institutional-flow-tracker

機関投資家フロートラッカー

概要

このスキルは、13F SEC 提出書類を通じて機関投資家の活動を追跡し、株式への「スマートマネー」の流入と流出を特定します。機関投資家の保有状況の四半期ごとの変化を分析することで、著名な投資家が大きな値動きの前に買い集めている銘柄を発見したり、機関投資家がポジションを縮小している際の潜在的なリスクを特定したりできます。

重要な洞察: 機関投資家（ヘッジファンド、年金基金、投資信託）は数兆ドルを運用し、広範な調査を行っています。彼らの集合的な売買パターンは、多くの場合、重大な値動きに 1～3 四半期先行します。

前提条件

• FMP API キー: FMP_API_KEY 環境変数を設定するか、スクリプトに --api-key を渡してください
• Python 3.8 以上: 分析スクリプトの実行に必要です
• 依存関係: pip install requests（スクリプトは不足している依存関係を適切に処理します）

このスキルを使用するタイミング

以下の場合にこのスキルを使用してください。

• 投資アイデアの検証（スマートマネーがあなたの仮説に同意しているかの確認）
• 新たな機会の発見（機関投資家が買い集めている銘柄の特定）
• リスク評価（機関投資家が撤退している銘柄の特定）
• ポートフォリオのモニタリング（保有銘柄に対する機関投資家のサポートの追跡）
• 特定の投資家のフォロー（Warren Buffett、Cathie Wood などの追跡）
• セクターローテーション分析（機関投資家が資本をローテーションしている先の特定）

以下の場合には使用しないでください。

• リアルタイムのイントラデイシグナルを求める場合（13F データには 45 日間の報告遅延があります）
• マイクロキャップ銘柄（時価総額 1 億ドル未満で機関投資家の関心が限定的）を分析する場合
• 短期トレーディングシグナル（3 か月未満の期間）を求める場合

データソースと要件

必須: FMP API キー

このスキルは、13F 提出データにアクセスするために Financial Modeling Prep（FMP）API を使用します。

セットアップ:

# Set environment variable (preferred)
export FMP_API_KEY=your_key_here

# Or provide when running scripts
python3 scripts/track_institutional_flow.py --api-key YOUR_KEY

API プラン要件:

• 無料プラン: 1 日 250 リクエスト（四半期ごとに 20～30 銘柄を分析するのに十分です）
• 有料プラン: 大規模なスクリーニング向けのより高い上限

13F 提出スケジュール:

• 四半期終了後 45 日以内に四半期ごとに提出されます
• Q1（1 月～3 月）: 5 月中旬までに提出
• Q2（4 月～6 月）: 8 月中旬までに提出
• Q3（7 月～9 月）: 11 月中旬までに提出
• Q4（10 月～12 月）: 2 月中旬までに提出

分析ワークフロー

ステップ 1: 機関投資家の保有状況に大きな変化がある銘柄の特定

メインのスクリーニングスクリプトを実行して、機関投資家の活動が目立つ銘柄を見つけます。

クイックスクリーニング（機関投資家の変化による上位 50 銘柄）:

python3 scripts/track_institutional_flow.py \
  --top 50 \
  --min-change-percent 10

セクター重視のスクリーニング:

python3 scripts/track_institutional_flow.py \
  --sector Technology \
  --min-institutions 20

カスタムスクリーニング:

python3 scripts/track_institutional_flow.py \
  --min-market-cap 2000000000 \
  --min-change-percent 15 \
  --top 100 \
  --output institutional_flow_results.json

出力内容:

• 銘柄のティッカーと企業名
• 現在の機関投資家保有比率（発行済株式数に対する割合）
• 保有株式数の前四半期比変化
• 保有している機関投資家の数
• 機関投資家の数の変化（新規買い手と売り手）
• 上位の機関投資家保有者

ステップ 2: 特定の銘柄の詳細分析

特定の銘柄の機関投資家保有状況の詳細分析:

python3 scripts/analyze_single_stock.py AAPL

これにより以下が生成されます。

• 過去の機関投資家保有比率の推移（8 四半期）
• ポジションの変化を含むすべての機関投資家保有者のリスト
• 集中度分析（上位 10 保有者の機関投資家保有総数に対する割合）
• 新規ポジションと増加・減少したポジション
• 信頼性グレードを含むデータ品質評価

評価すべき主要指標:

• 保有比率: 機関投資家の保有比率が高い（70% 超）= より安定するが上昇余地は限定的
• 保有比率のトレンド: 保有比率の上昇 = 強気、下降 = 弱気
• 集中度: 高い集中度（上位 10 が 50% 超）= 彼らが売却した場合のリスク
• 保有者の質: 質の高い長期投資家（Berkshire、Fidelity）の存在とモメンタムファンド

ステップ 3：特定の機関投資家を追跡する

注記： track_institution_portfolio.py はまだ実装されていません。FMP API では機関投資家の保有データが銘柄ごとに整理されており、機関投資家ごとのポートフォリオ全体をこの API だけで再構築するのは現実的ではありません。

代替方法 — analyze_single_stock.py を使って、特定の機関投資家がある銘柄を保有しているか確認します：

# Analyze a stock and look for a specific institution in the output
python3 institutional-flow-tracker/scripts/analyze_single_stock.py AAPL
# Then search the report for "Berkshire" or "ARK" in the Top 20 holders table

機関投資家ごとのポートフォリオ全体を追跡するには、次の外部リソースを使用します：

1. WhaleWisdom： https://whalewisdom.com（無料プランあり、13F ポートフォリオビューアー）
2. SEC EDGAR： https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar（公式の 13F 提出書類）
3. DataRoma： https://www.dataroma.com（スーパー投資家のポートフォリオトラッカー）

ステップ 4：解釈と行動

解釈の指針については、次のリファレンスを参照してください：

• references/13f_filings_guide.md - 13F データと制約の理解
• references/institutional_investor_types.md - 投資家の種類とそれぞれの戦略
• references/interpretation_framework.md - 機関投資家の資金フローシグナルの解釈方法

シグナル強度の指針：

強い強気（購入を検討）：

• 機関投資家の保有比率が前四半期比で 15% 超増加
• 機関投資家の数が 10% 超増加
• 質の高い長期投資家がポジションを追加
• 現在の保有比率が低く（40% 未満）、増加の余地がある
• 複数の四半期にわたって買い集めが発生

やや強気：

• 機関投資家の保有比率が前四半期比で 5～15% 増加
• 新規買い手と売り手が混在しているが、差し引きではプラス
• 現在の保有比率が 40～70%

中立：

• 保有比率の変化が小さい（5% 未満）
• 買い手と売り手の数がほぼ同じ
• 機関投資家の保有基盤が安定

やや弱気：

• 機関投資家の保有比率が前四半期比で 5～15% 減少
• 売り手が買い手を上回る
• 保有比率が高く（80% 超）、新たな買い手が入りにくい

強い弱気（売却または回避を検討）：

• 機関投資家の保有比率が前四半期比で 15% 超減少
• 機関投資家の数が 10% 超減少
• 質の高い投資家がポジションを解消
• 複数の四半期にわたって売却が発生
• 集中リスク（上位保有者が大きなポジションを売却）

ステップ 5：ポートフォリオへの適用

新規ポジションの場合：

1. 投資候補の銘柄について機関投資家分析を実行します
2. 機関投資家も買い集めているか、確認材料を探します
3. 強い弱気シグナルがある場合は、再検討するかポジションサイズを縮小します
4. 強い強気シグナルがある場合は、投資判断への確信を深めます

既存の保有銘柄の場合：

1. 13F の提出期限後に四半期ごとのレビューを行います
2. 売却の動向を監視します（早期警告システム）
3. 機関投資家がポジションを解消している場合は、投資判断を再評価します
4. 機関投資家による売却が広がっている場合は、一部売却を検討します

スクリーニングワークフローへの組み込み：

1. Value Dividend Screener などのスクリーナーで候補銘柄を探します
2. 有力候補に Institutional Flow Tracker を実行します
3. 機関投資家が買い集めている銘柄を優先します
4. 機関投資家が売却している銘柄を避けます

出力形式

すべての分析結果は、リポジトリのルートに保存される構造化された Markdown レポートとして生成されます：

ファイル名の規則： institutional_flow_analysis_<TICKER/THEME>_<DATE>.md

レポートのセクション：

1. エグゼクティブサマリー（主な調査結果）
2. 機関投資家の保有動向（現在と過去の比較）
3. 上位保有者と変化
4. 新規買い手と売り手
5. 集中度分析
6. 解釈と推奨事項
7. データソースとタイムスタンプ

データ信頼性グレード

すべての分析に、データ品質に基づく信頼性グレードが含まれるようになりました:

• グレード A: カバレッジ比率 < 3倍、一致比率 >= 50%、真正保有者比率 >= 70%。投資判断に安全です。
• グレード B: 真正保有者比率 >= 30%。参考情報のみ - 注意して使用してください。
• グレード C: 真正保有者比率 < 30%。信頼性なし - スクリーニング結果から除外されます。

スクリーニングスクリプト(track_institutional_flow.py)は、グレード C の銘柄を自動的に除外します。 単一銘柄分析(analyze_single_stock.py)は、適切な警告とともにグレードを表示します。

これが重要な理由: FMP は四半期ごとに異なる数の保有者を返します。ある銘柄は第4四半期に 5,415 人の保有者を示す一方で、第3四半期には 201 人しか示さないことがあります。フィルタリングしないと、集計指標は 誤解を招く変化率(例: +400%)を算出します。データ品質モジュールは「真正な」保有者 (両方の四半期に存在する者)にフィルタリングして、信頼できる指標を生成します。

制限事項と注意点

データの遅延:

• 13F 提出には 45 日の報告遅延があります
• ポジションは提出日以降に変更されている可能性があります
• 先行シグナルではなく、確認指標として使用してください

カバレッジ:

• 1億ドル超を運用する機関のみが提出を義務付けられています
• 個人投資家や小規模ファンドは除外されます
• 国際的な機関は 13F を提出しない場合があります

報告ルール:

• ロングの株式ポジションのみ報告されます(ショート、オプション、債券は含まれません)
• 保有状況は四半期末時点のスナップショットです
• 一部のポジションは機密扱いとなる場合があります(報告の遅延)

解釈:

• 相関 ≠ 因果関係(機関の買いにもかかわらず株価が下落することがあります)
• 全体的な市場環境とファンダメンタルズを考慮してください
• テクニカル分析やその他のスキルと組み合わせてください

高度なユースケース

インサイダー + 機関のコンボ:

• インサイダーと機関の両方が買っている銘柄を探します
• 方向性が一致したときに特に強力なシグナルとなります

セクターローテーションの検出:

• セクター別に機関のフローを集計して追跡します
• 価格に現れる前に早期のローテーション傾向を特定します

逆張りプレイ:

• 機関が売っている優良銘柄を見つけます(潜在的なバリュー)
• 強力なファンダメンタルズへの確信が必要です

スマートマネーの検証:

• 大きなポジションを取る前に、スマートマネーが同意しているか確認します
• 自信を得るか、見落とされたリスクを発見します

リファレンス

references/ フォルダには詳細なガイドが含まれています:

• 13f_filings_guide.md - 13F SEC 提出書類の包括的なガイド。含まれる内容、報告要件、データ品質に関する考慮事項
• institutional_investor_types.md - さまざまな種類の機関投資家(ヘッジファンド、ミューチュアルファンド、年金基金など)、その典型的な戦略、およびその動きの解釈方法
• interpretation_framework.md - 機関の保有状況の変化を解釈するための詳細なフレームワーク、シグナル品質の評価、および他の分析との統合

スクリプトパラメータ

track_institutional_flow.py

機関の重要な変化がある銘柄を見つけるためのメインスクリーニングスクリプトです。

必須:

• --api-key: FMP API キー(または FMP_API_KEY 環境変数を設定)

オプション:

• --top N: 機関の変化額の上位 N 銘柄を返します(デフォルト: 50)
• --min-change-percent X: 機関保有比率の最小変化率 %(デフォルト: 10)
• --min-market-cap X: 最小時価総額(ドル)(デフォルト: 1B)
• --sector NAME: 特定のセクターでフィルタリング
• --min-institutions N: 機関保有者の最小数(デフォルト: 10)
• --limit N: スクリーナーから取得する銘柄数(デフォルト: 100)。値を小さくすると API 呼び出しを節約できます。
• --output FILE: 出力 JSON ファイルのパス
• --output-dir DIR: レポートの出力ディレクトリ(デフォルト: reports/)
• --sort-by FIELD: 'ownership_change' または 'institution_count_change' で並べ替え

analyze_single_stock.py

特定の銘柄の機関投資家保有比率を詳細に分析します。

必須:

• ティッカーシンボル（位置引数）
• --api-key: FMP API キー（または FMP_API_KEY 環境変数を設定）

オプション:

• --quarters N: 分析する四半期数（デフォルト: 8、つまり 2 年分）
• --output FILE: 出力する Markdown レポートのパス
• --output-dir DIR: レポートの出力ディレクトリ（デフォルト: reports/）
• --compare-to TICKER: 機関投資家保有比率を別の銘柄と比較（将来の機能）

track_institution_portfolio.py

ステータス: 未実装

このスクリプトはプレースホルダーです。代替リソース（WhaleWisdom、SEC EDGAR、DataRoma）を表示し、エラーコード 1 で終了します。FMP API は機関投資家の保有者データを銘柄別（機関別ではない）に整理しているため、ポートフォリオ全体の再構築は現実的ではありません。

機関別のポートフォリオ追跡には、以下を使用してください:

1. WhaleWisdom: https://whalewisdom.com（無料枠あり）
2. SEC EDGAR: https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar
3. DataRoma: https://www.dataroma.com

データ品質モジュール（data_quality.py）

track_institutional_flow.py と analyze_single_stock.py の両方で使用される共有ユーティリティモジュール:

• classify_holder(): 保有者を genuine/new_full/exited/unknown に分類します
• calculate_filtered_metrics(): genuine な保有者のみを使用して指標を計算します
• reliability_grade(): データ品質に基づいて A/B/C のグレードを割り当てます
• is_tradable_stock(): ETF、ファンド、非アクティブ銘柄を除外します
• deduplicate_share_classes(): BRK-A/B、GOOG/GOOGL の重複を除去します

他のスキルとの連携

バリュー配当スクリーナー + 機関投資家フロー:

1. Run Value Dividend Screener to find candidates
2. For each candidate, check institutional flow
3. Prioritize stocks with rising institutional ownership

米国株分析 + 機関投資家フロー:

1. Run comprehensive fundamental analysis
2. Validate with institutional ownership trends
3. If institutions are selling, investigate why

ポートフォリオマネージャー + 機関投資家フロー:

1. Fetch current portfolio via Alpaca
2. Run institutional analysis on each holding
3. Flag positions with deteriorating institutional support
4. Consider rebalancing away from distribution

テクニカルアナリスト + 機関投資家フロー:

1. Identify technical setup (e.g., breakout)
2. Check if institutional buying confirms
3. Higher conviction if both align

ベストプラクティス

1. 四半期ごとのレビュー: 13F 提出期限のカレンダーリマインダーを設定しましょう
2. 複数四半期のトレンド: 一時的な変化ではなく、持続的なトレンド（3 四半期以上）を探しましょう
3. 量より質: バークシャーが買い増すことは、100 の小規模ファンドが買い増すことよりも重要です
4. 文脈が重要: 下落中の銘柄で保有比率が上昇している場合、バリュー投資家が落ちてくるナイフを掴んでいる可能性があります
5. シグナルを組み合わせる: 機関投資家フローを単独で使用しないでください
6. データを更新する: 新しい 13F が提出されるたびに、四半期ごとに分析を再実行しましょう

サポートとリソース

• FMP API ドキュメント: https://financialmodelingprep.com/developer/docs
• SEC 13F 提出データベース: https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar?action=getcompany&type=13F
• 機関投資家データベース: https://whalewisdom.com（無料枠あり）

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注記: このスキルは長期投資家（3〜12 か月の投資期間）向けに設計されています。短期トレードには、テクニカル分析やその他のモメンタム指標と組み合わせてください。