financial-analysis

金融分析スキル

14 以上の無料 API と 20 以上の RSS フィードからデータを集約し、実用的な売買評価と目標株価を含む、プロフェッショナル品質の株式分析を生成するマルチソース金融分析エンジンです。

初回セットアップ

このスキルを使用する前に、API セットアップガイドを読み、API キーを設定してください。

Read references/api_setup_guide.md

次に、設定を初期化してください。

python scripts/api_config.py init
python scripts/api_config.py status

Python の依存関係をインストールしてください。

pip install yfinance feedparser pandas pandas-ta requests --break-system-packages

アーキテクチャの概要

financial-analysis/
├── SKILL.md                          # This file — main instructions
├── scripts/
│   ├── api_config.py                 # API registry, keys, fallback chains
│   ├── usage_tracker.py              # Rate limit enforcement, logging, reports
│   ├── api_caller.py                 # Resilient caller with auto-fallback
│   └── rss_feeds.py                  # RSS feed catalog and parser
└── references/
    └── api_setup_guide.md            # Step-by-step key setup + rate limits

API システムの仕組み

すべての API 呼び出しは scripts/api_caller.py を経由し、次の処理を行います。

1. 呼び出し前にレート制限を確認します（分単位、日単位、月単位）。
2. IP ブロックを避けるため、呼び出しの間に遅延を設けます。
3. すべての呼び出しを ~/.financial-analysis/logs/api_usage.jsonl に記録します。
4. 失敗した場合：error_log.jsonl に記録し、フォールバックチェーンの次の API を試します。
5. すべて失敗した場合：各試行の詳細を含むエラーを返します。

scripts/usage_tracker.py のトラッカーは使用状況を集計し、次の情報を生成します。

• API ごとの無料利用枠の消費率（%）を示す日次使用状況レポート
• 失敗した API と、正常に機能したフォールバックを示すエラーレポート
• いずれかの API が無料利用枠の 70% を超えた場合の有料プランの推奨

フォールバックチェーン

各データカテゴリには、優先順位が設定された API チェーンがあります。プライマリ API が失敗した場合、またはレート制限に達した場合は、次の API が自動的に試されます。チェーンは scripts/api_config.py → FALLBACK_CHAINS で定義されています。主なチェーンは次のとおりです。

データカテゴリ	プライマリ → フォールバック
株価履歴	yfinance → Polygon → Alpha Vantage → FMP
財務諸表	yfinance + SEC EDGAR → Finnhub → FMP
アナリスト評価	Finnhub → yfinance → SA RapidAPI → Mboum
インサイダー取引	SEC EDGAR → Finnhub → Mboum → yfinance
議員の取引	Mboum → Quiver（有料）
テクニカル指標	Alpha Vantage → Mboum → Polygon → FMP
ニュースのセンチメント	Finnhub → Alpha Vantage → Alpaca
Reddit のセンチメント	ApeWisdom → StockTwits

3 つのユースケース

このスキルは、用途の異なる 3 つのワークフローに対応しています。ユーザーがそのうちの 1 つを依頼します（または、状況に応じて適切なものを提案できます）。

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ユースケース 1：週次ポートフォリオレビュー

トリガー：ユーザーが PDF、CSV、または現在保有している銘柄のリストを提示し、レビュー、分析、または買い／保有／売りの推奨を求めた場合。

入力：ポートフォリオの保有銘柄（ティッカーシンボル + 任意の保有数量／取得原価） 出力：銘柄ごとの評価（買い／保有／一部売却／売り）、信頼度スコア、3 つの買いエントリー水準、3 つの売却目標価格、および主な理由。 頻度：週 1 回（日曜日／月曜日）

ワークフロー

以下のフェーズを順番に実行します。すべての API 呼び出しで scripts/api_caller.py の call_with_fallback() を使用し、自動フォールバックとログ記録を有効にします。

フェーズ A — データ収集（ポートフォリオ内の各ティッカーについて）：

1. 現在価格と過去 1 年分の日次 OHLCV 履歴を取得します（yfinance）
2. 四半期財務諸表を取得します：損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー計算書（yfinance + SEC EDGAR）
3. アナリスト評価のコンセンサスを取得します：買い／ホールド／売りの件数（Finnhub）
4. 過去 90 日間のインサイダー取引を調査します：Form 4 提出書類（SEC EDGAR）
5. インサイダーセンチメントスコアを確認します：MSPR（Finnhub）
6. 期近オプションチェーンを取得します（yfinance）
7. ニュースセンチメントを取得します（Finnhub + Alpha Vantage）
8. 1 回の呼び出しで取得します：Reddit のトレンドティッカーと言及速度（ApeWisdom）
9. 1 回の呼び出しで取得します：最近の議会議員による取引（Mboum）
10. 1 回の呼び出しで取得します：今後の決算カレンダー（Finnhub）

フェーズ B — テクニカル分析（pandas-ta を使用してローカルで計算。API 呼び出しなし）：

• SMA/EMA 一式（10/20/50/100/200）
• RSI（14）、MACD（12,26,9）、ボリンジャーバンド（20,2）
• ストキャスティクス・オシレーター、ADX
• 出来高分析 + OBV
• ピボットポイント（クラシック + フィボナッチ）
• 直近のスイングを基にしたフィボナッチ・リトレースメント + エクステンション
• ポジションサイジング用の ATR

フェーズ C — スコアリング（すべてローカルで計算）：

• ファンダメンタルスコア（0-100）：売上成長率、利益率、FCF、各種比率、同業他社との比較
• テクニカルスコア（0-100）：トレンド、モメンタム、ボラティリティ、サポート／レジスタンスの位置
• センチメントスコア（0-100）：アナリスト + インサイダー + 議会 + ニュース + ソーシャル
• 総合スコア：ファンダメンタル 40% + テクニカル 30% + センチメント 30%
• 評価：75-100 = 買い · 40-74 = ホールド · 0-39 = 縮小／売却

フェーズ D — 出力生成（ティッカーごと）：

項目	説明
評価	買い / ホールド / 縮小 / 売却
総合スコア	0-100
確信度	強い / 中程度 / 弱い（各フェーズの一致度に基づく）
エントリー 1（積極的）	現在価格（確信度が高い場合）
エントリー 2（中程度）	最寄りのサポート／フィボナッチ 38.2%
エントリー 3（保守的）	強いサポート／フィボナッチ 61.8%
目標 1（T1）	最寄りのレジスタンス／フィボナッチ・エクステンション 127.2%
目標 2（T2）	主要なレジスタンス／フィボナッチ・エクステンション 161.8%
目標 3（T3）	全エクステンション／フィボナッチ・エクステンション 261.8%
損切り	主要なサポートを下回る水準、または ATR の 1.5 倍
主な上昇要因	強気材料の上位 3～5 件
主なリスク	弱気リスクの上位 3～5 件

すべてのティッカーの分析が完了したら、使用状況レポートを実行します：

from scripts.usage_tracker import get_tracker
get_tracker().print_daily_report()
get_tracker().save_daily_summary()

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ユースケース 2：毎日の投資機会スキャナー

トリガー：ユーザーが新たな銘柄候補の検索、投資機会のスキャン、またはスイングトレード銘柄の特定を依頼した場合。

入力：ユーザーのポートフォリオ方針（例：「成長」「バリュー」「インカム」）と、重複を避けるための任意の現在の保有銘柄。 出力：ポートフォリオへの追加候補上位 5 件 + スイングトレード候補上位 5 件。それぞれにスコア、3 つのエントリー価格、3 つの決済価格を含めます。 頻度：毎日（市場が開く前）

ワークフロー

フェーズ A — ソース集約（幅広く情報を収集します）：

1. scripts/rss_feeds.py → scan_all_feeds() を使って、Tier 1 と Tier 2 のすべての RSS フィードをスキャンします。全フィードで言及されたティッカーを抽出します。
2. 手順 1 の上位 5 件のティッカーについて、Seeking Alpha のティッカー別 RSS を取得します。
3. Reddit のトレンドティッカー（ApeWisdom）を取得し、RSS での言及と照合します。
4. 重複する上位 10 件のティッカーについて、StockTwits のセンチメントをスキャンします。
5. 新たな議会取引（Mboum）を確認します。
6. 今後 5 日間の決算予定（Finnhub）を取得します。

フェーズ B — スクリーニング（候補を上位 20 件に絞り込みます）： 7. 上位 20 件の候補について、ニュースのセンチメントを調べます（Finnhub）。 8. 上位 5 件について、SA の定量評価とファクターグレードを取得します（SA RapidAPI）。 9. 上位 5 件について、AI センチメントスコアを取得します（Alpha Vantage — 1 日あたり 25 件のうち 5 件）。 10. 株価と出来高をスクリーニングします（yfinance）— 52 週レンジ内の位置、平均比の出来高。 11. 上位 10 件について、財務健全性を確認します（yfinance）— 売上高成長率、利益率、PER。 12. 上位 10 件について、アナリストのコンセンサスを取得します（Finnhub）。 13. 上位 10 件について、インサイダーの動向を確認します（SEC EDGAR）。

フェーズ C — 分析（上位 10 件の候補について）： 14. サポート／レジスタンス水準とエントリー／エグジット目標を算出します（ローカルで pandas-ta を使用）。 15. 上位 5 件について、異常なオプション取引の動向を確認します（Mboum）。 16. マルチファクターのスコアリングと最終順位付けを行います（ローカルで計算）。

フェーズ D — 出力：

2 つのリストを提示します。

ポートフォリオへの追加（成長志向、長期保有向け）：

• ティッカー、スコア、評価、3 つのエントリー、3 つのエグジット、損切り、リスク・リワード比、カタリスト

スイングトレード（モメンタムベース、短期保有向け）：

• ティッカー、スコア、評価、3 つのエントリー、3 つのエグジット、損切り、リスク・リワード比、カタリスト、時間軸

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ユースケース 3：オンデマンドの株式詳細分析

トリガー：特定の株式の分析、ティッカーの詳細分析、または「X を買うべきですか？」という質問をユーザーがした場合。

入力：1～10 件のティッカー
出力：ティッカーごとの、Buy／Watch·Hold／Sell 評価、3 つのエントリー、3 つのエグジット、包括的な分析を含む、アナリスト水準の詳細レポート。

ワークフロー

最も詳細な分析で、利用可能なすべてのデータソースを照会します。4 つのフェーズで、ティッカーあたり約 30 回の API 呼び出しを行います。

フェーズ A — ファンダメンタルズ（ティッカーごとに 11 ステップ）： 企業概要、過去 5 年間の損益計算書、四半期ごとの収益動向、貸借対照表、キャッシュフロー、SEC EDGAR の XBRL データによるクロス検証、主要比率の算出（PER／PBR／PSR／PEG／EV-EBITDA／ROE／ROA／D-E／FCF 利回り）、同業他社との比較（5 社）、決算履歴と予想との差異、次回決算日、配当履歴。

フェーズ B — テクニカル分析（17 ステップ、大半は pandas-ta を使ったローカル処理）： 過去 2 年間の日次価格履歴と過去 6 か月間のイントラデイ価格履歴、SMA／EMA 一式、RSI、MACD、ボリンジャーバンド、ストキャスティクス、ADX、出来高と OBV、VWAP、ピボットポイント、フィボナッチ・リトレースメント、フィボナッチ・エクステンション、出来高プロファイル、ATR、一目均衡表。Alpha Vantage API を使って 2 つの指標をクロス検証します。

フェーズ C — センチメントと代替データ（16 ステップ）： アナリスト評価のコンセンサス（Finnhub）、目標株価（yfinance）、インサイダーの Form 4 提出書類（SEC EDGAR）、インサイダー MSPR（Finnhub）、議会取引（Mboum）、機関投資家の保有状況（yfinance）、空売り比率、ニュースセンチメント（Finnhub + AV AI）、Reddit での言及（ApeWisdom）、StockTwits のセンチメント、SA の定量評価とファクターグレード（SA RapidAPI）、SA のティッカー別記事（RSS）、オプションの取引フロー（yfinance）、異常なオプション取引（Mboum）、最近の SEC 提出書類のスキャン。

フェーズ D — スコアリングと出力（12 ステップ、すべてローカル処理）： ファンダメンタルスコア（0～100）、テクニカルスコア（0～100）、センチメントスコア（0～100）、総合スコア（加重比率 40／30／30）、評価の決定（Buy ≥75／Watch·Hold 40-74／Sell <40）、3 つのエントリーレベル、3 つのエグジット目標、損切り、リスク・リワード比、信頼度、主なカタリスト、主なリスク。

調査結果をすべて含む、ティッカーごとの包括的なレポートを出力します。リスク・リワード比が 2:1 以上の取引のみを推奨します。

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エラー処理

API 呼び出しが失敗した場合、システムは次の処理を行います。

1. エラーを記録します。タイムスタンプ、API、カテゴリ、エラーメッセージを ~/.financial-analysis/logs/error_log.jsonl に記録します。
2. フォールバックを試行します。そのデータカテゴリで次に使う API に切り替えます。
3. フォールバックの結果を記録します。使用したフォールバックと、その成功の有無を記録します。
4. すべてのフォールバックが失敗した場合は、利用可能なデータを使って処理を続け、出力に不足しているデータを記載します。

エラーの確認

python scripts/usage_tracker.py errors      # Last 7 days
python scripts/usage_tracker.py errors 30   # Last 30 days

よくあるエラーと対処法

エラー	API	対処法
429 Too Many Requests	yfinance	待機時間を5秒に延ばします。バッチサイズを小さくします。
429 Rate Limited	Alpha Vantage	1日あたり25回の上限に達しました。待つか、ローカルでpandas-taを使用します。
403 Forbidden	SEC EDGAR	設定ファイルにUser-Agentのメールアドレスを設定します。
API key invalid	Any	~/.financial-analysis/api_keys.jsonを確認します。
Connection timeout	Any	自動フォールバックが作動します。インターネット接続を確認します。

使用状況レポートと有料プランの推奨

各ワークフローの実行後、使用状況トラッカーが日次サマリーを保存します。いずれかのAPIの無料枠の70%を超えると、有料プランを推奨します。

python scripts/usage_tracker.py daily    # See today's report
python scripts/usage_tracker.py summary  # Save JSON summary

サマリーにはAPIごとに、今日／今月の呼び出し回数、無料枠に対する使用率、エラー数、重大度の評価（SAFE／WARNING／CRITICAL）が含まれます。

アップグレードが必要になる可能性が高いAPI（順）：

1. Alpha Vantage（1日25回） — 最初に上限に達します。アップグレード：月額$29.99
2. Mboum（月600回） — 3つすべてのユースケースを毎日実行する場合は余裕がありません。アップグレード：月額$9.95
3. SA RapidAPI（月1K回） — 詳細な調査を頻繁に行う場合は余裕がありません。RapidAPIの料金を確認してください。

重要事項

• このスキルはデータに基づく分析を提供するものであり、金融アドバイスではありません。必ずご自身でデューデリジェンスを行ってください。
• yfinanceは非公式のライブラリです。データが遅延したり、一時的に利用できなくなったりする場合があります。
• SEC EDGARのデータは信頼性の高いものですが、解析が必要です。
• すべてのタイムスタンプは、分析対象の市場のタイムゾーン（米国株の場合は米国東部時間）です。
• スコアリングシステムの重みは、ユーザーの好みに応じて調整できます。