stanley-druckenmiller-investment

Druckenmiller Strategy Synthesizer

Purpose

Synthesize outputs from 8 upstream analysis skills (5 required + 3 optional) into a single composite conviction score (0-100), classify the market into one of 4 Druckenmiller patterns, and generate actionable allocation recommendations. This is a meta-skill that consumes structured JSON outputs from other skills — it requires no API keys of its own.

When to Use This Skill

English:

• User asks "What's my overall conviction?" or "How should I be positioned?"
• User wants a unified view synthesizing breadth, uptrend, top risk, macro, and FTD signals
• User asks about Druckenmiller-style portfolio positioning
• User requests strategy synthesis after running individual analysis skills
• User asks "Should I increase or decrease exposure?"
• User wants pattern classification (policy pivot, distortion, contrarian, wait)

Japanese:

• 「総合的な市場判断は？」「今のポジショニングは？」
• ブレッドス、アップトレンド、天井リスク、マクロの統合判断
• 「エクスポージャーを増やすべき？減らすべき？」
• 「ドラッケンミラー分析を実行して」
• 個別スキル実行後の戦略統合レポート

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Input Requirements

Required Skills (5)

#	Skill	JSON Prefix	Role
1	Market Breadth Analyzer	market_breadth_	Market participation breadth
2	Uptrend Analyzer	uptrend_analysis_	Sector uptrend ratios
3	Market Top Detector	market_top_	Distribution / top risk (defense)
4	Macro Regime Detector	macro_regime_	Macro regime transition (1-2Y structure)
5	FTD Detector	ftd_detector_	Bottom confirmation / re-entry (offense)

Optional Skills (3)

#	Skill	JSON Prefix	Role
6	VCP Screener	vcp_screener_	Momentum stock setups (VCP)
7	Theme Detector	theme_detector_	Theme / sector momentum
8	CANSLIM Screener	canslim_screener_	Growth stock setups + M(Market Direction)

Run the required skills first. The synthesizer reads their JSON output from reports/.

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Execution Workflow

Phase 1: Verify Prerequisites

Check that the 5 required skill JSON reports exist in reports/ and are recent (< 72 hours). If any are missing, run the corresponding skill first.

Phase 2: Execute Strategy Synthesizer

python3 skills/stanley-druckenmiller-investment/scripts/strategy_synthesizer.py \
  --reports-dir reports/ \
  --output-dir reports/ \
  --max-age 72

The script will:

1. Load and validate all upstream skill JSON reports
2. Extract normalized signals from each skill
3. Calculate 7 component scores (weighted 0-100)
4. Compute composite conviction score
5. Classify into one of 4 Druckenmiller patterns
6. Generate target allocation and position sizing
7. Output JSON and Markdown reports

Phase 3: Present Results

Present the generated Markdown report, highlighting:

• Conviction score and zone
• Detected pattern and match strength
• Strongest and weakest components
• Target allocation (equity/bonds/alternatives/cash)
• Position sizing parameters
• Relevant Druckenmiller principle

Phase 4: Provide Druckenmiller Context

Load appropriate reference documents to provide philosophical context:

• High conviction: Emphasize concentration and "fat pitch" principles
• Low conviction: Emphasize capital preservation and patience
• Pattern-specific: Apply relevant case study from references/case-studies.md

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7-Component Scoring System

#	Component	Weight	Source Skill(s)	Key Signal
1	Market Structure	18%	Breadth + Uptrend	Market participation health
2	Distribution Risk	18%	Market Top (inverted)	Institutional selling risk
3	Bottom Confirmation	12%	FTD Detector	Re-entry signal after correction
4	Macro Alignment	18%	Macro Regime	Regime favorability
5	Theme Quality	12%	Theme Detector	Sector momentum health
6	Setup Availability	10%	VCP + CANSLIM	Quality stock setups
7	Signal Convergence	12%	All 5 required	Cross-skill agreement

4 パターン分類

パターン	発動条件	ドラッケンミラーの原則
政策転換の予測	移行期のレジーム ＋ 高い移行確率	「中央銀行と流動性に注目する」
持続不可能な歪み	トップリスク >= 60 ＋ 収縮／インフレレジーム	「間違ったときの損失の大きさが最も重要」
極端なセンチメントへの逆張り	FTD 確認済み ＋ 高いトップリスク ＋ 弱気の市場の広がり	「利益の大半は弱気相場で得られる」
待機・観察	確信度が低い ＋ シグナルが混在（デフォルト）	「見えないときは、無理に振らない」

確信度ゾーンの対応表

スコア	ゾーン	エクスポージャー	指針
80-100	最大の確信度	90-100%	絶好球 — 思い切り振る
60-79	高い確信度	70-90%	標準的なリスク管理
40-59	中程度の確信度	50-70%	ポジションサイズを縮小
20-39	低い確信度	20-50%	資本を守り、リスクを最小限に抑える
0-19	資本保全	0-20%	最大限の防御

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出力ファイル

• druckenmiller_strategy_YYYY-MM-DD_HHMMSS.json — 構造化された分析データ
• druckenmiller_strategy_YYYY-MM-DD_HHMMSS.md — 人が読みやすいレポート

API 要件

ありません。 このスキルは、他のスキルの JSON 出力を読み取ります。API キーは不要です。

参考ドキュメント

references/investment-philosophy.md

• ドラッケンミラーの基本原則：集中投資、資本保全、18 か月の時間軸
• 定量ルール：日次ボラティリティ目標、最大ポジションサイズ
• 確信度評価に哲学的な背景を示すときに読み込みます

references/market-analysis-guide.md

• シグナルからアクションへの対応付けフレームワーク
• 配分判断のためのマクロレジームの解釈
• 構成要素のスコアや配分根拠を説明するときに読み込みます

references/case-studies.md

• 歴史的事例：1992 年の GBP、2000 年のテクノロジーバブル、2008 年の危機
• 実際の市場状況に基づくパターン分類の事例
• ユーザーが歴史的な類似例について尋ねたときに読み込みます

references/conviction_matrix.md

• シグナルからアクションへの定量的な対応表
• マーケットトップゾーン × マクロレジームのマトリックス
• 特定のシグナルの組み合わせについて、正確なエクスポージャー数値が必要なときに読み込みます

参考資料を読み込むタイミング

• 初回使用時： フレームワークを理解するため、investment-philosophy.md を読み込みます
• 配分に関する質問： market-analysis-guide.md ＋ conviction_matrix.md を読み込みます
• 歴史的背景： case-studies.md を読み込みます
• 通常の実行： 参照資料は不要です — スクリプトがスコアを算出します

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他のスキルとの関係

スキル	関係	時間軸
Market Breadth Analyzer	入力（必須）	現在のスナップショット
Uptrend Analyzer	入力（必須）	現在のスナップショット
Market Top Detector	入力（必須）	2-8 週間の戦術的期間
Macro Regime Detector	入力（必須）	1-2 年の構造的期間
FTD Detector	入力（必須）	数日〜数週間のイベント
VCP Screener	入力（任意）	セットアップ固有
Theme Detector	入力（任意）	数週間〜数か月のテーマ
CANSLIM Screener	入力（任意）	セットアップ固有
このスキル	統合役	統合された確信度