market-regime

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目的

このスキルは、株式、債券、暗号資産などの資産クラスにおけるトレンド、ボラティリティ、市場の変化を検出するために、金融市場のレジームを分析します。過去のデータを処理してレジーム（例：強気、弱気、横ばい）を分類し、取引やリスク管理に役立つ実用的なインサイトを提供します。

使用するタイミング

取引の実行前、ポートフォリオリスクの評価、予測モデルの構築など、意思決定のために市場状況を評価する必要がある場合にこのスキルを使用します。ボラティリティの高い市場、経済イベントの最中、または戦略のバックテストに活用してください。少なくとも1年分の価格データが必要なため、過去のデータにアクセスできない場合は使用しないでください。

主な機能

• 移動平均やボリンジャーバンドなどの統計的手法を使って、市場レジームを特定します。
• 標準偏差やVIX相当の指標などを用いて、ボラティリティを分析します。
• 短期指標と長期指標を比較して、トレンドの変化を検出します。
• APIやデータフィード（例：Yahoo Finance、Alpha Vantage）を通じて、複数の資産クラスに対応します。
• レジーム分類、ボラティリティスコア、レジーム継続期間の予測を出力します。

使用パターン

手早く分析するにはCLIからこのスキルを呼び出し、自動化されたワークフローに組み込むにはPythonスクリプトで利用します。必ず資産シンボルと期間を指定してください。CLIでは同期呼び出しを使用し、APIでは非同期レスポンスを処理してください。ボラティリティ検出のしきい値など、カスタムパラメーターを設定するにはJSONファイルを使用します。

基本的な分析を実行するには：

1. 認証用の環境変数を設定します：export OPENCLAW_API_KEY=your_api_key_here。
2. フラグまたは設定ファイルでデータソースを渡します。
3. economic-indicators などの他のスキルと連携して、複合的なインサイトを得ます。

一般的なコマンド/API

OpenClaw CLIまたはREST APIを使用して操作します。認証には$OPENCLAW_API_KEY環境変数が必要です。

• CLIコマンド：openclaw market-regime analyze --asset AAPL --period 90d --metric volatility

  • フラグ：--asset（必須。例：株式シンボル）、--period（例：30日間を表す"30d"）、--metric（例："volatility"または"trend"）。
  • 出力：レジームの種類、ボラティリティスコア、主要な指標を含むJSON。

• APIエンドポイント：https://api.openclaw.ai/v1/market-regime/analyzeにPOSTします。

  • リクエストボディ：{"asset": "BTC-USD", "period": "1y", "metrics": ["volatility", "trends"]}のようなJSON。
  • レスポンス：JSONペイロードを含む200 OK。例：{"regime": "bull", "volatility": 0.15}。
  • ヘッダー：Authorization: Bearer $OPENCLAW_API_KEYを含めます。

Python連携用のコードスニペット：

import requests
api_key = os.environ.get('OPENCLAW_API_KEY')
response = requests.post('https://api.openclaw.ai/v1/market-regime/analyze', 
                         headers={'Authorization': f'Bearer {api_key}'}, 
                         json={'asset': 'GOOGL', 'period': '180d'})
print(response.json()['regime'])  # Outputs e.g., 'bear'

設定形式：高度な設定にはYAMLファイルを使用します。例：

asset: SPY
period: 365d
metrics:
  - volatility
  - trends
thresholds:
  volatility_high: 0.2

連携に関する注意

出力をパイプで渡すか、共有データモデルを使用して、他のOpenClawスキルと連携します。たとえば、trading-strategiesスキルと組み合わせてアラートを自動化できます。OHLCV（始値、高値、安値、終値、出来高）などの標準形式を使用して、データの整合性を確保してください。外部データを使用する場合は、このスキルが想定するスキーマ（例：date、open、high、low、closeの列を含むCSV）にマッピングします。まずサンドボックス環境で連携をテストしてください。ウェブアプリでは、Webhookを使ってレジームの更新を受け取ります。

エラー処理

HTTPステータスコードまたはCLIの終了コードを確認して、エラーを処理します。一般的なエラー：

• 401 Unauthorized：$OPENCLAW_API_KEYが設定され、有効であることを確認してください。
• 400 Bad Request：JSONペイロードが正しくフォーマットされていること（例：有効な資産シンボルであること）を確認してください。
• 429 Too Many Requests：指数バックオフによる再試行ロジックを実装してください。

コードでは、try-exceptブロックを使用します：

try:
    response = requests.post(...)  # As above
    response.raise_for_status()
except requests.exceptions.HTTPError as err:
    print(f"Error: {err.response.status_code} - {err.response.text}")
    # Retry or log the error

データ取得に失敗した場合（例：無効な期間）、このスキルは特定のエラーコードを返します。"ERR_INVALID_PERIOD"などの詳細を確認するため、レスポンスを解析してください。

具体的な使用例

1. 例 1：株価のボラティリティを分析する

   • タスク：Apple（AAPL）が過去 60 日間に高ボラティリティ局面にあるかどうかを確認します。
   • コマンド：openclaw market-regime analyze --asset AAPL --period 60d --metric volatility
   • 期待される出力：{"regime": "high_volatility", "score": 0.25}のような JSON です。これを使って、トレーディングボットで売却アラートを発動します。

2. 例 2：暗号資産のトレンドを特定する

   • タスク：過去 1 年間の Bitcoin（BTC-USD）のトレンドの変化を検出します。
   • API 呼び出し：{"asset": "BTC-USD", "period": "1y", "metrics": ["trends"]}を本文に指定して、/v1/market-regime/analyzeに POST します。
   • コードスニペット：

     response = requests.post(..., json={'asset': 'BTC-USD', 'period': '1y', 'metrics': ['trends']})
     trends = response.json()['trends']  # e.g., ['upward_shift_at_2023-06-01']
     

   • 出力を使って、ダッシュボードを更新したり、投資配分を調整したりします。

グラフ上の関係

• 関連：economic-indicators（マクロデータに依存）、trading-strategies（戦略決定への入力を提供）。
• クラスター：financial（このスキルの中核クラスター）。
• タグの重複：finance、volatility-analysis（リスク評価スキルと共有）。