gap_open_interpreter_skill

Gap Open Interpreter Skill

データ依存関係と実行前の要件

基礎データの取得には、万得 wind-mcp-skill の使用を推奨します。実行前にローカルに wind-mcp-skill があるか確認してください。ない場合は、ユーザーにインストールを案内してください。

# GitHub
npx skills add Wind-Information-Co-Ltd/wind-skills --skill wind-mcp-skill -g -y

# Gitee 镜像（国内）
npx skills add https://gitee.com/wind_info/wind-skills.git --skill wind-mcp-skill -g -y

スキルの位置づけ

このスキルは、株価がなぜギャップアップまたはギャップダウンしたのか、その窓が期待の織り込み、期待の強まり、あるいは過熱したセンチメントを意味するのかを解釈するためのものです。重視するのは始値そのものの説明ではなく、窓の背景にある期待の差を明確にし、寄り付き後に生じやすいリスクと検証ポイントを示すことです。

実行フロー

Step 1：ギャップの背景を確認する

まず、どのような背景でギャップが発生したのかを明確にします。

• 夜間の発表、決算、政策、海外市場の動向、またはセクターの好材料・悪材料があったか
• 個別銘柄だけのギャップか、セクター全体のギャップか
• 現在の株価が安値圏、中位圏、高値圏のどこにあるか

Step 2：ギャップの性質を判断する

ギャップを、判断に役立つ以下の種類に分類します。

• イベント主導型のギャップ
• センチメント強化型のギャップ
• 出遅れ修正型のギャップ
• テクニカルな位置が引き金となったギャップ
• 明確な新たな材料を伴わない、センチメントによるギャップアップまたはギャップダウン

Step 3：市場の期待の差を説明する

「なぜ寄り付きが変わらなかったのか」ではなく、「なぜ前日終値と同じ水準で始まらなかったのか」を軸に判断を組み立てます。

• 市場は何を先回りして織り込んだのか
• まだ十分に織り込まれていない内容は何か
• ギャップの幅は、その後の値上がり・値下がり余地をすでに使い切っていないか
• 寄り付き後にどのような資金の見解の相違が生じやすいか

Step 4：窓の質を評価する

以下の点を重点的に判断します。

• 窓を支える確かなイベントがあるか
• 窓の方向が中期的な値動きの構造と一致しているか
• 窓の位置が強いレジスタンスまたはサポートに近いか
• ギャップアップ幅が大きすぎる場合、利益確定の圧力があるか
• ギャップダウン幅が大きすぎる場合、センチメントによる過剰な売りが起きている可能性があるか

Step 5：寄り付き後の観察ポイントを示す

具体的な観察ポイントを示します。

• 強い窓では、買い支えと押し目の動きを確認します
• 弱い窓では、窓を埋める速さと反発の強さを確認します
• センチメントによる窓の場合は、ギャップアップ後の下落や、ギャップダウン後のさらなる下落に注意します

Step 6：ギャップの解釈をまとめる

最終的な出力は「ギャップの理由、信頼度、寄り付き後の重要な観察ポイント」を中心にまとめ、内部の推論過程は表示しません。

出力形式

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{株式名}のギャップに関する期待の解釈

一、ギャップの概要

• 方向：{ギャップアップ／ギャップダウン}
• 背景：{夜間のイベントまたはセクター環境}
• 株価の位置：{安値圏／中位圏／高値圏／重要な価格帯付近}

二、ギャップの性質の判断

• 主なタイプ：{イベント主導／センチメント強化／出遅れ修正／テクニカル要因}
• 期待の差の要因：{一文で説明}
• 現在市場が取引しているもの：{一文で説明}

三、窓の質の評価

目安	判断	説明
イベントの裏付け	高／中／低	{理由}
値動きの構造との整合性	高／中／低	{理由}
窓埋めのリスク	高／中／低	{理由}
日中の持続性	高／中／低	{理由}

四、寄り付き後の重要な観察ポイント

• 強さを確認するシグナル：{何を見るか}
• 弱さに転じるシグナル：{何を見るか}
• 現時点での結論：{引き続き追跡する価値があるか}

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品質要件

1. 解釈の中心は期待の差とし、ギャップアップまたはギャップダウンの幅を機械的に説明するだけにしないでください。
2. ギャップの判断は、株価の位置と背景を踏まえて行い、値動きの構造から切り離して結論を出さないでください。
3. 大幅なギャップを裏付けるイベント情報が不十分な場合は、センチメントが先行しすぎているリスクを明確に示してください。
4. 「強い窓」と「買いを誘う窓」をできる限り区別してください。
5. 出力は、ユーザーが寄り付き後に検証ポイントをすばやく把握できるものにしてください。