kanchi-dividend-review-monitor について
配当リスクの兆候を検出し、該当する保有銘柄を人間のレビューに回すポートフォリオ監視スキルです。ルールに基づく状態分類を行い、自動売却は実行しません。
主な機能
- 01日次・週次・四半期のリスク確認
- 02T1〜T5トリガーによる分類
- 038-Kとガバナンス語句のスキャン
- 04所見の重複排除と重大度の引き上げ
- 05JSONキューとMarkdownダッシュボード
活用シーン
- 01保有銘柄の減配や停止の監視
- 02懸念銘柄の人間レビューへの振り分け
- 03提出書類のガバナンス警告語句の確認
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/ tradermonty/ claude-trading-skills --skill kanchi-dividend-review-monitorインストール後、Claude Code で/kanchi-dividend-review-monitorを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
requirements.txtagents/openai.yamlreferences/input-schema.mdreview-ticket-template.mdtrigger-matrix.mdscripts/build_review_queue.pyscripts/tests/conftest.pytest_build_review_queue.py詳細
Kanchi 配当レビュー・モニター
概要
異常な配当リスクのシグナルを検出し、人によるレビューキューに振り分けます。 自動化は異常検知として扱い、自動売買の実行には使用しないでください。
使用するタイミング
ユーザーが次のことを必要とする場合に、このスキルを使用します。
- 配当保有銘柄の毎日/毎週/四半期ごとの異常検知。
- T1-T5 リスクトリガーによる強制的なレビューチューへの登録。
- ポートフォリオのティッカーに関連付けた、8-K/ガバナンス関連キーワードのスキャン。
- 手動で意思決定する前の、決定論的な
OK/WARN/REVIEW出力。
前提条件
次の形式に従った正規化済みの入力 JSON を用意します。
references/input-schema.md
上流データを利用できない場合は、少なくとも次の項目を用意します。
tickerinstrument_typedividend.latest_regulardividend.prior_regular
譲れないルール
機械によるトリガーだけを根拠に、自動で売却してはいけません。
必ず、まず人が確認するための WARN または REVIEW の証拠を作成してください。
状態遷移
OK:対応不要です。WARN:次回の確認サイクルに追加し、任意の買い増しを一時停止します。REVIEW:人によるレビューのチケットを直ちに作成し、買い増しを一時停止します。
トリガーのしきい値とアクションについては、references/trigger-matrix.md を使用してください。
配当額が横ばいの場合の頻度に関する注意
T6 が freeze_flag/最新の通常配当が前回の通常配当と等しいことだけを根拠としている場合は、配当の悪化を示す証拠ではなく、配当頻度の確認を促す WARN として扱ってください。多くの四半期配当銘柄では、年間の増配サイクルの間、同じ配当額が数四半期続きます。レポートでは「次回の配当成長のタイミングを確認/確認が済むまで任意の買い増しを一時停止する」と表現し、T1/T2/T3/T4/T5 の証拠もエスカレーションを裏付けている場合を除き、減配や投資仮説の崩壊を示唆しないでください。
モニタリング頻度
- 毎日:
- T1 配当の減額/停止。
- T4 SEC 提出書類のキーワードスキャン(8-K を中心に確認)。
- 毎週:
- T3 信用ストレスの代理指標を確認。
- 四半期ごと:
- T2 配当カバー率の悪化、および T5 構造的な下落のスコアリング。
ワークフロー
1) 入力データセットを正規化する
ティッカーごとの項目を 1 つの JSON ドキュメントにまとめます。
- 配当データポイント(最新の通常配当、前回の通常配当、欠損/ゼロのフラグ)。
- 配当カバー率の項目(FCF または FFO または NII、支払済み配当、比率の履歴)。
- バランスシートの推移に関する項目(純負債、インタレスト・カバレッジ、買い戻し/配当)。
- 提出書類のテキスト抜粋(特に最近の 8-K または同等のアラート文)。
- 事業動向に関する項目(売上高 CAGR、利益率の動向、ガイダンスの動向)。
項目の定義とペイロードのサンプルについては、references/input-schema.md を使用してください。
2) ルールエンジンを実行する
次を実行します。
python3 skills/kanchi-dividend-review-monitor/scripts/build_review_queue.py \
--input /path/to/monitor_input.json \
--output-dir reports/
スクリプトは T1-T5 に基づき、各ティッカーを OK/WARN/REVIEW に分類します。
出力ファイルは、指定したディレクトリに日付付きのファイル名(例:review_queue_20260227.json および .md)で保存されます。
3) 優先順位を付け、重複を排除する
複数のトリガーが発生した場合:
- 監査証跡として、すべての検出結果を保持します。
- 最終状態は、最も重大度の高いものに引き上げます。
- トリガーの理由は、1 行の証拠として記録します。
4) 人によるレビューのチケットを作成する
REVIEW のティッカーごとに、次の内容を含めます。
- トリガー ID と証拠。
- 想定される失敗モード。
- 次の意思決定に向けて必要な手動確認事項。
出力形式には references/review-ticket-template.md を使用してください。
SEC 提出書類に関するガードレール
SEC のデータをリアルタイムで取得する処理を実装する場合:
- 要件に準拠した
User-Agent文字列(名前+メールアドレス)を含めます。 - キャッシュとスロットリングを使用します。
- SEC のフェアアクセスに関するガイダンスを遵守します。
- 定期的なポートフォリオレビューで上流の提出書類の抜粋が空の場合は、SEC の
company_tickers.jsonとhttps://data.sec.gov/submissions/CIK##########.jsonを使用して、各保有銘柄の直近の 8-K/8-K/A を列挙した後、提出書類の主要文書から T4 のキーワード群(Item 4.02、非依拠、修正再表示、重大な弱点、SEC の調査、召喚状、継続企業、監査人の辞任、内部統制)をスキャンします。スキャン期間、直近の 8-K 件数、該当箇所の有無を記録します。「キーワード該当なし」は限定的な T4 スキャンの結果として扱い、ガバナンス全体の確認完了を意味するものとして扱わないでください。
出力仕様
必ず次の内容を返します。
- サマリー件数とティッカーごとの検出結果を含むキュー JSON。
- トリアージ用の Markdown ダッシュボード。
- 直ちに対応が必要な
REVIEWチケットの一覧。
複数スキル間の引き継ぎ
kanchi-dividend-sopから、ティッカーの対象銘柄群と基本前提を受け取ります。REVIEWの結果をkanchi-dividend-sopにフィードバックし、再引受審査とポジションサイズの見直しを依頼します。- リスクイベントによって口座移管の判断が必要になった場合は、口座種別のコンテキストを
kanchi-dividend-us-tax-accountingと共有します。
リソース
scripts/build_review_queue.py:T1〜T5 用のローカルルールエンジン。scripts/tests/test_build_review_queue.py:T1〜T5 とレポート描画の単体テスト。references/trigger-matrix.md:トリガーの定義、頻度、対応。references/input-schema.md:正規化された入力スキーマと JSON のサンプル。references/review-ticket-template.md:標準化された手動レビュー用チケットのレイアウト。