策金利の方向性
• World Bank：GDP成長率の過去の推移、国際比較
• Deribit：BTC先物のベーシス（リスク選好の代理指標）
• CoinGecko：暗号資産の時価総額合計＋BTCドミナンス（リスク選好の代理指標）
• FearGreedProvider：CNN Fear & Greed Index（7つの価格シグナルの合成値 → 0～100）
• Kalshi KXFED series：FOMCの金利決定契約。（金利の推移にはこちらを使用します。CMEFedWatchProviderは、テストしたすべてのホストからCMEのボット対策により現在403でブロックされています。）
• Polymarket：景気後退関連の契約、中央銀行の金利見通し
• 通貨：DXY／ドルの強さ、新興国通貨
• ウェブ検索：ハイイールド債スプレッド（HY OAS）、TEDスプレッド、MOVE指数、TTFガス、BDI運賃指数

業界サイクル／バブル評価

• YahooPriceProvider：業界リーダーの株価動向、セクター ETF
• 業界の「単一用途のコモディティ」を特定します（例：GPU のレンタル価格 → AI、鉄筋 → 建設）
• 上流の設備メーカーの受注／株価（例：ASML → 半導体）
• リーダー企業のバリュエーションディスカウント（例：TSMC と同業他社の比較 → 台湾海峡リスクの織り込み）
• EDGAR：業界リーダーのインサイダー取引のペース（Form 4）— 売却の集中は弱気シグナルです
• CFTC COT：関連コモディティの機関投資家のポジション変化
• CoinGecko：暗号資産業界では、BTC／ETH／アルトコインの時価総額構成を確認します
• Web 検索：VC 資金調達の集中度、レバレッジ ETF の集中度、信用取引の負債水準
• Deribit：関連する暗号資産のインプライド・ボラティリティ

資産価格／買うべきかどうか

• YahooPriceProvider：対象資産の価格動向（日次／週次／月次）
• 相関する資産の相対的な価格変動（2つのコモディティの乖離は構造的シグナルです）
• Treasury：バリュエーションの基準となる無リスク金利
• YFinance：オプションチェーン（IV、プット／コール比率、マックスペイン、グリークス、予想変動幅）
• EDGAR：インサイダー売却のペース（Form 4での大規模な売却は、インサイダーが弱気であることを示します）
• CFTC COT：コモディティ資産における投機筋と実需筋のネットポジションの乖離
• CoinGecko：暗号資産では、時価総額、過去最高値／最安値からの距離、24時間ボラティリティを確認します
• Deribit：暗号資産のオプションチェーン（インプライド・ボラティリティは市場が予想する値動きの範囲です）
• Polymarket/Kalshi：関連イベントの確率の価格付け
• FearGreedProvider：CNN Fear & Greed の総合スコア（モメンタム、マーケットブレッド、VIX、プット／コール比率、ジャンク債需要、ボラティリティ、安全資産）
• Web 検索：VIX、社債発行額、アナリスト評価の分布

株式／オプション分析／暴落確率

• YFinance：オプションチェーン → ATM IV（予想ボラティリティ）、IV スキュー（上昇／下落への懸念の非対称性）、プット／コール比率（強気／弱気のセンチメント）、マックスペイン（マーケットメーカーの利益ゾーン）、予想変動幅（予想価格レンジ）、グリークス（デルタ ≈ ITM 確率）
• YahooPriceProvider：原資産の過去の価格 → 実現ボラティリティ（オプションプレミアムを判断するため、インプライド・ボラティリティと比較します）
• Kalshi：SPY／NASDAQ の価格レンジ市場 → 確率を直接価格に反映
• CFTC COT：S&P 500／VIX 先物のポジション → 機関投資家の方向性
• ディフェンシブ銘柄へのローテーション：XLY（景気敏感）と XLP（ディフェンシブ）、XLU（公益事業）の相対パフォーマンス → 市場のディフェンシブ度
• Treasury：イールドカーブの形状 → 景気後退シグナル
• FearGreedProvider：CNN Fear & Greed Index
• Web 検索：VIX の水準、信用取引の負債水準、レバレッジ ETF の集中度

中国A株：個別銘柄／ETF／セクター

中国本土上場銘柄は米国の取引所ではなく、取引所で人民元建てで取引されるため、通常のPolymarket／Kalshi／CFTCのレイヤーでは情報が得られません。これらの情報はEastmoneyから取得してください。

• Eastmoney get_quote：6桁コードのリアルタイム株価 → 終値、変動率、売買回転率、PE（TTM）、PB、時価総額。コードのみ（600519、000977）を渡すと、to_secidが取引所を判定します。
• Eastmoney get_fund_flow：実際に資金が投じられたシグナルです。 注文サイズ別の日次純流入額 — 超大口／大口（合計で主力、つまり機関投資家）対中口／小口（個人投資家）。機関投資家が買い、個人投資家が売っている状況は、その逆とは異なる相場の動きを示します。価格だけではそれを把握できません。
• Eastmoney list_sector_fund_flow：機関投資家の純流入額による業種または概念セクターのランキング → 資金がどのセクターに流入しているか。「どのセクターに資金が流入しているか」という問いに直接答えます。
• Eastmoney get_history：前方調整（adjust="forward"）済みのOHLCV → 実現ボラティリティ、トレンド、出来高による裏付け。
• YahooPriceProvider：同じ銘柄を600519.SS／000977.SZのサフィックス付きで取得できます — クロスチェックに便利で、A株を米国の比較対象と同じ基準で評価できる唯一の方法です。
• FXI／USDCNY=X：中国資産に対する海外のリスク選好と資本フローの方向性 — 同じ問いを巡るオフショア市場の見方です。
• セクターの波及動向：半導体／AIハードウェアについては、サプライチェーンが共有されているため、米国の比較対象（NVDA、AMD、SOXX）と照らし合わせてください。

注意点が2つあります。Eastmoneyが資金フローを公開するのは取引終了後のため、日中の動向を問う場合は前日の相場データが使われます。また、中国の個別銘柄を対象とした予測市場価格はありません。ユーザーが確率を知りたい場合、価格を調べるのではなく、ポジショニングとボラティリティから推定する必要があります。

利用可能な取引シンボルの一覧： references/symbols.mdを参照してください。 プロバイダーAPIのリファレンス： references/providers.mdを参照してください。

ステップ3：シグナルの振り分け

データを取得する前に、ステップ2の候補シグナルを次の3つの基準で評価します。

1. 関連性：このシグナルでユーザーの具体的な質問に答えられますか？（例：台湾について尋ねられた場合は、CoinGeckoをスキップします）
2. 時間軸の一致：シグナルの価格動向の時間軸は、質問の対象期間に合っていますか？（例：3か月後について尋ねられた場合は、反映が1～2年遅れるWorld BankのGDPをスキップします）
3. 情報の追加性：ほかのシグナルですでに得られている情報と重複しない、独立した視点を提供しますか？冗長な情報を避け、互いを補完するシグナルを選びます。

3つすべての基準を満たすシグナルだけを残します。これによりノイズを減らし、データ取得の時間を節約して、より明確な分析につなげられます。

ステップ 4：データを取得する

digital-oracle の Python プロバイダーを使用して構造化データを取得し、Web 検索も含め、すべてのソースを gather() で並列に呼び出します。

from digital_oracle import (
    PolymarketProvider, PolymarketEventQuery,
    KalshiProvider, KalshiMarketQuery,
    YahooPriceProvider, PriceHistoryQuery,   # requires uv pip install yfinance
    DeribitProvider, DeribitFuturesCurveQuery,
    USTreasuryProvider, YieldCurveQuery,
    WebSearchProvider,
    CftcCotProvider, CftcCotQuery,
    CoinGeckoProvider, CoinGeckoPriceQuery,
    EdgarProvider, EdgarInsiderQuery,
    BisProvider, BisRateQuery,
    WorldBankProvider, WorldBankQuery,
    YFinanceProvider, OptionsChainQuery,      # requires uv pip install yfinance
    FearGreedProvider,
    EastmoneyProvider, EastmoneyQuoteQuery, EastmoneyKlineQuery,
    EastmoneyFundFlowQuery, EastmoneySectorFlowQuery,
    gather,
)

pm = PolymarketProvider()
kalshi = KalshiProvider()
yahoo = YahooPriceProvider()  # requires uv pip install yfinance
deribit = DeribitProvider()
treasury = USTreasuryProvider()
web = WebSearchProvider()
cftc = CftcCotProvider()
coingecko = CoinGeckoProvider()
edgar = EdgarProvider()  # set EDGAR_USER_EMAIL to identify yourself to SEC; a contact is required or it 403s
bis = BisProvider()
wb = WorldBankProvider()
yf = YFinanceProvider()  # requires uv pip install yfinance
fear_greed = FearGreedProvider()
eastmoney = EastmoneyProvider()  # China A-share: quotes, OHLCV, fund flow, sector rotation

result = gather({
    "pm_events": lambda: pm.list_events(PolymarketEventQuery(slug_contains="...", limit=10)),
    "yield_curve": lambda: treasury.latest_yield_curve(),
    "gold": lambda: yahoo.get_history(PriceHistoryQuery(symbol="GC=F", limit=30)),
    # Institutional positioning
    "gold_cot": lambda: cftc.list_reports(CftcCotQuery(commodity_name="GOLD", limit=4)),
    # Crypto market sentiment
    "crypto": lambda: coingecko.get_prices(CoinGeckoPriceQuery(coin_ids=("bitcoin", "ethereum"))),
    # Insider trades
    "insider": lambda: edgar.get_insider_transactions(EdgarInsiderQuery(ticker="AAPL", limit=10)),
    # Central bank policy rates
    "rates": lambda: bis.get_policy_rates(BisRateQuery(countries=("US", "CN"), start_year=2023)),
    # GDP data
    "gdp": lambda: wb.get_indicator(WorldBankQuery(indicator="NY.GDP.MKTP.CD", countries=("US", "CN"))),
    # BTC futures term structure (risk appetite proxy)
    "btc_futures": lambda: deribit.get_futures_term_structure(DeribitFuturesCurveQuery(currency="BTC")),
    # Kalshi event markets (use event_ticker or series_ticker, not keyword search)
    "kalshi_fed": lambda: kalshi.list_markets(KalshiMarketQuery(series_ticker="KXFED", limit=10)),
    # Options chain (with Greeks)
    "spy_options": lambda: yf.get_chain(OptionsChainQuery(ticker="SPY", expiration="2026-04-17")),
    # CNN Fear & Greed (composite of 7 price signals)
    "fear_greed": lambda: fear_greed.get_index(),
    # China A-share: institutional vs retail flow, and which sector money rotated into
    "cn_stock": lambda: eastmoney.get_quote(EastmoneyQuoteQuery(symbol="002156")),
    "cn_flow": lambda: eastmoney.get_fund_flow(EastmoneyFundFlowQuery(symbol="002156", limit=10)),
    "cn_sectors": lambda: eastmoney.list_sector_fund_flow(EastmoneySectorFlowQuery(limit=15)),
    # Web search runs in parallel with structured providers
    "vix": lambda: web.search("VIX index current level"),
    "hy_spread": lambda: web.search("US high yield bond spread OAS"),
})

# Partial failures don't affect other results
curve = result.get("yield_curve")
vix_info = result.get_or("vix", None)  # WebSearchResult — use .text() to render

# Options data usage
chain = result.get_or("spy_options", None)
if chain:
    print(f"ATM IV: {chain.atm_iv:.1%}, Implied move: {chain.implied_move():.1%}")
    print(f"Put/Call OI ratio: {chain.put_call_oi_ratio:.2f}")
    print(f"Max pain: {chain.max_pain()}")

全 14 プロバイダー：

プロバイダー	データの種類	目的	依存関係
PolymarketProvider	予測市場の契約	イベント発生確率の価格付け	stdlib
KalshiProvider	バイナリー契約	米国で規制されたイベント契約	stdlib
YahooPriceProvider	価格履歴	株式／ETF／FX／商品	yfinance
DeribitProvider	暗号資産デリバティブ	先物のタームストラクチャー、オプションの IV	stdlib
USTreasuryProvider	米国債利回り	イールドカーブ、インフレ期待	stdlib
WebSearchProvider	Web 検索	VIX／MOVE／CDS／BDI の補足データ	stdlib
CftcCotProvider	先物ポジション	機関投資家の方向性（スマートマネー）	stdlib
CoinGeckoProvider	暗号資産の現物	BTC／ETH の価格、時価総額、ドミナンス	stdlib
EdgarProvider	SEC 提出書類	インサイダー取引の Form 4、提出書類の検索	stdlib
BisProvider	中央銀行データ	政策金利、信用対 GDP ギャップ	stdlib
WorldBankProvider	開発指標	GDP、人口、貿易、マクロデータ	stdlib
YFinanceProvider	米国オプションチェーン	IV、グリークス、プット／コール比率、最大ペイン	yfinance
FearGreedProvider	市場センチメント	CNN の 7 シグナル合成 → 0～100 のスコア	stdlib
EastmoneyProvider	中国 A 株	相場情報、OHLCV、注文規模別の資金フロー、セクターローテーション	stdlib
CMEFedWatchProvider	金利確率	現在、CME によって 403 でブロックされています — 代わりに Kalshi の KXFED を使用してください	stdlib

15 個中 13 個のプロバイダーは、外部依存関係も API キーも不要です。YahooPriceProvider と YFinanceProvider には pip install yfinance が必要です。

WebSearchProvider の使用方法：

• web.search("query") → WebSearchResult（検索概要）を返します — .text() で表示します
• web.fetch_page("url") → WebPageContent（ページ本文の抽出結果）を返します
• 検索エンジンは DuckDuckGo です。API キーは不要です

構造化プロバイダーでは取得できないデータ — 代わりに Web 検索を使用してください： VIX、MOVE、CDS スプレッド、TTF 天然ガス、BDI 運賃、戦争リスクプレミアム、ハイイールド債 OAS — これらは金融関連の Web ページから取得する必要があります。これらも取引データであり、手法に準拠しています。

ステップ 5：データ分析

レポートの質を左右する重要なポイントです。データを要約するだけでなく、データから判断を導き出してください。

4 つの分析軸：

1. シグナルの解釈：それぞれのデータポイントは何を示していますか？価格から意味を導き出してください。「金が 3％上昇」ではなく、「市場がテールリスクを織り込んでいる」と解釈します。例：銅／金比率の低下 → 工業需要が安全資産への需要を下回る → リスクオフ。

2. クロス検証：同じ方向を示すシグナル（共鳴）はどれですか？食い違うシグナル（乖離）はどれですか？乖離そのものが価値の高いシグナルです。例：金は「危機」を示しているのに、株式市場は「問題なし」を示している → 2 つの市場が異なる時間軸を織り込んでいる。

3. 時間軸の整合：シグナルを価格に織り込まれる期間ごとに分類してください。異なる時間軸のシグナルを、同じ判断に混ぜないでください。

   • 短期（3～12 か月）：予測市場の契約、VIX／MOVE、価格反応のパターン、経営幹部による売却
   • 中期（1～3 年）：業界リーダーの売上高コンセンサス、CapEx 計画、VC 投資の集中度、レバレッジの集中度
   • 長期（3～10 年）：装置メーカーの受注、不可逆的な資本配分、超長期のインフラ投資
   • 短期の弱気と長期の強気は矛盾ではなく、S 字カーブの転換点です

4. 重み付けの判断：すべてのシグナルの信頼性が同じではありません。実際の資金に裏付けられたシグナルはアンケートよりも信頼性が高く、流動性の高い市場は流動性の低い市場よりも信頼性が高く、直接的な価格情報は間接的な代替指標よりも信頼性が高いです。例：Polymarket の流動性の高い契約 ＞ CDS の気配値（更新が遅く、流動性が低い）。

基本原則：多数決で判断しないでください。 シグナルが食い違う場合：

• まず時間軸を確認してください。シグナルごとに、将来の異なる期間を織り込んでいます
• 「2 つのことが同時に起きている」可能性を検討してください。旧来経済の日本化と、新興経済のブームは共存し得ます
• 「方向は正しいが、タイミングが違う」可能性を検討してください。長期的には強気でも、短期的には過熱しているなら、調整を待ちます

ステップ 6：レポートの出力

必ず以下の構成に従ってください。 階層の数や表現は調整できますが、4 つの主要セクション（データの要約、分析、確率の推定、結論）は省略したり、文章の段落に統合したりできません。

# [Question Title]: Multi-Signal Synthesis

## Data Summary

### Layer 1: [Most direct signal source]
| Signal | Data | What it's saying |
|--------|------|-----------------|
(table, one signal per row, third column is reasoning from price to meaning)

### Layer 2: [Secondary signal source]
(same format)

### Layer N: ...
(as needed, typically 3-5 layers)

## Analysis

### Resonance signals
(which signals point in the same direction, and what judgment they form)

### Key divergences
(A says X, B says Y → explain why + who is more credible)

### Time stratification
(what do short-term / medium-term / long-term signals each point to)

## Probability Estimates
| Scenario | Probability | Basis |
|----------|-------------|-------|

### Most likely path: [one-sentence summary]
**Core logic chain:** (2-3 paragraphs, reasoning from data to conclusion)

## Conclusion

> [One-sentence summary, preferably including a specific probability estimate]

### Sub-conclusions
| Dimension | Judgment | Confidence |
|-----------|----------|------------|
| Short-term (6-12mo) | ... | High/Medium/Low |
| Medium-term (1-3yr) | ... | High/Medium/Low |
| Long-term (3-5yr) | ... | High/Medium/Low |
| Systemic risk | ... | High/Medium/Low |
(adjust dimensions to match the question — e.g., replace "systemic risk" with whatever dimension is most relevant)

### Risk factors
- **Upside risk:** what scenario would make things better than expected
- **Downside risk:** what scenario would make things worse than expected

### Signals to monitor
| Signal | Current value | Threshold | Meaning |
|--------|--------------|-----------|---------|
| ... | ... | if crosses X | then Y |
(3-5 concrete signals with specific trigger levels and what they would imply)

---
*Data sources: [list all structured and web data sources]*
*Fetched at: [date]*

注記

• Polymarket の slug_contains 検索はあいまい検索です — 取得後にタイトルのキーワードで結果を絞り込んでください
• YahooPriceProvider は Yahoo Finance のシンボルを使用します。先物は =F サフィックス（例: GC=F、CL=F、HG=F）、為替は =X サフィックス（例: EURUSD=X）、米国株/ETF は通常のティッカー（例: SPY、LMT）を使用します
• YahooPriceProvider には yfinance が必要です — uv pip install --target .deps yfinance でインストールしてください
• ヨーロッパの株式は取引所サフィックス付きで Yahoo Finance から利用できます（例: Rheinmetall は RHM.DE、BAE Systems は BA.L）
• 予測市場のコントラクトは流動性がさまざまです — 出来高 < $100K のコントラクトは割り引いて評価すべきです
• シグナルごとに更新頻度が異なります: 予測市場はリアルタイム、Yahoo Finance は日次で遅延、Treasury は週次
• CFTC COT は火曜日に更新され、金曜日に公表されます。commodity_name は大文字を使用します（"GOLD"、"CRUDE OIL"、"S&P 500"）
• CoinGecko の無料 API にはレート制限があります（約 10〜30 req/min）— gather で CoinGecko 呼び出しを詰め込みすぎないでください
• EDGAR には EdgarProvider(user_email="[email protected]") が必要です — SEC は User-Agent にメールアドレスを要求し、ない場合は 403 を返します。初回呼び出しではティッカー→CIK のマッピングを解析するため、やや遅くなります
• BIS のデータは更新頻度が低いです（月次/四半期）— 短期トレードではなく長期トレンドに適しています
• World Bank の GDP データは通常 1〜2 年遅れます — 最新年は None を返す場合があります
• YFinance には uv pip install yfinance が必要です（pandas も自動インストールされます）。アフターマーケットの IV は不正確な場合があります（bid/ask = 0）— 市場時間中に使用してください
• YFinance の get_chain() は Black-Scholes の Greeks を自動計算します（pure stdlib の math.erf を使用し、scipy は不要です）
• プットデルタの絶対値 ≈ そのストライクが満期時に ITM となる確率（概算）
• Put/Call レシオ > 1.5 は通常弱気ですが、逆張り指標としては、極端な値（> 3）が底値を示唆する場合があります
• マックスペインはマーケットメイカーの利益を最大化するストライク価格です — 実際の満期価格はしばしばマックスペインに収束します
• Kalshi はキーワード検索をサポートしていません — 市場を絞り込むには series_ticker または event_ticker を使用してください。ティッカーは kalshi.com を閲覧するか、まずフィルターなしで市場を一覧表示して見つけてください。一般的なシリーズ: KXFED（Fed 金利）、KXINX（S&P 500 レンジ）、KXGDP（GDP）
• Deribit の先物メソッドは get_futures_term_structure() であり、get_futures_curve() ではありません。オプションチェーンのメソッドは get_option_chain() です
• FearGreedProvider には API キーは不要です。7 つの市場価格シグナル（株のモメンタム、ブレッドス、VIX、Put/Call レシオ、ジャンク債需要、ボラティリティ、安全資産需要）を統合した単一の複合スコア（0〜100）を返します。スコア < 25 = 極度の恐怖、> 75 = 極度の強欲
• CMEFedWatchProvider は現在使用できません: CME のボット保護は、テストされたすべての User-Agent に対して 403 を返します。住宅用ホストでもデータセンターのホストでも同様です。これに往復を費やさないでください — 金利パスについては直接 Kalshi の KXFED を使用してください
• EdgarProvider は User-Agent に連絡先がないと SEC が 403 を返します。現在はデフォルトで 1 つ設定されていますが、SEC の公正アクセス ポリシーのもとで適切に自己を識別するために EDGAR_USER_EMAIL を設定してください
• BIS の get_credit_to_gdp() はギャップ（長期トレンドからの乖離、例: 米国 ≈ -12pp）を返し、生の信用対 GDP 比（≈ 140%）ではありません。水準の値が必要な場合は series=CREDIT_GAP_SERIES["ratio"] を渡してください。2 桁の正のギャップは古典的な信用バブルの警告です
• EastmoneyProvider は 6 桁の A 株コードをそのまま受け取ります。to_secid() が取引所を解決します（6xxxxx/5xxxxx/9xxxxx → 上海、それ以外 → 深圳）。資金フローの金額は CNY で、引け後に公表されます。main_net = extra_large_net + large_net、つまり機関投資家; medium/small は個人投資家です
• Eastmoney はソース IP ごとにスロットリングします。クォート / 資金フロー / セクターは自動的にその遅延ホストにフォールバックします。get_history はまず Tencent から取得し、Eastmoney にのみフォールバックします。Eastmoney の履歴ホストが最も厳しくスロットリングされるためです — つまり、Tencent から取得したバーでは turnover_cny が None になりますが、OHLCV は完全です
• ドル金額を報告する際は、$ ではなく USD を使用してください。Markdown レンダラーが $...$ を LaTeX として解釈するのを避けるためです