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indicator-dashboard

indicator-dashboard

github.com/marketcallsデータ・データベース20572 回インストール20 週間前に更新
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indicator-dashboard について

indicator-dashboardは、対話型のテクニカル分析ダッシュボードを作成するスキルです。Plotly Dashを標準とし、明示的な要望があればStreamlitを使い、銘柄や時間足、指標、スキャン結果を見たいユーザーに適しています。

主な機能

  1. 01Dashまたは指定されたStreamlitアプリの作成
  2. 02単一・複数銘柄の表示
  3. 03時間足ごとの指標比較
  4. 04スキャナーダッシュボードと結果表
  5. 05対話型チャートと主要統計
  6. 06自動更新に対応

活用シーン

  1. 01単一銘柄の指標確認
  2. 02ウォッチリストをチャート一覧で比較
  3. 03同一銘柄の複数時間足を分析
  4. 04スキャン結果の監視とCSV出力

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/marketcalls/openalgo-indicator-skills --skill indicator-dashboard

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

詳細

Plotly Dash または Streamlit を使用して、インタラクティブなテクニカル分析用のウェブダッシュボードを作成します。

引数

$ARGUMENTS を次のように解析します：type symbol

  • $0 = ダッシュボードの種類。デフォルト：single
    • Dash の種類：single、multi-symbol、multi-timeframe、scanner-dashboard
    • Streamlit の種類：streamlit-single、streamlit-multi、streamlit-scanner
  • $1 = シンボル（例：SBIN、RELIANCE）。デフォルト：SBIN

引数がない場合は、どの種類のダッシュボードを希望するか、Dash と Streamlit のどちらを使いたいかをユーザーに尋ねます。

フレームワークの選択：Plotly Dash がデフォルトです。Streamlit アプリを作成するのは、ユーザーが Streamlit を明示的に希望した場合（「streamlit」と言った場合、または streamlit-* の種類を選択した場合）に限ります。フレームワークを黙って切り替えてはいけません。

指示

  1. indicator-expert のルールを読みます。特に次のファイルを確認します。
    • rules/dashboard-patterns.md — Dash アプリのパターン
    • rules/streamlit-patterns.md — Streamlit アプリのパターン
    • rules/plotting.md — チャートのパターン
    • rules/data-fetching.md — データの読み込み
  2. dashboards/{dashboard_name}/ ディレクトリを作成します（必要に応じて）
  3. dashboards/{dashboard_name}/ に app.py を作成します
  4. rules/assets/ の該当するテンプレートを使用します
ダッシュボードの要件

すべてのダッシュボードに、次の項目を含める必要があります。

  • ダークテーマ：Dash では dbc.themes.DARKLY を使用します。Streamlit では [theme] base = "dark" または CSS の挿入を使用します
  • シンボル入力：シンボル選択用のテキスト入力またはドロップダウン
  • 取引所セレクター：NSE、BSE、NFO、NSE_INDEX
  • インターバルセレクター：1m、5m、15m、1h、D
  • インジケーターセレクター：オーバーレイおよびサブプロットのインジケーターを選択するチェックボックスまたは複数選択
  • インタラクティブチャート：template="plotly_dark"、xaxis_type="category" を指定した Plotly チャート
  • 統計情報の表示：主要指標（LTP、変化率、出来高、インジケーター値）
  • 自動更新：Dash では dcc.Interval を使用します。Streamlit では time.sleep() と併せて st.rerun() を使用します
  • .env の読み込み：find_dotenv() を使用してプロジェクトルートから読み込みます
Dash ダッシュボードの種類
single — 単一シンボルダッシュボード（Dash）
  • インジケーターを設定できる単一シンボル
  • オーバーレイ：EMA、SMA、Bollinger、Supertrend、Ichimoku（チェックボックス）
  • サブプロット：RSI、MACD、Stochastic、Volume、ADX、OBV（チェックボックス）
  • 統計パネル：LTP、日次変化率、出来高、選択したインジケーターの値
  • テンプレート：rules/assets/dashboard_basic/app.py
multi-symbol — 複数シンボルのウォッチリスト（Dash）
  • グリッドレイアウトに4〜6個のシンボルを表示
  • 各セルにローソク足と1つのオーバーレイインジケーターを表示
  • 下段：すべてのシンボルの RSI を比較
  • 入力でシンボルリストを編集可能
multi-timeframe — MTF 分析（Dash）
  • 同じシンボルについて、5m、15m、1h、D の4パネルグリッド
  • 各時間枠で同じインジケーターを計算
  • コンフルエンスの概要：「4つの時間枠のうち3つが強気」
  • テンプレート：rules/assets/dashboard_multi/app.py
scanner-dashboard — ライブスキャナー（Dash）
  • 10個以上のシンボルを含むウォッチリスト
  • 次の項目を表示するテーブル：シンボル、LTP、RSI、EMA トレンド、シグナル
  • 行を色分け（緑＝強気、赤＝弱気）
  • シンボルをクリックすると詳細チャートを表示
  • 30秒ごとに自動更新
Streamlit ダッシュボードの種類
streamlit-single — 単一シンボルダッシュボード（Streamlit）
  • サイドバー：シンボル、取引所、インターバル、オーバーレイ／サブプロットの複数選択
  • インタラクティブチャートに st.plotly_chart() を使用
  • LTP、変化率、RSI、EMA の統計情報に st.metric() を使用
  • チェックボックスと st.rerun() で自動更新
  • テンプレート：rules/assets/streamlit_basic/app.py
streamlit-multi — MTF 分析（Streamlit）
  • st.columns(2) を使用した、4つの時間枠の2x2グリッド
  • 各時間枠にローソク足と EMA オーバーレイを表示
  • st.success()／st.error()／st.warning() を使ったコンフルエンスの概要
  • 各時間枠のトレンドを st.metric() カードで表示
  • テンプレート：rules/assets/streamlit_multi/app.py
streamlit-scanner — スキャナーダッシュボード（Streamlit）
  • サイドバー：スキャン種別セレクター、実行ボタン
  • スキャン中に st.progress() を表示
  • 結果テーブルに st.dataframe() を使用
  • CSV エクスポートに st.download_button() を使用
ダッシュボードの実行

アプリを作成したら、次の手順を案内します。

Dash：

cd dashboards/{dashboard_name}
python app.py
# Open http://127.0.0.1:8050 in browser

Streamlit：

cd dashboards/{dashboard_name}
streamlit run app.py
# Open http://localhost:8501 in browser

Example Usage

/indicator-dashboard single SBIN /indicator-dashboard multi-timeframe RELIANCE /indicator-dashboard scanner-dashboard /indicator-dashboard streamlit-single SBIN /indicator-dashboard streamlit-multi RELIANCE /indicator-dashboard streamlit-scanner

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