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findata-toolkit-us

findata-toolkit-us

github.com/geeksfinoデータ・データベース28586 回インストール34 週間前に更新
リポジトリ

findata-toolkit-us について

FinData Toolkit — US Market は、米国市場の調査やポートフォリオ分析向けの金融データ・定量分析ツールキットです。コマンドラインスクリプトで株式、SEC 提出書類、マクロデータ、ファクタースクリーニング、ポートフォリオリスクを扱い、API キー不要のデータソースを使って JSON を出力します。

主な機能

  1. 01株式の基礎情報、価格履歴、財務指標の取得
  2. 02SEC 提出書類とインサイダー取引の取得
  3. 03財務健全性とリスク指標の計算
  4. 04ポートフォリオの集中度・相関・リスク分析
  5. 05複数ファクターによる株式スクリーニング
  6. 06米国のマクロ経済指標の確認

活用シーン

  1. 01企業の財務、評価額、価格履歴の調査
  2. 02SEC 開示情報とインサイダー取引の確認
  3. 03ポートフォリオリスク評価と過去のストレステスト
  4. 04株式スクリーニングやマクロ経済状況の確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/geeksfino/finskills --skill findata-toolkit-us

インストール後、Claude Code で/findata-toolkit-usを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

LICENSE.txt
requirements.txt
config/
data_sources.yaml
scripts/
factor_screener.py
financial_calc.py
macro_data.py
portfolio_analytics.py
sec_edgar.py
stock_data.py
scripts/common/
__init__.py
config.py
utils.py

詳細

FinData Toolkit — 米国市場

米国市場の分析に必要なリアルタイムの金融データと定量計算を提供する、自己完結型のデータツールキットです。すべてのデータソースは無料で、API キーは不要です。

セットアップ

依存関係をインストールします（初回のみ）。

pip install -r requirements.txt

利用可能なツール

すべてのスクリプトは scripts/ ディレクトリにあります。スキルのルートディレクトリから実行してください。

1. 株式データ（scripts/stock_data.py）

yfinance を使用して、株式のファンダメンタルズ、株価履歴、財務指標を取得します。

コマンド用途
python scripts/stock_data.py AAPL企業の基本情報
python scripts/stock_data.py AAPL --metrics財務指標の全項目（バリュエーション、収益性、レバレッジ、成長、アナリストのコンセンサス）
python scripts/stock_data.py AAPL --history --period 1yOHLCV 株価履歴
python scripts/stock_data.py AAPL --financials損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー
python scripts/stock_data.py AAPL MSFT GOOGL --screenバリュー条件に基づく銘柄スクリーニング
2. SEC EDGAR（scripts/sec_edgar.py）

インサイダー取引データ（Form 4）、企業の提出書類、CIK の照会情報を取得します。

コマンド用途
python scripts/sec_edgar.py insider AAPL最近のインサイダー取引
python scripts/sec_edgar.py insider AAPL --days 90過去90日間のインサイダー取引
python scripts/sec_edgar.py filings AAPL --form-type 10-K最近の10-K提出書類
python scripts/sec_edgar.py cik AAPLCIK 番号の照会
3. 財務計算ツール（scripts/financial_calc.py）

デュポン分解、アルトマン Z スコア、ベニッシュ M スコア、ピオトロスキー F スコア、利益の質、運転資本を分析します。

コマンド用途
python scripts/financial_calc.py AAPL --allすべての計算
python scripts/financial_calc.py AAPL --dupont5要因のデュポン分解
python scripts/financial_calc.py AAPL --zscoreアルトマン Z スコア（倒産リスク）
python scripts/financial_calc.py AAPL --mscoreベニッシュ M スコア（粉飾検出）
python scripts/financial_calc.py AAPL --fscoreピオトロスキー F スコア（財務健全性）
python scripts/financial_calc.py AAPL --quality利益の質の評価
python scripts/financial_calc.py AAPL --working-capital運転資本と CCC の分析
4. ポートフォリオ分析（scripts/portfolio_analytics.py）

集中度、相関クラスター、VaR/CVaR、ストレステスト、健全性スコアによるポートフォリオのリスク分析を行います。

コマンド用途
python scripts/portfolio_analytics.py --holdings "AAPL:30,MSFT:25,GOOGL:20,AMZN:15,META:10"健全性スコア全体（0～100）
... --concentration集中度分析（HHI、セクター）
... --correlation相関クラスターと EDR
... --riskVaR/CVaR、シャープレシオ、ソルティノレシオ、ベータ
... --stress過去のストレステスト（5シナリオ）
5. ファクタースクリーナー（scripts/factor_screener.py）

バリュー、モメンタム、クオリティ、低ボラティリティ、サイズ、成長の複数要因で株式をスコアリングします。

コマンド用途
python scripts/factor_screener.py --universe "AAPL,MSFT,GOOGL,AMZN" --top 5指定した銘柄群をスクリーニング
python scripts/factor_screener.py --sp500-sample --top 10S&P 500 のサンプルをスクリーニング
... --factors value,quality特定の要因のみを使用
6. マクロデータ（scripts/macro_data.py）

FRED の米国マクロ経済指標を取得します。

コマンド用途
python scripts/macro_data.py --dashboardマクロ経済ダッシュボード全体
python scripts/macro_data.py --rates金利とイールドカーブ
python scripts/macro_data.py --inflationCPI、PCE、ブレークイーブン
python scripts/macro_data.py --gdpGDP と先行指標
python scripts/macro_data.py --employment失業率、雇用者数、JOLTS
python scripts/macro_data.py --cycle景気循環局面の評価

データソース

ソースデータAPI キー
Yahoo Finance (yfinance)株価、財務情報、履歴不要
SEC EDGAR提出書類、インサイダー取引（Form 4）不要
FREDマクロ指標不要

出力形式

すべてのスクリプトは、解析しやすいように JSON を標準出力に出力します。エラーは標準エラー出力に出力されます。

設定

任意：config/data_sources.yaml を編集して、レート制限をカスタマイズしたり、プレミアムデータソース用の API キーを追加したりできます。

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