mcpField
I
ib-collar

ib-collar

github.com/staskhその他39480 回インストール1 日前に更新
リポジトリ

ib-collar について

ib-collar は、決算やその他の高リスクイベントに備えて PMCC ポジションを保護する戦術的なカラー戦略レポートを作成するコマンドラインスキルです。ローカルの TWS または IB Gateway からポジションとシナリオのデータを取得し、Markdown レポートを保存します。

主な機能

  1. 01ポートフォリオ内の PMCC ポジション分析
  2. 02決算時期とポジション構造の確認
  3. 03プットの期間とシナリオの比較
  4. 04保護コストと想定結果の評価
  5. 05Markdown レポートの作成と保存

活用シーン

  1. 01決算前のプットによる保護の評価
  2. 02株価変動後の PMCC 構造の確認
  3. 03ギャップ発生時のカラー戦略結果の比較

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/staskh/trading_skills --skill ib-collar

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

同梱ファイルscripts/collar.pytemplates/markdown-template.md

詳細

IB Tactical Collar

決算発表や高リスクイベントを通じて PMCC ポジションを保護するための戦術的なコラーレポートを生成します。

IB 接続

TWS または IB Gateway がローカルで起動しており、API が有効になっている必要があります。

  • ペーパートレード — ポート 7497
  • ライブトレード — ポート 7496
  • IB_PORT 環境変数 — --port を省略した場合のデフォルトポート（例：Gateway コンテナの場合は IB_PORT=4001）。優先順位：--port フラグ > IB_PORT > 組み込みのデフォルト値。シェルまたは .env ファイルで設定してください。

ポートのフォールバック： 設定したポートで接続に失敗した場合、もう一方のポートで自動的に再試行します。 再試行に成功した場合は、どちらの口座タイプ（ライブ／ペーパー）が機能したかをメモリーに保存し、ユーザーが別の口座を明示的に希望するまで、今回および今後のセッションでのすべての IB スキル呼び出しに使用します。 両方のポートで失敗した場合は、API アクセスを有効にして TWS または IB Gateway が起動しているか、ユーザーに確認を求めてください。

手順

ステップ 1：データを収集する
uv run python scripts/collar.py SYMBOL [--port PORT] [--account ACCOUNT]

スクリプトは、すべてのポジションデータとシナリオデータを含む JSON を標準出力に返します。

ステップ 2：レポートを作成する

書式設定の手順は templates/markdown-template.md を参照してください。JSON データから Markdown レポートを生成し、sandbox/ に保存します。

ステップ 3：結果を報告する

推奨するプットによる保護、コストと効果、保存したレポートのパスなど、主な調査結果をユーザーに提示します。

引数

  • SYMBOL — 分析する株式シンボル（ポートフォリオに含まれている必要があります）
  • --port — IB ポート（デフォルト：ペーパートレードの場合は 7497）
  • --account — 特定の口座 ID（任意。すべての口座を検索します）

JSON 出力

スクリプトは、次の主要なフィールドを含む JSON を返します。

  • symbol、current_price — 基本情報
  • long_strike、long_expiry、long_qty、long_cost — LEAPS ポジション
  • short_positions — ショートコールのリスト
  • is_proper_pmcc、short_above_long — PMCC の健全性フラグ
  • earnings_date、days_to_earnings — 決算発表までの期間
  • put_analysis — ギャップアップ／横ばい／ギャップダウン時のコストと損益を含む、プットシナリオのリスト
  • unprotected_loss_10、unprotected_loss_15、unprotected_gain_10 — コラーレなしの場合の LEAPS リスク
  • volatility — 過去のボラティリティデータ
レポートのセクション
  1. ポジションの概要：現在の PMCC 構成（ロングコール、ショートコール）
  2. PMCC の健全性チェック：構成は適切か（ショートの権利行使価格 > ロングの権利行使価格）、または崩れているか
  3. 決算リスク：次回の決算発表日とイベントまでの日数
  4. プット期間の分析：短期・中期・長期のプットの比較
  5. コラーシナリオ：それぞれのプット期間におけるギャップアップ、横ばい、ギャップダウン時の結果
  6. コストと効果の分析：保険コストと保護効果の比較
  7. 実施スケジュール：日付を含むステップごとのチェックリスト
  8. 推奨事項：最適なプットの権利行使価格と満期
主な概念

適切な PMCC 構成：

  • ディープ ITM のロング LEAPS コール
  • ロングの権利行使価格を上回る OTM のショートコール
  • コラーに追加の証拠金は不要

崩れた PMCC 構成：

  • ロングコールが現在 OTM（急落後）
  • ロングの権利行使価格を下回るショートコールには証拠金が必要
  • コラーは引き続き機能しますが、証拠金への影響があります

戦術的コラー：

  • 高リスクイベント（決算発表）の前にのみ、プロテクティブプットを買います
  • イベント通過後にプットを売ります
  • 収益の獲得と急落への保護のバランスを取ります

プット期間によるトレードオフ：

  • 短期：安価でガンマが大きい一方、ギャップアップ時に残存価値がありません
  • 中期（2～4週間）：コスト、ガンマ、残存価値のバランスが最適です
  • 長期：ギャップアップ時も価値を維持できますが、高価でガンマが小さくなります

使用例

# Analyze NVDA position (defaults to paper port 7497)
uv run python scripts/collar.py NVDA

# Analyze specific account
uv run python scripts/collar.py AMZN --account U790497

# Use paper trading port instead
uv run python scripts/collar.py NVDA --port 7497

タイムゾーン

すべてのタイムスタンプと時間に基づく計算では、America/New_York タイムゾーンを使用する必要があります。すべての JSON 出力には generated_at（NY 時刻の文字列）フィールドと data_delay フィールドを含める必要があります。

コメント

Markdown 対応