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market-research

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github.com/okikusan-publicその他13463 回インストール28 週間前に更新
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market-research について

market-researchは、個別銘柄、業界、市場概況、ビジネスモデルを調べる投資リサーチスキルです。銘柄レポートではyfinanceを使い、XAI_API_KEY設定時はGrokによるニュース、Xセンチメント、詳細分析も加えます。

主な機能

  1. 014種類のリサーチへ振り分け
  2. 02yfinanceによる株価データとニュース取得
  3. 03Grok APIによる詳細分析
  4. 04レポートへのAPI状態表示
  5. 05既存の投資コンテキストとの統合

活用シーン

  1. 01銘柄の評価、ニュース、センチメントの確認
  2. 02業界の動向、主要プレイヤー、リスクの整理
  3. 03市場要因と注目イベントの把握
  4. 04収益構成と競争優位性の分析

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/okikusan-public/stock_skills --skill market-research

インストール後、Claude Code で/market-researchを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルscripts/run_research.py

詳細

プロジェクトの README より

深掘りリサーチスキル

$ARGUMENTS を解析してリサーチタイプと対象を判定し、以下のコマンドを実行してください。

実行コマンド

python3 /Users/kikuchihiroyuki/stock-skills/.claude/skills/market-research/scripts/run_research.py <command> <target>

自然言語ルーティング

自然言語→スキル判定は .claude/rules/intent-routing.md を参照。

リサーチタイプ別の出力

stock（銘柄リサーチ）
  • 基本情報 + バリュエーション（yfinance）
  • 最新ニュース（yfinance）
  • Xセンチメント（Grok API）
  • 深掘り分析: ニュース・業績材料・アナリスト見解・競合比較（Grok API）
industry（業界リサーチ）
  • トレンド・主要プレイヤー・成長ドライバー・リスク・規制動向（Grok API）
market（マーケット概況）
  • 値動き・マクロ要因・センチメント・注目イベント・セクターローテーション（Grok API）
business（ビジネスモデル分析）
  • 事業概要（何で稼いでいるか）
  • 事業セグメント構成（セグメント名・売上比率・概要）
  • 収益モデル（ストック型/フロー型/サブスク等）
  • 競争優位性（参入障壁・ブランド・技術・moat）
  • 重要KPI（投資家が注目すべき指標）
  • 成長戦略（中期経営計画・M&A・新規事業）
  • ビジネスリスク（構造的リスク・依存度）

API について

Grok API
  • XAI_API_KEY 環境変数が設定されている場合のみ Grok API を利用
  • 未設定時は yfinance データのみでレポート生成（stock の場合）
2層構成
  1. Layer 1 (yfinance): 常に利用可能（ファンダメンタルズ・株価データ）
  2. Layer 2 (Grok API): XAI_API_KEY 設定時（X投稿・Web検索による深掘り分析）
  • industry / market / business は Layer 2 が必要。未設定時はその旨を表示
APIステータスサマリー（KIK-431）

各レポートの末尾に Grok API の状態を表示する:

状態表示
正常✅ 正常
未設定🔑 未設定 — XAI_API_KEY を設定すると利用可能
認証エラー❌ 認証エラー (401) — XAI_API_KEY を確認してください
レート制限⚠️ レート制限 (429) — しばらく待ってから再試行
タイムアウト⏱️ タイムアウト — ネットワーク接続を確認
その他のエラー❌ エラー — 詳細は stderr を確認

出力の補足

スクリプトの出力をそのまま表示した後、Claudeが以下を補足してください:

stock の場合
  • ファンダメンタルズデータと Grok リサーチの整合性を確認
  • バリュースコアと市場センチメントの乖離があれば指摘
  • 投資判断に影響する追加コンテキストがあれば補足
industry の場合
  • 日本市場固有の事情を補足（規制環境、参入障壁等）
  • 関連する銘柄スクリーニングの提案（/screen-stocks との連携）
market の場合
  • ポートフォリオへの影響を推定（/stock-portfolio との連携）
  • 類似過去事例があれば言及
business の場合
  • セグメント構成と株価バリュエーションの関係を考察
  • 収益モデルの持続性（ストック型は安定、フロー型は景気感応度高い等）
  • 競争優位性が実際の財務指標（ROE、利益率等）に表れているか確認
  • /stock-report の結果と合わせてファンダメンタルズとの整合性を補足

実行例

# 銘柄リサーチ
python3 .../run_research.py stock 7203.T
python3 .../run_research.py stock AAPL

# 業界リサーチ
python3 .../run_research.py industry 半導体
python3 .../run_research.py industry "Electric Vehicles"

# マーケットリサーチ
python3 .../run_research.py market 日経平均
python3 .../run_research.py market "S&P500"

# ビジネスモデル分析
python3 .../run_research.py business 7751.T
python3 .../run_research.py business AAPL

前提知識統合ルール (KIK-466)

get_context.py の出力に以下がある場合、リサーチ結果と統合して回答する:

  • 保有銘柄との関連: リサーチ対象セクターにPF保有銘柄がある場合、「保有中の7203.Tに影響あり → ヘルスチェック推奨」
  • 過去リサーチ（SUPERSEDES）: 同一対象の前回リサーチと比較。「前回（2週間前）: センチメント中立 → 今回: やや強気」
  • 投資メモ: 対象銘柄の懸念・テーゼがあれば、リサーチ結果と照合して更新の示唆
  • ウォッチリスト: リサーチ対象がウォッチ中なら「監視中銘柄 → 買い時判断材料」と文脈を付加
分析結論の記録促し

stock/business/industry リサーチで銘柄への見解・テーゼ性のある結論を含む回答をした場合:

💡 この分析はまだ投資メモとして記録されていません。テーゼ/懸念として記録しますか？

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