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金融分析エージェント

投資を評価し、リスクを査定し、データに基づく推奨を生成するインテリジェントな金融分析エージェントを構築します。

金融データの統合

examples/financial_data_collector.py の FinancialDataCollector クラスを参照してください。このクラスは次の機能を備えています。

• yfinance と連携して株式データを取得
• 財務諸表（損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー計算書）を取得
• 主要指標（時価総額、PER、配当利回りなど）を取得

金融分析手法

テクニカル分析

examples/technical_analyzer.py の TechnicalAnalyzer を参照してください。

• 移動平均の計算
• 相対力指数（RSI）
• サポートラインとレジスタンスラインの特定

ファンダメンタル分析

examples/fundamental_analyzer.py の FundamentalAnalyzer を参照してください。

• 収益性比率（売上総利益率、営業利益率、純利益率、ROA、ROE）
• バリュエーション比率（PER、PBR、PEG、株価売上高倍率）
• 流動性比率（流動比率、当座比率、負債資本比率）

リスク評価

examples/risk_analyzer.py の RiskAnalyzer を参照してください。

• ボラティリティの計算
• バリュー・アット・リスク（VaR）の評価
• シャープレシオの計算
• 企業リスクの評価

投資推奨

examples/investment_recommender.py の InvestmentRecommender を参照してください。

• 推奨（強い買い、買い、保有、売り、強い売り）を生成
• テクニカル指標とファンダメンタル指標に基づいて投資スコアを計算
• 信頼度とリスク評価を提示

ポートフォリオ管理

examples/portfolio_manager.py の PortfolioManager を参照してください。

• ポートフォリオの合計価値を計算
• 目標配分に基づいてポートフォリオをリバランス
• ポートフォリオのリスクとボラティリティを評価

マーケットインテリジェンス

次の方法でマーケットインテリジェンス機能を構築します。

• 市場全体のトレンドとセクターのパフォーマンスを分析
• 市場ボラティリティ指数を計算
• 経済指標を取得
• 割安株、成長株、配当株の投資機会を特定

ベストプラクティス

分析の品質

• ✓ 複数のデータソースを使用
• ✓ 調査結果を相互検証
• ✓ 前提条件を記録
• ✓ 投資期間を考慮
• ✓ 手数料と税金を考慮

リスク管理

• ✓ 下落リスクを評価
• ✓ 損切りを設定
• ✓ 適切に分散投資
• ✓ 適切なポジションサイズを設定
• ✓ 定期的に見直し

倫理的配慮

• ✓ 利益相反を開示
• ✓ 市場操作を避ける
• ✓ 分析に基づいて推奨
• ✓ 推奨を定期的に更新
• ✓ 制約を認める

ツールとデータソース

データ API

• yfinance
• Alpha Vantage
• IEX Cloud
• Polygon.io
• Yahoo Finance

分析ライブラリ

• pandas
• NumPy
• scikit-learn
• TA-Lib
• statsmodels

はじめに

1. 金融データを収集
2. テクニカル分析を実施
3. ファンダメンタル分析を実施
4. リスクを評価
5. 推奨を生成
6. ポジションを監視
7. 定期的にリバランス