mlb-trade-evaluator

MLB トレード評価ツール

目次

• 例
• ワークフロー
• 一般的なパターン
• ガードレール
• クイックリファレンス

例

シナリオ：相手が Aaron Judge（OF）を Bobby Witt Jr.（SS）＋ Spencer Strider（SP）と交換するトレードを持ちかけています。今日は 2026-06-10 です。ユーザーは 12 チームリーグで 4 位です。mlb-category-state-analyzer からの cat_pressure シグナルは、SB 圧力 85、HR 圧力 55、K 圧力 70、QS 圧力 80、OBP 圧力 60、その他は 40～50 です。ユーザーは OF に余剰戦力がありますが、SS は手薄です。mlb-opponent-profiler による相手のアーキタイプは active です。

シーズン残り期間の ATC 投影（第 11～23 週、残り約 105 試合）：

選手	R	HR	RBI	SB	OBP	K	QS	SV	$価値
Judge（獲得）	75	28	78	2	.405	—	—	—	$34
Witt（放出）	70	20	65	25	.355	—	—	—	$32
Strider（放出）	—	—	—	—	—	165	12	0	$26

カテゴリごとの差分（こちら側から相手側を引いた値。cat_pressure で重み付け）：

カテゴリ	差分（未調整）	圧力	重み付け後の差分
R	+5	45	+2.3
HR	+8	55	+4.4
RBI	+13	45	+5.9
SB	−25	85	−21.3
OBP	+.050 (×PA)	60	+3.0
K	−165	70	−115.5
QS	−12	80	−96.0
SV	0	45	0
ERA/WHIP	中立	50	0
合計			−217.2

トレード価値の差分（未調整） = $34 − ($32 + $26) = −$24。

枠価値ボーナス（原則 #9）：選手 2 人を放出し、1 人を獲得するため、こちらは枠が正味で 1 つ空きます。相手は 0 です。slot_value_delta = (1 − 0) × $2.50 = +$2.50。

不利な選別のパイプライン（@skills/adverse-selection-prior/ に委任）：

• 入力：offer_type=trade、proposer_archetype=active、offer_symmetry_score=20（事前調整比 −37%。明らかにこちらに不利な偏り）、proposer_info_asymmetry=55。
• スキルの出力：prior_ev_probability=0.30、recommended_adjustment=0.85。表面上はこちらに不利な条件にもかかわらず、アクティブなトレーダーが多数の選択肢からこのオファーを選んだことを根拠として挙げています。

調整後のトレード価値の差分：

trade_value_delta_raw       = −$24.00
+ slot_value_delta          = +$2.50
= trade_value_delta_pre_adj = −$21.50
× recommended_adjustment    = × 0.85
= trade_value_delta_adjusted= −$18.28

放出する選手のドル価値に対する割合で表すと、−$18.28 / $58 = −31.5% となり、−20% の拒否しきい値を下回ります。

ポジションの柔軟性の差分：−30（希少な SS を失い、余剰の OF を獲得）。 プレーオフへの影響（第 21～23 週）：Judge の予定試合数は 19 試合で、Witt の 18 試合＋Strider の先発 4 試合と比較すると −35 です（優勝決定週に K/QS の先発 4 試合分を失います）。

判定基準（原則 #8）：

• delta_pct = −31.5% で、明らかに −20% を下回っています。
• 不利な選別の事前確率は 0.34 で、こちらにとってオファーが −EV である強い根拠があります。
• 肯定側と批判側の見解は一致しています。SB、K、QS がいずれも高い圧力のもとで大きく損なわれます。
• 限定的な拒否条件に該当します：delta < −20% かつ不利な選別を示す明確な根拠があること。

判定：拒否。必ずカウンターを提示するルールを適用する場合も、こちらから提示するはずのカウンター案「Judge + Webb + Ruiz for Witt + Strider」を、交渉を打ち切る際の要求として含めます。ただし、価値の目減りにより不利な状態が続くため、事前に拒否すると決めておきます。

ワークフロー

このチェックリストをコピーして、進捗を記録してください。

Trade Evaluation Progress:
- [ ] Step 1: Parse the offer (players in, players out, both sides)
- [ ] Step 2: Pull rest-of-season ATC projections for every player
- [ ] Step 3: Compute per-category deltas (counting + ratio)
- [ ] Step 4: Apply cat_pressure weights from category-state-analyzer
- [ ] Step 5: Compute raw trade_value_delta in dollars
- [ ] Step 6: Compute slot_value_delta (optionality bonus)
- [ ] Step 7: Invoke @skills/adverse-selection-prior/ and apply the haircut
- [ ] Step 8: Assess positional_flex_delta
- [ ] Step 9: Compute playoff_impact (weeks 21-23 only, July+)
- [ ] Step 10: Render verdict + counter via the +15% / -20% ladder

ステップ 1：オファーを解析する

双方について、誰を放出し、誰を獲得するのかを正確に記録します。リーグ内ではトレードはゼロサムです。入力スキーマについては、resources/template.md を参照してください。

• ロスターに加わる選手（IN）をすべて列挙する
• ロスターから外れる選手（OUT）をすべて列挙する
• 各選手の Yahoo におけるポジション適格性（C/1B/2B/3B/SS/OF/Util/SP/RP）を記録する
• IL ステータス、トレード保護条項、または進行中の週 2 回先発予定を記録する
• 相手のチームスラッグを記録し、相手のアーキタイプを確認するために context/opponents/<team>.md を参照できるようにする

ステップ 2：シーズン残り期間の投影を取得する

信頼できる情報源は FanGraphs ATC（アンサンブル投影）です。代替情報源は FanGraphs Depth Charts、次に Razzball Player Rater です。関係する選手全員について、シーズン残り期間の予測合計値を取得します。

• 野手の場合：シーズン残りのR、HR、RBI、SB、OBP、打席数
• 投手の場合：シーズン残りのK、投球回、ERA、WHIP、QS、SV
• 各ソースのURLをシグナルファイルのフロントマターに記載する
• 投影値が見つからない場合は、信頼度を0.5に下げてフラグを付ける

ソースの詳細な優先順位については、resources/methodology.md#projection-sourcingを参照してください。

Step 3: カテゴリごとの差分を計算する

カウントスタッツ（R、HR、RBI、SB、K、QS、SV）：獲得選手の合計から放出選手の合計を単純に差し引きます。

率系スタッツ（OBP、ERA、WHIP）：予測打席数（野手）または投球回（投手）で重み付けします。重み付けの計算式については、resources/methodology.md#ratio-category-mathを参照してください。

• カテゴリごとのカウントスタッツの差分
• 率系カテゴリの差分を、出場量で重み付けしたチーム平均の変化として表す
• カテゴリごとの差分を表に記録する（両チームを並べて表示）

Step 4: cat_pressureの重みを適用する

mlb-category-state-analyzerの最新のsignals/YYYY-MM-DD-cat-state.mdを読み込みます。10個のカテゴリそれぞれについて、生の差分にcat_pressure / 50を掛けます。

• 重み付け後の差分 = raw_delta × (cat_pressure / 50)
• 重み付け後の差分を合計 → cat_pressure_weighted_delta

Step 5: 生のtrade_value_deltaを計算する

FanGraphs Auction Calculatorのシーズン残りのドル価値を使用します（入手できない場合はRazzballを使用します）。

trade_value_delta_raw = Sum($ of players IN) − Sum($ of players OUT)

これが出発点です。スロット価値ボーナスと逆選択による割引は、まだ含まれていません。

Step 6: slot_value_delta（選択肢のボーナス）を計算する

空いているベンチ枠には、選択肢として約$2～3の価値があります。ストリーマー、IL枠での保有、またはハンドカフ狙いの選手を置けます。2対1のトレードでは、片方のチームのロースター枠が1つ空きます。

slot_value_delta = (N_slots_cleared_for_us − N_slots_cleared_for_them) × $2.50

内訳：

• N_slots_cleared_for_us =（こちら側から放出する選手数）−（こちら側が獲得する選手数）。結果が0未満の場合は0とする
• N_slots_cleared_for_them = 相手側について同様に計算

例：

• 1対1：どちらの側も空く枠は0 → slot_value_delta = $0
• 2対1（こちらが2人送り、1人獲得）：こちらは枠が1つ空き、相手は0 → +$2.50
• 1対2（こちらが1人送り、2人獲得）：こちらは0、相手は枠が1つ空き → −$2.50
• 3対1（こちらが3人送り、1人獲得）：こちらは枠が2つ空き、相手は0 → +$5.00

trade_value_delta_rawに加算し、trade_value_delta_pre_adjを算出します。

根拠については、resources/methodology.md#slot-value-optionality（game-theory-principles.md #9）を参照してください。

Step 7: @skills/adverse-selection-prior/を呼び出し、割引を適用する

このステップでは、原則#4（持ち込まれたオファーにおける逆選択）を実際の処理に反映します。評価器は事前分布を自ら計算せず、専用のスキルに委任して、その出力を使用します。

• @skills/adverse-selection-prior/ に渡す入力を準備します：
  • offer_type：trade（以前の提案へのカウンターの場合は counter_offer）
  • proposer_archetype：context/opponents/<opponent-team>.md から読み取ります（active、expert、dormant、frustrated、unknown のいずれか）。ファイルがない場合は unknown を使用します。
  • offer_symmetry_score：自チームの表面上の評価から算出する 0～100 の整数です。次のように割り当てます：
    • trade_value_delta_pre_adj / Σ($_OUT) ≥ 0 → 72（公平、または有利に見える提案）
    • 0 > 比率 ≥ −10% → 60
    • −10% > 比率 ≥ −25% → 40
    • 比率 < −25% → 20
  • proposer_info_asymmetry：0～100 の整数です。デフォルトは 50 です。次のいずれかに該当する場合は 80 以上に引き上げます：最近の負傷情報をまだ確認できていない、クローザーの役割変更が保留中、ラインナップ構成の変更、トレード期限のタイミング。採点ガイドは resources/methodology.md#adverse-selection-delegation を参照してください。
• 上記 4 つの入力を使って @skills/adverse-selection-prior/ を呼び出します。
• スキルの出力仕様に従います：
  • prior_ev_probability — シグナルファイルにそのまま保存します。
  • recommended_adjustment（浮動小数点数。通常 0.80～1.00）— 乗算によるヘアカットです。
  • bayesian_rationale — 評決ブロックの根拠に埋め込みます。
  • override_hints — 各ヒントを red_team_finding としてシグナルファイルに追加します。
• 次を計算します：

  trade_value_delta_adjusted = trade_value_delta_pre_adj × recommended_adjustment
  

• 出力シグナルブロックの adverse_selection_adjustment に 1 − recommended_adjustment を記録します（パーセンテージのヘアカットとして表し、例：0.88 →「12% haircut」）。

**符号に関する注記：**ヘアカットはデルタに乗算します。推定値の絶対値を両方向で小さくします。正のデルタはゼロに近づき（利益を過大評価していた場合）、負のデルタもゼロに近づきます（損失を過大評価していた場合）。これは Akerlof 型の事前分布として数学的に正しい処理です。このスキルは、モデルの信頼性が想定より低いことを示すため、ゼロに近づけて判断します。評決ラダーでは、ヘアカット後のパーセンテージに厳格な閾値（+15% / −20%）を設定して補います。そのため、中程度に負の未調整デルタに大きなヘアカットが適用されると中間帯（COUNTER）に入り、非常に負の未調整デルタは、どのようなヘアカットが適用されても −20% の REJECT 閾値を下回ります。ヘアカットによってラダーの境界値と同値になった場合は、COUNTER として処理します（常にカウンターするルールに従います）。

ステップ 8：positional_flex_delta を評価する

トレードによってロースターの柔軟性がどう変わるかに基づき、−100～+100 でスコアを付けます。resources/methodology.md#positional-flex-scoring を参照してください。

• 余剰から希少なポジション（C、SS、2B）を獲得する＝プラス
• 希少なポジションを失う＝マイナス
• 複数ポジションの適格性を獲得する＝プラス
• ベンチ選手 2 人を先発選手 1 人にまとめる＝プラス（ベンチを空けられる）

ステップ 9：playoff_impact を計算する（7 月 1 日以降のみ）

7 月 1 日以降に行うトレードでは、特に第 21、22、23 週の優勝決定期間を評価します。mlb-playoff-scheduler のシグナルファイルを読み込み、各選手の playoff_games と playoff_matchup_quality を確認します。

playoff_impact = Sum(playoff_games × matchup_quality of IN)
               − Sum(playoff_games × matchup_quality of OUT)

50 を中立として、0～100 に正規化します。

ステップ 10：+15% / −20% のラダーで評決を出す

trade_value_delta_adjusted を、放出する選手の金額に対する割合で表します：

delta_pct = trade_value_delta_adjusted / Σ($_OUT)

原則 #8 の評決ラダーを適用します：

delta_pct	評決	条件
≥ +15%	ACCEPT	かつ、advocate / critic の各バリアントの判断が一致し、かつ圧力が 80 以上のカテゴリに負の加重デルタがない
−20% < delta_pct < +15%	COUNTER（具体的なパッケージを提示）	必ず具体的なカウンターを提示します。この範囲では、単純に拒否してはいけません
≤ −20%	REJECT	かつ、prior_ev_probability ≤ 0.35（明確な逆選択の証拠）

**常にカウンターするルール：**中間帯では、こちらが断りたいと感じても、原則 #8（反復取引における評判）に従って具体的なカウンターパッケージを提示します。ぞんざいな拒否は今後の提案を途絶えさせますが、理由を示したカウンターなら交渉の機会を維持できます。 REJECT の条件を一部しか満たさない場合（例：delta_pct ≤ −20% だが prior_ev_probability > 0.35）：より厳しい条件のパッケージを提示する COUNTER に格下げします。

すべての判定は、動詞を1つだけ使った推奨で締めくくります：ACCEPT、COUNTER (with specific proposal)、または REJECT。「検討する」は使いません。

出力スキーマについては、resources/template.md#verdict-block を参照してください。resources/evaluators/rubric_mlb_trade_evaluator.json を使って検証してください。リリースに必要な平均スコアの最低値：3.5。

よくあるパターン

パターン1：スター選手と控え選手の交換

• 相手が、こちらの中堅選手2人または3人とスター選手1人の交換を提示します。相手は注目を集める選手を獲得し、こちらは2対1の交換でベンチ枠が空くため、ロスター枠の価値ボーナスを得ます。
• 典型的な落とし穴：金額上の価値は近く見えますが、相手がこの交換を選んだため、逆選択による割引を見込む必要があります。
• ルール：slot_value_delta はこちらに有利に傾きます（+$2.50 または +$5）。ただし、逆選択による割引は適用されます。trade_value_delta_adjusted が +15% を超えているか、また放出する選手が放出可能な層ではないかを確認してください。判断に迷う場合は、REJECT ではなく COUNTER にします。

パターン2：カテゴリーを狙った交換

• 双方がそれぞれの弱点を補う、価値が対称的なトレードです（例：相手は HR/RBI と引き換えに K/QS をこちらに渡します）。
• 診断：交換は、こちらの cat_pressure に合っていますか、それとも相手のものに合っていますか？相手のものに合っている場合、割引幅は大きくなります（対称的な交換は実際にはこちらに不利です）。
• ルール：獲得するカテゴリーのプレッシャーが70以上、放出するカテゴリーのプレッシャーが40以下で、かつ割引適用後の delta_pct ≥ +15% の場合に限り ACCEPT とします。それ以外は COUNTER にします。

パターン3：買い時・売り時を狙った回帰プレー

• 提案には、現在、基礎指標を上回る、または下回る成績を残している選手が含まれます。mlb-regression-flagger のシグナルと照合してください。
• ルール：相手の選手の regression_index が大きく正（不運で、成績回復が見込まれる）で、こちらの選手の値が大きく負（幸運で、成績低下が見込まれる）場合は、これを @skills/adverse-selection-prior/ に渡し、proposer_info_asymmetry を30～40に設定します（こちらの方が相手より回帰に関する情報を持っている可能性が十分にあります）。その結果、割引幅が小さくなり、delta_pct が +15% を超えることがあります。

パターン4：けがに隣接した苦し紛れの提案

• 相手の選手は IL にいるか、軽いけがを抱えています。提案では割安さがうたわれます。
• ルール：proposer_info_asymmetry = 80+ に設定します（相手の方がけがについて多くの情報を持っています）。このスキルは通常、recommended_adjustment ≈ 0.80 を返します。割引適用後の delta_pct が −20% を下回るかどうかに応じて、通常は COUNTER または REJECT にします。

パターン5：プレーオフ週の日程を利用した裁定取引（7月以降）

• 獲得する選手は第21～23週に20試合、放出する選手は14試合です。シーズン残りの金額上の価値が横ばいでも、プレーオフでの価値は異なります。
• ルール：7月15日以降に提案されたトレードでは、playoff_impact の重みを2倍にします。プレーオフへのプラスの影響を使って、僅差で COUNTER となるケースを ACCEPT に引き上げてください。

ガードレール

1. 必ずカウンターする — 単なるREJECTの適用範囲は狭いです。 game-theory-principles.md #8（繰り返しゲームにおける評判）にあるとおり、公正なカウンターを添えて断ればオファーの流れを維持できますが、突き放すように断るとオファーは途絶えます。REJECTを使うのは、delta_pct ≤ −20% かつ明確な逆選択の証拠（prior_ev_probability ≤ 0.35）がある場合に限ります。それ以外の中間帯のオファーには、具体的なパッケージを添えてCOUNTERします。

2. 逆選択の事前確率は委譲し、インラインで再計算しないでください。 ステップ7では @skills/adverse-selection-prior/ を呼び出します。ここでそのロジックを重複して実装しないでください。このスキルはトレード、ウェーバーでの放出、今後のM&A／交渉スキルでも再利用されます。単一の情報源として維持することで、ロジックのずれを防げます。

3. ヘアカットはカテゴリごとの差分ではなく、trade_value_delta_pre_adj に適用してください。 事前確率で調整するのは、チームの純ドル価値の推定値であり、個々のカテゴリへの寄与ではありません。カテゴリ差分の表にはヘアカットを適用せず、テンプレートにそのまま表示します。

4. 枠価値ボーナスは対称です。 相手が2人を送り、こちらが1人を送る場合、slot_value_delta はこちらの視点ではマイナスです。ベンチ枠の選択肢が増えるのは相手だからです。こちらが2対1で選手を受け取る場合、マイナス符号を忘れないでください。

5. シーズン残り期間の予測値を使い、シーズン全体やシーズン開始から現在までの値は使わないでください。 以前と同じルールです。atcではなくatcrを使ってください。

6. 比率カテゴリでは、量による加重が必要です。 OBP、ERA、WHIPの差分は、PAまたはIPで加重してください。

7. まず cat_pressure シグナルを確認してください。 今日の mlb-category-state-analyzer の出力がまだない場合は、最初に実行してください。

8. カウンターの内容を数値で具体化し、「もっと要求する」とだけ言わないでください。 選手名を挙げた具体的な代替パッケージを提案してください。

9. トレード期限が近いか確認してください。 Yahooの期限は8月6日です。その前の週に提案されたトレードには注意喚起を付けてください。

10. 双方への影響を考慮してください。 相手がプレーオフ進出枠を争う直接の競争相手なら、相手を利するトレードは二重に悪影響があります。出力ブロックには、相手の身元と順位がどれほど近いかを記載してください。

11. 初心者向けの語り口で出力してください。 ユーザーには野球の知識がまったくありません。すべてのスタッツは、少なくとも一度は平易な言葉で説明してください。ユーザー向けの推奨文はすべて、ACCEPT、COUNTER (with specific package)、またはREJECTで終えてください。

12. 判断を記録してください。 mlb-decision-logger を通じて、すべてのシグナル値（prior_ev_probability、recommended_adjustment、slot_value_delta、trade_value_delta_adjusted、判定、信頼度、および4週間後の will_verify_on 日付を含む）とともに、tracker/decisions-log.md に出力してください。

クイックリファレンス

主要な数式：

Counting-cat delta (cat C):
  raw_delta_C = Σ(projected_C of IN) − Σ(projected_C of OUT)

Ratio-cat delta (OBP example):
  PA-weighted OBP_IN and OBP_OUT, then team-level shift

Weighted cat delta:
  weighted_delta_C = raw_delta_C × (cat_pressure_C / 50)

Total cat delta:
  trade_cat_delta = Σ weighted_delta_C

Raw trade value:
  trade_value_delta_raw = Σ($_IN) − Σ($_OUT)

Slot-value bonus:
  slot_value_delta = (slots_cleared_us − slots_cleared_them) × $2.50

Pre-adjustment delta:
  trade_value_delta_pre_adj = trade_value_delta_raw + slot_value_delta

Adverse-selection haircut (via @skills/adverse-selection-prior/):
  trade_value_delta_adjusted = trade_value_delta_pre_adj × recommended_adjustment

Percent expression:
  delta_pct = trade_value_delta_adjusted / Σ($_OUT)

Playoff impact (July+):
  playoff_impact = Σ(games_21_23 × matchup_q of IN)
                 − Σ(games_21_23 × matchup_q of OUT)

判定基準（原則 #8）：

delta_pct	判定	追加条件
≥ +15%	ACCEPT	かつ、支持者と批判者の見解が一致し、圧力が80以上のカテゴリにマイナスがない
−20% < d < +15%	COUNTER（具体的なパッケージを提示）	常に適用。この範囲では、単純に拒否してはなりません
≤ −20%	REJECT	かつ prior_ev_probability ≤ 0.35

逆選択の事前確率の概要（@skills/adverse-selection-prior/ より）：

recommended_adjustment	典型的な原因	delta_pct への影響
1.00	対戦相手は休眠状態、情報格差は小さい	変更なし
0.95	対戦相手は積極的、対称的なオファー	影響度を5%低減
0.90	標準的な積極的対戦相手	影響度を10%低減
0.85	専門知識のある対戦相手、情報格差あり	影響度を15%低減
0.80	専門知識のある対戦相手、重大な情報の非対称性あり	影響度を20%低減

主要なリソース：

• resources/template.md：オファー入力のスキーマ、カテゴリごとのデルタ表（両チーム分）、価値／スロット／逆選択／柔軟性／プレーオフの各ブロック、根拠と対案を含む判定ブロック、3つの実例（ACCEPT、COUNTER、REJECT）
• resources/methodology.md：予測値の情報源、カウントカテゴリと率カテゴリの計算、cat_pressure の重み付け、価値のドル換算、スロット価値のオプショナル性、逆選択の事前確率への委任、柔軟性の評価、プレーオフへの影響、常に対案を提示するルールを含む新しい判定基準
• resources/evaluators/rubric_mlb_trade_evaluator.json：逆選択の統合、スロット価値ボーナスの適用、判定基準の正確性を含む品質基準

必要な入力：

• トレードオファー（IN の選手、OUT の選手、オファーを開始した対戦相手）
• シーズン残り期間の ATC 予測値（FanGraphs）
• 現在の cat_pressure シグナル（mlb-category-state-analyzer から取得）
• オークション計算ツールのドル価値（FanGraphs）
• 各選手のポジション適性（Yahoo）
• context/opponents/<team>.md にある対戦相手のアーキタイプ（mlb-opponent-profiler が作成）
• 買い時／売り時の確認と情報の非対称性の評価に使う regression_index シグナル（mlb-regression-flagger から取得）
• 負傷状況（RotoWire）
• 7月以降の場合：各選手の playoff_games と playoff_matchup_quality
• 逆選択の出力（@skills/adverse-selection-prior/ から取得）（ステップ 7）

生成される出力：

• 10カテゴリそれぞれの trade_cat_delta（未加工値＋圧力加重値）
• trade_value_delta_raw（$）
• slot_value_delta（$）
• trade_value_delta_pre_adj（$）
• prior_ev_probability（委任先のスキルから取得）
• recommended_adjustment（委任先のスキルから取得）
• adverse_selection_adjustment（= 1 − recommended_adjustment）
• trade_value_delta_adjusted（$）
• delta_pct（trade_value_delta_adjusted / Σ$_OUT）
• positional_flex_delta（±100）
• playoff_impact（0～100、7月以降）
• verdict（accept / counter / reject）と根拠（逆選択スキルによる bayesian_rationale を含む）
• 対案パッケージ：判定が ACCEPT の場合を除き、必ず明記します（REJECT の場合も、参考情報としてこちらが提示したはずの対案を含めます）
• signals/YYYY-MM-DD-trade-<opponent>.md に書き込まれるシグナルファイル
• mlb-decision-logger による意思決定ログの記録