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Exposure Coach

概要

Exposure Coach は、market-breadth-analyzer、uptrend-analyzer、macro-regime-detector、market-top-detector、ftd-detector、theme-detector、sector-analyst、institutional-flow-tracker の出力を統合し、統一されたコントロールプレーンの判断を生成します。このスキルは、個別銘柄の分析を開始する前に、ソロトレーダーの核心的な問い「今、株式にどれだけの資金を投入すべきか？」に答えます。

使用するタイミング

• 新規の株式ポジションを取る前に、適切な資金投入額を判断するとき
• 毎週の取引週の開始時に、ポートフォリオのエクスポージャーを調整するとき
• 複数の市場シグナルが相反し、統一されたスタンスが必要なとき
• 重大なマクロイベントや市場イベントの後に、エクスポージャー上限を再評価するとき
• 市場レジーム間（拡大、集中、収縮）を移行するとき

前提条件

• Python 3.9 以上
• FMP API キー（FMP_API_KEY 環境変数を設定）— institutional-flow-tracker のデータ用
• 上流スキルからの入力 JSON ファイル（ワークフローのステップ 1 を参照）
• 標準ライブラリ + argparse、json、datetime

ワークフロー

ステップ 1: 上流スキルの出力を収集する

統合対象スキルの最新 JSON 出力を収集します。各ファイルは特定のシグナル次元を提供します:

スキル	出力ファイルのパターン	提供されるシグナル
market-breadth-analyzer	breadth_*.json	騰落レシオ、新高値/新安値
uptrend-analyzer	uptrend_*.json	上昇トレンド参加率
macro-regime-detector	regime_*.json	現在のレジーム（集中、拡大など）
market-top-detector	top_risk_*.json	分配日カウント、天井確率スコア
ftd-detector	ftd_*.json	受渡失敗（FTD）の異常
theme-detector	theme_*.json	アクティブな投資テーマとローテーション
sector-analyst	sector_*.json	セクター別パフォーマンスランキング
institutional-flow-tracker	institutional_*.json	機関投資家の純買い/売り

ステップ 2: エクスポージャースコアリングエンジンを実行する

上流出力へのパスを指定して、エクスポージャースコアリングスクリプトを実行します:

python3 skills/exposure-coach/scripts/calculate_exposure.py \
  --breadth reports/breadth_latest.json \
  --uptrend reports/uptrend_latest.json \
  --regime reports/regime_latest.json \
  --top-risk reports/top_risk_latest.json \
  --ftd reports/ftd_latest.json \
  --theme reports/theme_latest.json \
  --sector reports/sector_latest.json \
  --institutional reports/institutional_latest.json \
  --output-dir reports/

このスクリプトは部分的な入力を受け付けます。ファイルが欠けていると信頼度は低下しますが、実行はブロックされません。

ステップ 3: 市場スタンスのサマリーを解釈する

生成されたスタンスレポートを確認します。これには以下が含まれます:

1. エクスポージャー上限 -- 推奨される株式配分の最大値（0〜100%）
2. バイアス方向 -- レジームとフローに基づくグロース対バリューの傾斜
3. 参加状況の評価 -- 広範（健全）な市場か、狭い（脆弱な）市場か
4. アクション推奨 -- NEW_ENTRY_ALLOWED、REDUCE_ONLY、または CASH_PRIORITY
5. 信頼度レベル -- 入力の完全性に基づく HIGH、MEDIUM、または LOW

ステップ 4: エクスポージャーガイダンスを適用する

スタンスの推奨をポートフォリオのアクションにマッピングします:

推奨	アクション
NEW_ENTRY_ALLOWED	銘柄レベルの分析と新規ポジション取得を進める
REDUCE_ONLY	新規エントリーは行わない。上昇時に既存ポジションを縮小する
CASH_PRIORITY	現金を積極的に積み増す。すべての新規投入を避ける

出力形式

JSON レポート

{
  "schema_version": "1.0",
  "generated_at": "2026-03-16T07:00:00Z",
  "exposure_ceiling_pct": 70,
  "bias": "GROWTH",
  "participation": "BROAD",
  "recommendation": "NEW_ENTRY_ALLOWED",
  "confidence": "HIGH",
  "component_scores": {
    "breadth_score": 65,
    "uptrend_score": 72,
    "regime_score": 80,
    "top_risk_score": 25,
    "ftd_score": 10,
    "theme_score": 68,
    "sector_score": 70,
    "institutional_score": 75
  },
  "inputs_provided": ["breadth", "uptrend", "regime", "top_risk"],
  "inputs_missing": ["ftd", "theme", "sector", "institutional"],
  "rationale": "Broad participation with low top risk supports elevated exposure."
}

Markdown レポート

Markdown レポートは、素早い確認に適した 1 ページのサマリーを提供します:

# Market Posture Summary
**Date:** 2026-03-16 | **Confidence:** HIGH

## Exposure Ceiling: 70%

| Dimension | Score | Status |
|-----------|-------|--------|
| Breadth | 65 | Healthy |
| Uptrend Participation | 72% | Broad |
| Regime | Broadening | Favorable |
| Top Risk | 25 | Low |

## Recommendation: NEW_ENTRY_ALLOWED

**Bias:** Growth > Value
**Participation:** Broad (healthy internals)

### Rationale
Broad participation with low distribution day count supports elevated equity exposure.
New positions allowed within the 70% ceiling.

レポートは reports/ に exposure_posture_YYYY-MM-DD_HHMMSS.{json,md} というファイル名で保存されます。

リソース

• scripts/calculate_exposure.py -- 入力をスコアリングして統合するメインオーケストレーター
• references/exposure_framework.md -- スコアリングルールとしきい値の定義
• references/regime_exposure_map.md -- レジームからエクスポージャー上限へのマッピング

主要原則

1. 安全第一 -- 入力が不完全または相反する場合は、より低いエクスポージャーをデフォルトとする
2. レジーム整合 -- マクロレジームをベースラインとし、ブレッドスは範囲内で調整する
3. 実行可能な出力 -- データの集約だけでなく、常に明確な推奨を生成する