gf-dma-health-index

GF-DMA ヘルスインデックス

基本概念

株価の現在のトレンドが、ファンダメンタルズの伸びと移動平均線の構造によって裏付けられているかを評価します。

このインデックスを使って、次の問いに答えます。

Is the current price trend supported by revenue growth, profit growth, estimate revisions, and the 20/50/100/200DMA system?

結果は調査分析として扱い、投資助言とはみなさないでください。最新のスコアを算出する場合は、計算前に現在の情報源からデータを確認してください。

必要な入力データ

スコアを算出する前に、入手可能な最新データを収集します。

• 価格・テクニカルデータ：最新株価、20DMA、50DMA、100DMA、200DMA、ATR20、5日間の株価変動率、20／50／100／200日間の株価変動率または過去の株価。
• ファンダメンタルデータ：最新四半期の売上高、EPS、粗利益率または粗利益、次四半期の会社ガイダンス、コンセンサス売上高／EPS予想、および30日間の予想修正。
• 推奨情報源：企業のIRリリース／プレゼンテーション、決算説明会、Yahoo Financeの過去株価／分析、TradingViewのテクニカル指標／予想、Barchartのテクニカル分析、Seeking Alphaの予想、Koyfin、FactSet、Bloomberg、TIKR、またはVisible Alpha。

米国上場企業の場合、SEC提出書類を使うとスコアのファンダメンタル面の精度を高められます。edgartoolsは、最新の10-K、10-Q、8-K、XBRL財務諸表、提出書類の本文、インサイダー取引、所有権に関する提出書類を取得するための任意の補助ツールです。

環境にまだインストールされていない場合は、pip install edgartoolsまたはuv pip install edgartoolsでインストールします。インポートするパッケージ名はedgartoolsではなくedgarです。SECへのアクセスには本人情報が必要です。環境変数EDGAR_IDENTITY="Name [email protected]"を設定するか、リクエストを送信する前にfrom edgar import set_identity; set_identity("[email protected]")を呼び出してください。

基本的な使用パターン：

from edgar import Company

company = Company("AAPL")
financials = company.get_financials()
income = financials.income_statement()
filings = company.get_filings(form="8-K")

SECデータは次の用途に使います。

• 報告済みの四半期売上高、粗利益、EPS、キャッシュフロー、貸借対照表、発行済み株式数、および過去のトレンドの基準値
• 需要、受注残、価格設定、生産能力、在庫、顧客集中度、リスクに関する経営陣の説明
• 最新の会社提供数値を含む場合の8-K決算発表またはガイダンス開示

テクニカルモジュールや予想修正モジュールにはSECデータを使わないでください。株価、20／50／100／200DMA、ATR20、5日間の株価傾き、コンセンサス予想、および30日間の予想修正には、引き続き市場データと予想データの情報源が必要です。SECデータを使う場合は、情報の新しさをユーザーが判断できるよう、提出書類の様式と提出日を明記してください。

必須項目を入手できない場合は、欠けている項目を明示し、適切な場合に限り簡略式を使用してください。

計算手順

1. ファンダメンタルズの伸び

次の式で計算します。

G_f = 0.35G_Revenue + 0.25G_GrossProfit + 0.30G_EPS + 0.10G_Revision

ここで：

• G_Revenue = 次四半期の売上高ガイダンス / 最新四半期の売上高 - 1
• G_GrossProfit = 次四半期の粗利益 / 最新四半期の粗利益 - 1
• G_EPS = 次四半期のEPSガイダンス / 最新四半期のEPS - 1
• G_Revision = 30日間のコンセンサス予想修正

代替式：

• 粗利益またはEPSが不明な場合：G_f = 0.5G_Revenue + 0.5G_EPS
• 売上高ガイダンスのみ入手できる場合：G_f = G_Revenue

2. DMAの伸び

各DMAについて、四半期換算の年率相当移動平均の伸びを計算します。

G_DMAx = ((SMA_x(t) - SMA_x(t-k)) / SMA_x(t-k)) * (63 / k)

デフォルトではk = 5または10取引日を使用します。株価変動率のデータしか入手できない場合は、次のように近似します。

DailySlope_x ~= (P_t - P_t-x) / x
G_DMAx ~= DailySlope_x * 63 / P_t

G_DMA20、G_DMA50、G_DMA100、G_DMA200を計算します。

3. ファンダメンタルズとDMAの一致度

次の式で計算します。

R_x = G_DMAx / G_f

まずR_50とR_100を次のように解釈します。

R_x	状態
< 0.5	トレンドがファンダメンタルズの伸びを明確に下回る
0.5-0.8	トレンドへの反映が不十分、またはトレンドに対して割安
0.8-1.3	健全な一致
1.3-2.0	過熱気味だが、説明できる可能性あり
> 2.0	過熱／FOMOによる急落リスク

DMAの重点指標：

株式タイプ	主要なDMA
NVDA、AVGO、MSFTのようなメガキャップのグロースリーダー	50DMA
MU、SNDKのようなメモリー／景気循環型半導体	100DMA
LITE、AAOIのような値動きの大きい光通信関連銘柄	20DMA + 50DMA
ETN、VRT、TELのような産業AI／電力関連銘柄	100DMA + 200DMA
SIVE、CPSHのような小型の実物製造業銘柄	20DMA + ATRの乖離
SOXX、SMHのような半導体ETF	50DMA + 100DMA

4. 価格とDMAの乖離

計算します：

D_x = P_t / SMA_x(t) - 1
Z_x = (P_t - SMA_x) / ATR20

解釈：

シグナル	状態
20DMAを0%-5%上回る	ラインに近い健全なトレンド
20DMAを5%-12%上回る	強いトレンド。バリュエーションの伸びは軽度
20DMAを12%-20%上回る	過熱。乖離スコアを下げる必要があります
20DMAを>20%上回る	短期的な急騰。乖離スコアを大幅に下げる必要があります
50DMAを>30%上回る	中期的な過熱
100DMAを>50%上回る	大幅なリプライシング
200DMAを>100%上回る	長期サイクルでの極端なリプライシング
ファンダメンタルズが安定していて、20/50DMAを0%-5%下回る	健全な押し目。乖離スコアを上げられます
ファンダメンタルズが安定または改善していて、50DMAを5%-15%下回る	バリュエーション面でより良いエントリー。ただし、トレンドの損傷は別途確認します
ファンダメンタルズが悪化していて、100/200DMAを下回る	トレンドの損傷。自動的に割安と判断してはいけません

ATRの乖離は非対称です：

Z_x	状態
0から2	健全
2から3	過熱
3から4	非常に過熱
>4	急騰。乖離スコアを大幅に下げます
ファンダメンタルズが安定していて、-1から0	軽度の押し目。バリュエーション健全性スコアを改善できます
ファンダメンタルズが安定または改善していて、-3から-1	割安な押し目。スコアは高くできますが、トレンドの平行性を確認します
<-3、または主要な長期DMAを下回り、予想が下方修正されている	破綻の可能性。スコアを下げる必要があります

重要：S_Divergenceはバリュエーション健全性スコアであり、純粋なモメンタムスコアではありません。価格とDMAの上方乖離は、株価の割高感が強まっているため、スコアを下げます。下方乖離によってスコアを上げるのは、ファンダメンタルズの伸びと予想修正の裏付けが安定または改善している場合に限ります。ファンダメンタルズが悪化している場合、下方乖離は投資機会ではなく、トレンドの損傷です。

5. トレンドの平行性／急騰比率

計算します：

EscapeRatio = 5-day price slope / 50DMA daily slope

解釈：

EscapeRatio	状態
0.8-1.2	価格と50DMAが平行。健全
1.2-1.8	短期的な加速。許容範囲
1.8-2.5	明確な過熱
>2.5	FOMOによる急騰
0-0.5	モメンタムの減衰
<0	短期的な反転。トレンドの損傷

6. 予想修正の確認

予想修正をスコア化します：

予想修正の状態	スコア
売上高とEPSの予想が上昇し、会社見通しがコンセンサスを上回る	85-100
上方修正は軽度で、会社見通しがコンセンサスをわずかに上回る	70-85
予想は安定し、上方修正は限定的	55-70
予想が下がり始めている	35-55
会社見通しがコンセンサスを下回り、アナリストが予想を下方修正している	<35

乖離モジュールのスコアリング

S_Divergenceには非対称のスコアリングを使用します：

状態	スコア
価格が20/50DMAに近く、100/200DMAを上回る	80-95
ファンダメンタルズが安定または改善しており、価格が20DMAを下回るが50DMAに近い	85-100
ファンダメンタルズが安定または改善しており、長期DMAが健全なまま、価格が50DMAを5%-15%下回る	75-95
価格が20DMAを5%-12%上回る	65-80
価格が20DMAを12%-20%上回る	50-70
価格が20DMAを>20%上回る、または50DMAを>30%上回る	25-55
ファンダメンタルズの弱体化または予想の下方修正を伴い、価格が50DMAを下回る	35-60
予想の下方修正を伴い、価格が100DMAを下回る	15-45
ファンダメンタルズが悪化し、価格が200DMAを下回る	0-30

価格が主要なDMAを下回る場合、価格の下落が健全な押し目なのか、トレンドの破綻なのかを明示してください。判断の決め手となるのは、ファンダメンタルズの伸びと予想修正の裏付けです。

最終スコアリング

100点満点で合計スコアを計算します：

HealthScore = 40S_GrowthMatch + 25S_Divergence + 20S_Parallel + 15S_Revision

モジュールのスコアリング：

モジュール	ウェイト
ファンダメンタルズの伸びとの一致	40%
価格とDMAの乖離／押し目の機会	25%
トレンドの平行性	20%
予想修正の確認	15%

最終的な解釈：

スコア	状態	意味
85-100	健全なモメンタム	主たる上昇トレンドは健全
75-85	強いが要注意	トレンドは強い。引き続き監視
65-75	過熱だが裏付けあり	過熱しているものの、ファンダメンタルズが引き続き支えとなる可能性があります
55-65	損傷／過熱	トレンドの損傷、または局所的な過熱
40-55	高リスク	リスクが明確に上昇
<40	破綻／急騰	トレンドの破綻、または急騰後の押し目

Mermaid による可視化

レポート全体を作成する場合、理解を大きく助けるときは Mermaid 図を 2～4 個含めてください。短い回答やデータが限られた分析では、これより少なくてもかまいません。数を満たすためだけに図を作成しないでください。

次のビューを優先してください。

1. 最新価格と 20／50／100／200DMA の値を比較する xychart-beta。元の値は隣接する表にそのまま記載してください。
2. 4 つの 0～100 のモジュールスコアを示す xychart-beta。各スコアと割合のウェイトを明確に区別してください。
3. ファンダメンタルズの変化速度と修正確認を判定基準として、DMA を下回る状態が健全な押し目なのか、ブレイクダウンなのかを説明する簡潔な flowchart。

すべての図に次のルールを適用してください。

• フェンス付きの mermaid ブロックを使用し、レポートと同じ言語に合わせてください。ノード ID はシンプルな ASCII 文字列にし、ラベルは短くしてください。
• 広くサポートされている flowchart、pie、stateDiagram の構文を優先してください。xychart-beta、quadrantChart、timeline は段階的な拡張としてのみ使用し、フォールバックとして隣接する Markdown 表も残してください。
• レポートにすでに記載されている根拠と値のみを使用してください。価格の通貨、期間、スコア、ウェイト、単位は、周辺の表と整合させてください。視覚的に完全に見せるために、欠落しているデータを補わないでください。
• 図は説明対象の分析のそばに配置し、続けて要点を一文で示してください。引用、URL、日付、詳細な注意事項は図の外に記載してください。
• 図の焦点を絞ってください。通常、ノードは 12 個以内、プロットする値は 8 個以内にします。図は計算、スコア表、注意事項、情報源の記録に代わるものではなく、それらを補完するものです。

出力形式

各ティッカーについて、次の構成を使用してください。

# TICKER: GF-DMA Health Index 评分

最终评分：XX / 100
状态：Healthy Momentum / Strong but Watch / Hot but Supported / Damaged / High Risk / Broken

一句话判断：
...

1. 基本面速度
- 最新季度营收：
- 下一季度营收指引：
- 营收 QoQ：
- EPS QoQ：
- 毛利润 QoQ：
- Fundamental Speed：

2. 均线速度匹配
| 均线 | 季度化斜率 | 相对基本面速度 | 判断 |
|---|---:|---:|---|
| 20DMA | | | |
| 50DMA | | | |
| 100DMA | | | |
| 200DMA | | | |

若价格和四条均线数据完整，在表后加入 Mermaid xychart；表格继续作为数值和兼容性回退。

3. 股价-均线背离
| 指标 | 当前背离 | 判断 |
|---|---:|---|
| P / 20DMA - 1 | | |
| P / 50DMA - 1 | | |
| P / 100DMA - 1 | | |
| P / 200DMA - 1 | | |

4. 趋势平行度
- Escape Ratio：
- 判断：

5. 预期上修确认
- 公司指引 vs 市场预期：
- 过去 30 天预期变化：
- 判断：

6. 综合评分
| 模块 | 权重 | 分数 |
|---|---:|---:|
| 基本面速度匹配 | 40% | |
| 股价-均线背离 | 25% | |
| 趋势平行度 | 20% | |
| 预期上修确认 | 15% | |

在表后加入四个模块分数的 Mermaid xychart，不要把模块分数与模块权重混画在同一坐标轴。

结论：
...

当价格位于关键均线下方时，可加入 Mermaid flowchart，展示健康回撤与趋势破坏的判断门槛。

詳細な参考資料

タスクで中国語のフレームワーク全文、例、情報源の優先順位リスト、スコアリング表の原文が必要な場合は、references/original-framework.md を参照してください。

参考資料の形式が異なる場合は、その分析上の意図を維持しつつ、この SKILL.md の最新の出力および可視化ルールに従ってください。