institutional-crypto について
institutional-cryptoは、保有データ、ETFフロー、価格データから機関投資家や伝統的金融の暗号資産エクスポージャーを分析するスキルです。保有主体、BitcoinとEthereumのETFフロー、価格背景、要点をまとめたレポートを作成します。
主な機能
- 01機関の暗号資産保有とmNAVの取得
- 02Bitcoin ETFフローの確認
- 03Ethereum ETFフローの確認
- 04BTCとETHの価格情報の追加
- 05分析レポート形式での整理
活用シーン
- 01企業の暗号資産保有額のランキング
- 02Bitcoin ETFの直近の買い越し・売り越しの把握
- 03Ethereum ETFフローの傾向比較
- 04BTCとETHの価格を踏まえたETFフローの解釈
MCP 対応
defillama:get_dat_holdings、defillama:get_etf_flows、defillama:get_token_pricesを使う手順を説明します。MCPサーバーについての追加説明はありません。
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/ defillama/ defillama-skills --skill institutional-cryptoインストール後、Claude Code で/institutional-cryptoを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
機関投資家の暗号資産分析
企業の保有データ、ETFフローデータ、価格の状況を組み合わせて、機関投資家や伝統的金融(TradFi)の暗号資産エクスポージャーを分析します。
ワークフロー
ステップ 1 - 企業および機関投資家の保有状況
バランスシート上で暗号資産を保有する上場企業や機関投資家について、時価純資産価値(NAV)に対する比率を含めて取得します。
defillama:get_dat_holdings
include_mnav: true
主なフィールド:institution_slug、token、amount、holding_usd_value、mNAV。
保有価値の高い順に並べて、最大の保有者を表示します。NAVに対して大幅なプレミアムまたはディスカウントで取引されている事業体(mNAVが1.0から大きく離れているもの)があれば、注記します。
ステップ 2 - ビットコイン ETF のフロー
直近の BTC ETF の資金流入と資金流出のデータを取得します。
defillama:get_etf_flows
token: "bitcoin"
プラスのフローは純買い、マイナスのフローは純売りを意味します。
ステップ 3 - イーサリアム ETF のフロー
直近の ETH ETF の資金流入と資金流出のデータを取得します。
defillama:get_etf_flows
token: "ethereum"
ステップ 4 - 価格の状況
現在の BTC と ETH の価格を取得して、フローの背景を把握します。
defillama:get_token_prices
token: ["coingecko:bitcoin", "coingecko:ethereum"]
出力形式
以下のセクションをこの順序で含めて、レポートを提示します。
- 機関投資家の保有状況 - 保有価値の高い順に上位の保有者を示します。事業体名、保有トークン、数量、価値、mNAVを含めます。注目すべき変化やNAVに対するプレミアム/ディスカウントがあれば取り上げます。
- ビットコイン ETF のフロー - 直近の日次/週次フロー、累積AUM、トレンドの方向を示します。フローが多い上位のETFを挙げます。
- イーサリアム ETF のフロー - BTC ETFと同じ構成で示します。
- 価格の状況 - 現在の BTC と ETH の価格を示し、フローの金額規模を把握できるようにします。
- 主なポイント - 機関投資家の需要が増加しているのか縮小しているのか、また注目すべき傾向があれば要約します。
ヒント
- ETFへの資金流入が持続し、価格も上昇している場合は、機関投資家の需要が強いことを示します。
- mNAVが1を大きく上回る事業体は、暗号資産の保有価値に対してプレミアムで取引されています(例:MicroStrategyはしばしばNAVを上回る価格で取引されています)。
- ETFの週次フローを前週と比較して、機関投資家の買いが加速しているか減速しているかを確認します。
- 価格下落時のETFからの資金流出は、すぐにフローが再開する場合、確信の喪失ではなく利益確定を示している可能性があります。
- 特定の期間を分析する場合は、
start_date/end_dateを使って任意の日付範囲を指定します(例:start_date: "2025-01-01", end_date: "2025-03-31")。