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github.com/octagonaiデータ・データベース130253 回インストール21 週間前に更新
リポジトリ

stock-historical-index について

Octagon MCPを通じて市場指数の日次終値データを取得するスキルです。指定期間の市場トレンド、リターン、出来高、ボラティリティの分析に役立ちます。

主な機能

  1. 01指数シンボルと期間を指定した照会
  2. 02日次OHLCVおよびVWAPの取得
  3. 03日々の変動と出来高の確認
  4. 04リターン・トレンド・ボラティリティの分析

活用シーン

  1. 01指定期間の市場動向の確認
  2. 02複数指数の過去リターン比較
  3. 03大幅変動日と出来高急増日の特定
  4. 04市場環境に照らした個別株の動きの把握

MCP 対応

AIエージェントにOctagon MCPを設定し、`octagon-mcp` の `octagon-agent` ツールで指数データを取得します。

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/octagonai/skills --skill stock-historical-index

インストール後、Claude Code で/stock-historical-index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。

marketplace.json
README.md
references/
interpreting-results.md
mcp-setup.md

詳細

株価指数の過去データ

Octagon MCP サーバーを使用して、市場指数の過去の終値データをすべて取得します。

前提条件

AI エージェント（Cursor、Claude Desktop、Windsurf など）で Octagon MCP が設定されていることを確認してください。インストール手順については、references/mcp-setup.md を参照してください。

ワークフロー

1. パラメーターを特定する

クエリのパラメーターを決定します。

  • 指数シンボル：^GSPC（S&P 500）、^DJI（ダウ）、^IXIC（NASDAQ）など
  • 開始日：期間の開始日
  • 終了日：期間の終了日
2. Octagon MCP 経由でクエリを実行する

octagon-agent ツールを使い、自然言語のプロンプトを指定します。

Retrieve full historical end-of-day price data for the <INDEX> index from <START_DATE> to <END_DATE>.

MCP 呼び出し形式：

{
  "server": "octagon-mcp",
  "toolName": "octagon-agent",
  "arguments": {
    "prompt": "Retrieve full historical end-of-day price data for the ^GSPC index from 2025-01-01 to 2025-04-30."
  }
}
3. 予想される出力

エージェントは、包括的な指数の日次データを返します。

日付始値高値安値終値出来高変動幅変動率VWAP
2025-04-305,499.445,581.845,433.245,569.075.45B+69.63+1.27%5,520.90
2025-04-295,508.875,571.955,505.705,560.824.75B+51.95+0.94%5,536.84
...........................

主な統計：

  • 1日の最大出来高：2025-04-09 の 9.49B
  • 1日の最大上昇率：2025-04-09 の +9.90%
  • 1日の最大下落率：2025-04-04 の -4.12%
  • 対象取引日数：79

データソース：octagon-stock-data-agent

4. 結果を解釈する

次の項目に関するガイダンスは、references/interpreting-results.md を参照してください。

  • 指数価格の傾向を分析する
  • 期間リターンを計算する
  • 出来高のパターンを理解する
  • 重要な市場の変動を特定する

クエリの例

S&P 500 の履歴：

Retrieve full historical end-of-day price data for the ^GSPC index from 2025-01-01 to 2025-04-30.

NASDAQ 総合指数：

Get historical data for ^IXIC from 2024-01-01 to 2024-12-31.

ダウ・ジョーンズ：

Show ^DJI historical prices for Q1 2025.

ラッセル 2000：

Retrieve historical data for ^RUT from 2024-06-01 to 2025-06-01.

複数の指数：

Compare ^GSPC and ^IXIC performance from 2025-01-01 to 2025-03-31.

主な指数シンボル

米国の主要指数
シンボル指数説明
^GSPCS&P 500米国の大型株 500 銘柄
^DJIDow Jones優良株 30 銘柄
^IXICNASDAQ CompositeNASDAQ の全銘柄
^NDXNASDAQ 100NASDAQ の時価総額上位 100 銘柄
^RUTRussell 2000米国の小型株 2000 銘柄
セクター指数
シンボル指数説明
^XLKテクノロジーテクノロジーセクター
^XLF金融金融セクター
^XLVヘルスケアヘルスケアセクター
^XLEエネルギーエネルギーセクター
^XLI資本財資本財セクター
ボラティリティ指数
シンボル指数説明
^VIXVIX市場のボラティリティ
^VXNVXNNASDAQ のボラティリティ

指数データについて

価格の構成要素
項目説明
始値その日の最初の取引価格
高値その日の最高価格
安値その日の最低価格
終値その日の最後の取引価格
出来高取引された株式の総数
変動幅前日の終値からのポイント変動
変動率変動率
VWAP出来高加重平均価格
日中レンジの分析
指標計算式
日中レンジ高値 - 安値
レンジ率（高値 - 安値）/ 始値
レンジ内の位置（終値 - 安値）/（高値 - 安値）

リターンの計算

期間リターン
期間計算式
日次（終値 - 前日の終値）/ 前日の終値
週次（金曜日の終値 - 月曜日の始値）/ 月曜日の始値
月次（月末値 - 月初値）/ 月初値
年初来（現在値 - 年初値）/ 年初値
例

データより：

  • 開始時（1月2日）：5,868.56
  • 終了時（4月30日）：5,569.07
  • リターン：（5,569.07 - 5,868.56）/ 5,868.56 = -5.10%
累積リターン
Cumulative = (1 + r1) × (1 + r2) × ... × (1 + rn) - 1

出来高の分析

出来高のパターン
パターン解釈
出来高が多く、上昇強い買い
出来高が多く、下落強い売り
出来高が少なく、上昇弱い上昇
出来高が少なく、下落売り手不足
出来高指標
指標目的
1日平均出来高ベースライン
出来高の急増異常な動き
出来高のトレンド参加状況の変化
例

データから：

  • 最高出来高：2025-04-09に9.49B
  • +9.90%の上昇（大幅なラリー）と同時に発生

トレンド分析

トレンドの特定
パターン特徴
上昇トレンド高値切り上げ、安値切り上げ
下降トレンド高値切り下げ、安値切り下げ
もみ合いレンジ内で推移
反転トレンドの転換
移動平均
MA用途
50日短期トレンド
200日長期トレンド
ゴールデンクロス50 > 200（強気）
デッドクロス50 < 200（弱気）

ボラティリティ分析

ボラティリティの測定
指標計算方法
1日の値幅 %(高値 - 安値) / 終値
1日の変動1日の絶対変動幅
標準偏差リターンのばらつき
ボラティリティの状況
1日の変動率 %市場の状況
<0.5%低ボラティリティ
0.5-1%通常
1-2%高まり
>2%高ボラティリティ
>4%極端
例

データから：

  • 最大上昇率：+9.90%
  • 最大下落率：-4.12%
  • 値幅：14.02%
  • 解釈：ボラティリティが高まった期間

主要な市場イベント

重要な日の特定
条件しきい値
大幅上昇日上昇率 >2%
大幅下落日下落率 >2%
出来高の急増平均の2倍超
値幅の拡大通常の値幅の2倍超
イベント分析
データイベント
4月9日に+9.90%大幅なラリー
4月4日に-4.12%大幅な売り
出来高9.49B参加状況が最も活発

ベンチマークとしての利用

株価と指数の比較
比較項目計算式
アルファ株式リターン - 指数リターン
ベータ株式ボラティリティ / 指数ボラティリティ × 相関
相対力株式 / 指数
利用例
  • 保有株のリターンは+15%
  • S&P 500のリターンは-5.10%
  • アルファ：+20.10%のアウトパフォーマンス

よくあるユースケース

市場環境
What was the overall market doing when my stock fell?
リターンの比較
How did the S&P 500 perform in Q1 2025?
ボラティリティの評価
What were the biggest up and down days for the market in 2024?
トレンド分析
Is the market in an uptrend or downtrend?
出来高分析
What were the highest volume days for the S&P 500?

分析のヒント

  1. 状況把握に活用する：指数のパフォーマンスから株価の動きを説明できます。

  2. アルファを計算する：自分のリターンと市場を比較します。

  3. 出来高に注目する：出来高の多い日は重要です。

  4. 極端な動きを追跡する：大幅な上昇・下落は市場心理を示します。

  5. 指数を比較する：指数が異なれば、示すシグナルも異なります。

  6. VIXを考慮する：恐怖感を測るボラティリティ指数です。

他のスキルとの連携

スキル組み合わせて使う方法
stock-performance株式と指数の比較
sector-performance-snapshotセクターと指数の比較
stock-quote現在と過去の比較
historical-market-cap時価総額と指数の比較

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