institutional-flow-tracker

機関投資家の資金フロートラッカー

概要

このスキルは、SEC に提出された 13F 報告書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、高度な調査を行う投資家が大幅な値動きの前に買い集めている株式を見つけたり、機関投資家が持ち高を減らしている際に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、1～3 四半期先の大幅な値動きに先行します。

このスキルを使用する場面

次のような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（スマートマネーが自身の投資仮説に同意しているかを確認する）
• 新たな機会の発見（機関投資家が買い集めている株式を探す）
• リスク評価（機関投資家が売却している株式を特定する）
• ポートフォリオの監視（保有銘柄に対する機関投資家の支援状況を追跡する）
• 特定の投資家を追跡する（Warren Buffett、Cathie Wood などの動向を追う）
• セクターローテーション分析（機関投資家が資金をどこへ移しているかを特定する）

次のような場合には使用しないでください：

• リアルタイムの場中シグナルを求めている場合（13F データには 45 日の報告遅延があります）
• 小型株（時価総額が 1 億ドル未満で、機関投資家の関心が限られる銘柄）を分析する場合
• 短期の取引シグナル（期間 3 か月未満）を探している場合

データソースと要件

必須：FMP API キー

このスキルは、Financial Modeling Prep（FMP）API を使用して 13F 報告書のデータにアクセスします：

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 のプラン要件：

• 無料プラン： 1 日あたり 250 リクエスト（四半期ごとに 20～30 銘柄を分析するには十分です）
• 有料プラン： 大規模なスクリーニングには、より高い上限が適しています

13F 報告書の提出スケジュール：

• 四半期末から 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を特定する

メインのスクリーニングスクリプトを実行し、注目すべき機関投資家の動きがある銘柄を見つけます：

クイックスキャン（機関投資家の保有状況の変化が大きい上位 50 銘柄）：

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

セクターを絞ったスキャン：

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

カスタムスクリーニング：

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

出力内容：

• 株式ティッカーと企業名
• 現在の機関投資家保有率（発行済み株式数に対する割合）
• 保有株数の前四半期比の変化
• 保有している機関投資家の数
• 機関投資家数の変化（新規買い手と売り手）
• 上位の機関投資家保有者
• 総合的な金額の変化

ステップ 2：特定銘柄を詳細に分析する

特定銘柄の機関投資家保有状況を詳しく分析するには、次を実行します：

python3 institutional-flow-tracker/scripts/analyze_single_stock.py AAPL

次の情報が生成されます：

• 機関投資家保有率の過去の推移（8 四半期）
• 保有株数の変化を含む、すべての機関投資家保有者の一覧
• 集中度分析（上位 10 社が機関投資家保有総数に占める割合）
• 新規保有、買い増し、保有減少、全売却の内訳
• 四半期ごとの資金フローチャート（純増減株数）
• セクター平均の機関投資家保有率との比較

評価する主な指標：

• 保有率： 機関投資家の保有率が高い（>70%）ほど安定性が高い一方、上昇余地は限られます
• 保有傾向： 保有率の上昇は強気、低下は弱気を示します
• 集中度： 集中度が高い（上位 10 社が > 50%）場合、売却時にリスクとなります
• 保有者の質： モメンタムファンドと比べ、Berkshire や Fidelity など、質の高い長期投資家が保有しているか

ステップ 3：特定の機関投資家を追跡する

特定のヘッジファンドや投資会社のポートフォリオの動きを追跡します：

# Track Warren Buffett's Berkshire Hathaway
python3 institutional-flow-tracker/scripts/track_institution_portfolio.py \
  --cik 0001067983 \
  --name "Berkshire Hathaway"

# Track Cathie Wood's ARK Investment Management
python3 institutional-flow-tracker/scripts/track_institution_portfolio.py \
  --cik 0001579982 \
  --name "ARK Investment Management"

CIK（中央インデックスキー）の検索：

• 次のサイトで検索します：https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar
• または FMP API の機関投資家検索を使用します

分析結果：

• 現在のポートフォリオ保有銘柄（上位 50 銘柄）
• 今四半期に追加された新規保有銘柄
• 全売却された銘柄
• 既存保有銘柄の最大の買い増し／売却
• ポートフォリオの集中度とセクター配分の変化
• 上位選定銘柄の過去のパフォーマンス

ステップ 4：解釈とアクション

解釈の参考として、以下を参照してください。

• references/13f_filings_guide.md - 13F データとその限界について
• references/institutional_investor_types.md - さまざまな投資家のタイプとその戦略について
• references/interpretation_framework.md - 機関投資家の資金フローシグナルの解釈方法について

シグナル強度のフレームワーク：

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行われている

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している

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
• 買い手よりも売り手が多い
• 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行われている
• 集中リスク（上位保有者が大口ポジションを売却）

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する
2. 機関投資家も買い集めているか、裏付けを確認する
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する
4. 強い強気シグナルがある場合は、投資判断への確信を高める

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う
2. 売却動向を監視する（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、投資判断を再評価する
4. 機関投資家による売却が広がっている場合は、保有を一部減らすことを検討する

スクリーニングのワークフローへの統合：

1. Value Dividend Screener などのスクリーナーを使って候補銘柄を見つける
2. 有力候補に Institutional Flow Tracker を実行する
3. 機関投資家が買い集めている銘柄を優先する
4. 機関投資家による売却が進んでいる銘柄は避ける

出力形式

すべての分析は、リポジトリのルートに保存される構造化された Markdown レポートを生成します。

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. 機関投資家の保有比率の推移（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

制限事項と注意点

データの遅れ：

• 13F の報告には 45 日の遅延がある
• 提出日以降にポジションが変化している可能性がある
• 先行シグナルではなく、確認用の指標として使用する

対象範囲：

• 運用資産が 1 億ドルを超える機関のみ提出が義務付けられている
• 個人投資家や小規模ファンドは対象外
• 海外の機関投資家は 13F を提出しない場合がある

報告規則：

• 報告されるのは株式のロングポジションのみ（空売り、オプション、債券は対象外）
• 四半期末時点の保有状況
• 一部のポジションは機密扱いとなる場合がある（報告が遅延）

解釈：

• 相関関係は因果関係を意味しない（機関投資家が買っていても、株価が下落することがある）
• 市場全体の環境とファンダメンタルズを考慮する
• テクニカル分析やほかのスキルと組み合わせる

高度なユースケース

インサイダーと機関投資家の組み合わせ：

• インサイダーと機関投資家の両方が買っている銘柄を探す
• 両者の動きが一致している場合、特に強力なシグナルとなる

セクターローテーションの検出：

• セクター別に機関投資家の資金フローを集計して追跡する
• 株価に表れる前に、ローテーションの初期傾向を特定する

逆張りの投資機会：

• 機関投資家が売却している質の高い銘柄を見つける（バリュー投資の機会となる可能性）
• 強いファンダメンタルズへの確信が必要

スマートマネーによる裏付けの確認：

• 大きなポジションを取る前に、スマートマネーも同じ判断をしているか確認する
• 確信を深めるか、見過ごされているリスクを見つける

参考資料

references/ フォルダーには、詳細なガイドが含まれています。

• 13f_filings_guide.md - SEC 13F 提出書類の内容、報告要件、データ品質に関する考慮事項を網羅したガイド
• institutional_investor_types.md - 機関投資家の種類（ヘッジファンド、投資信託、年金基金など）、一般的な戦略、およびその動向の解釈方法
• interpretation_framework.md - 機関投資家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、他の分析との統合

スクリプトのパラメーター

track_institutional_flow.py

機関投資家の大きな変化があった銘柄を見つけるための、メインのスクリーニングスクリプトです。

必須：

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

任意：

• --top N：機関投資家の変化に基づいて上位 N 銘柄を返します（デフォルト：50）
• --min-change-percent X：機関投資家の保有比率の変化率の最小値（デフォルト：10）
• --min-market-cap X：時価総額の最小値（ドル単位、デフォルト：1B）
• --sector NAME：特定のセクターで絞り込みます
• --min-institutions N：機関投資家の保有者数の最小値（デフォルト：10）
• --output FILE：出力する JSON ファイルのパス（デフォルト：institutional_flow_results.json）
• --sort-by FIELD：ownership_change、institution_count_change、dollar_value_change のいずれかで並べ替えます

analyze_single_stock.py

特定の銘柄の機関投資家による保有状況を詳しく分析します。

必須：

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

任意：

• --quarters N：分析する四半期の数（デフォルト：8、つまり 2 年間）
• --output FILE：出力する Markdown レポートのパス
• --compare-to TICKER：別の銘柄と機関投資家の保有状況を比較します

track_institution_portfolio.py

特定の機関投資家のポートフォリオの変化を追跡します。

必須：

• --cik CIK：機関の Central Index Key
• --name NAME：レポートに記載する機関名
• --api-key：FMP API キー（または環境変数 FMP_API_KEY を設定）

任意：

• --top N：上位 N 件の保有銘柄を表示します（デフォルト：50）
• --min-position-value X：含めるポジション価値の最小値（デフォルト：10M）
• --output FILE：出力する Markdown レポートのパス

他のスキルとの連携

Value Dividend Screener + Institutional Flow：

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

US Stock Analysis + Institutional Flow：

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

Portfolio Manager + Institutional Flow：

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

Technical Analyst + Institutional Flow：

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 の提出期限をカレンダーに登録します
2. 複数四半期の傾向： 一度限りの変化ではなく、継続的な傾向（3 四半期以上）を確認します
3. 量より質： 小規模ファンドが 100 件追加するより、Berkshire が追加する方を重視します
4. 背景が重要： 株価が下落している銘柄の保有比率上昇は、バリュー投資家が落ちるナイフをつかもうとしている可能性があります
5. シグナルを組み合わせる： 機関投資家の資金フローだけで判断しないでください
6. データを更新する： 新たな 13F が提出されるたびに、四半期ごとに分析を再実行します

サポートとリソース

• FMP API ドキュメント：https://financialmodelingprep.com/developer/docs
• SEC 13F 提出書類データベース：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（無料プランを利用可能）

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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。短期取引の場合は、テクニカル分析や他のモメンタム指標と組み合わせてください。