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株式スクリーニング

複合スコアリングによる定量的な株式スクリーナーです。ウェブ検索で候補銘柄を見つけ、しきい値で絞り込み、成長性・割安度・品質の各軸でスコアを付け、実行可能な選定銘柄をランキング形式で返します。データはSEC EDGAR（財務情報）、Yahoo Finance（市場データ）、ウェブ検索（対象銘柄の特定）から取得します。

重要：このスキルでスコアを出すには、bash run.sh を実行する必要があります。スクリプトを必ず実行し、そのJSON出力を使用してください。実行を省略したり、指標を手動で計算したりしないでください。スクリプトは成長性・割安度・品質のスコア（0～100）と複合ランキングを返します。これらを必ず出力に含めてください。

セットアップ

依存関係は不要です。すべてのスクリプトはPython標準ライブラリのみを使用します。

ワークフロー

ステップ1 — 条件を確認する

スクリプトを実行する前に、次の内容を把握してください。

• 対象範囲：セクター、テーマ、それとも市場全体ですか？
• 投資スタイル：成長性（売上高や利益の成長率が高い）、割安度（株価倍率が低い）、それとも品質（利益率が高い）ですか？
• しきい値：例：「売上高成長率が20%超」「P/Eが25倍未満」「利益率が30%超」

「有望なテクノロジー株を見つけて」のようにユーザーの依頼が曖昧な場合は、デフォルトで成長性スタイルを使用し、その前提を明示してください。確認後もユーザーの依頼が曖昧で（具体的なスタイルやしきい値がない場合）、デフォルトで成長性＋品質を使用します。まず売上高成長率で順位を付け、同点の場合は純利益率を基準にします。ユーザーが調整できるよう、この前提を明示してください。

ステップ2 — 候補銘柄の対象範囲を設定する

ウェブ検索を使って、関連する銘柄の対象範囲を特定してください。

• top [sector] stocks by market cap [year]
• [theme] stocks list [year]（例：「AI stocks list 2026」）
• S&P 500 [sector] constituents

参考となる一般的な対象範囲：

テーマ	銘柄の例
マグニフィセント・セブン	AAPL, MSFT, GOOGL, AMZN, NVDA, META, TSLA
半導体	NVDA, AMD, INTC, AVGO, QCOM, TXN, MRVL, MU
AI関連	NVDA, MSFT, GOOGL, META, AMZN, CRM, PLTR, SNOW
EV／クリーンエネルギー	TSLA, RIVN, LCID, NIO, ENPH, FSLR, PLUG

これらは参考例です。指数の構成銘柄やテーマ別の分類は時間とともに変わるため、必ずウェブ検索で現在の年の情報を確認してください。

スクリーナーを実行する前に、銘柄を最大10銘柄に絞ってください。除外した銘柄とその理由を明示してください。

ステップ3 — スクリーナーを実行する

必ずスクリーナースクリプトを実行してください。スコアの計算や手動での絞り込みはしないでください。スクリプトは標準化されたスコア、ランキング、フィルター結果を出力します。これらをステップ4で必ず使用してください。

bash run.sh <SYM1> <SYM2> ... <SYM10> --style <growth|value|quality>
# With filters:
bash run.sh <SYMS> --style growth --min-growth 10 --min-margin 15 --max-pe 40

スコアリングシステム：

各企業を3つの軸で0～100のスコアで評価します。

• 成長性スコア（売上高成長率60%＋純利益成長率40%）
• 割安度スコア（P/E 50%＋P/S 50% — 倍率が低いほど高スコア）
• 品質スコア（純利益率50%＋営業利益率50%）

複合スコアは投資スタイルに応じて重み付けされます。

• growth：成長性50%＋品質30%＋割安度20%
• value：割安度50%＋品質30%＋成長性20%
• quality：品質50%＋成長性30%＋割安度20%

しきい値フィルター（任意）：

• --min-growth N：売上高成長率がN%未満の企業を除外します
• --min-margin N：純利益率がN%未満の企業を除外します
• --max-pe N：P/EがN倍を超える企業を除外します

ステップ4 — ランキング結果を提示する

get_screen.py のJSON出力を直接使用し、scores、rank、filtered_out の各フィールドをそのまま提示してください。独自のスコアリングシステム（星評価やPEGに基づくランキングなど）を作らないでください。スクリプトの複合スコアを正式なランキングとして扱います。

まずスクリーニングの概要を提示します：

Screen: [Style] — [Sector/Theme]
Universe: [N] candidates → [M] passed filters
Ranked by: composite score ([style] weighted)

次にランキング表を提示します（複合スコア順）：

順位	銘柄	売上高	売上高成長率	純利益率	P/E	成長性	割安度	品質	複合スコア
1	NVDA	$130B	+114%	55.8%	35.8x	98.2	42.1	89.5	84.7
2	META	$162B	+22%	35.6%	25.4x	72.1	68.3	72.0	71.2

次にトップ3銘柄を提示します：

1. [TICKER] — [One-line thesis]  (Composite: XX.X)
   [Why it ranks highest — which scores drive the result]
   [Key risk or caveat]

フィルターで除外された銘柄（該当する場合）：

Excluded: [TICKER] (rev growth 5.2% < 10% threshold)

ステップ 5 — 詳細分析（ユーザーが希望する場合）

有力候補について、過去の推移を確認して検証します：

bash run.sh <SYMBOL> --style quality  # re-run with single symbol for detail

確認事項：指標は時間とともに改善していますか、それとも一時的な出来事ですか？

必要に応じて、comps-analysis スキルを使い、セクター内の同業他社と比較して候補を検証し、統計的なベンチマークを行います。

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出力形式

次の順にセクションを並べます：

1. スクリーニング概要ボックス
2. スコア付きランキング表
3. 上位 3 件の候補と投資仮説
4. 除外した銘柄（該当する場合）
5. 注意事項

注意事項で締めくくります：

• スコアは同じピアグループ内での相対値です。企業を追加または削除すると、すべてのスコアが変わります
• スクリーニングで抽出されるのは候補であり、結論ではありません。各候補はさらに検証する必要があります
• SEC データは年次（10-K）です。直近の四半期ごとの変化は反映されていない可能性があります

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書式ルール

• 売上高：B または M を使用します。例：「$416B」
• 利益率と成長率：小数第 1 位まで表示します。例：「26.9%」、「+15.7%」
• 倍率：小数第 1 位まで表示します。例：「28.4x」
• スコア：小数第 1 位まで表示します。例：「84.7」

制限事項

• 相対評価：スコアはスクリーニング対象グループ内でのみ意味を持ち、絶対的な評価ではありません
• リアルタイムの株価データなし：P/E と P/S は Yahoo Finance のデータ提供状況に依存します
• 米国株のみ：SEC EDGAR が対象とするのは米国上場株式です
• 年次データ：デフォルトでは 10-K を使用します。四半期ごとの変化は反映されていない可能性があります
• 配当データなし：インカム重視のスクリーニングでは、配当利回りをウェブ検索で調べる必要があります