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stock-performance

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github.com/octagonaiデータ・データベース130260 回インストール21 週間前に更新
リポジトリ

stock-performance について

Octagon MCPを通じて、上場企業の日次価格、取引量、パフォーマンス指標を取得するスキルです。指定銘柄や期間の分析に使え、複数銘柄の比較にも対応します。

主な機能

  1. 01日次終値と取引量を取得
  2. 02始値、高値、安値を照会
  3. 03期間を指定して過去の価格を確認
  4. 04複数銘柄のパフォーマンスを比較

活用シーン

  1. 01直近の価格と取引量の傾向を分析
  2. 02ポートフォリオのパフォーマンスを追跡
  3. 03決算やニュースの影響を評価
  4. 04同業銘柄の相対パフォーマンスを比較

MCP 対応

AIエージェントにOctagon MCPを設定し、octagon-agentツールで株式パフォーマンスデータを問い合わせます。

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-performance

インストール後、Claude Code で/stock-performance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

株価パフォーマンス

Octagon MCP サーバーを使用して、上場企業の日次終値、取引高、パフォーマンス指標を取得します。

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. 分析パラメーターの特定

クエリを実行する前に、次の項目を決めます。

  • ティッカー：株式銘柄コード（例：AAPL、MSFT、GOOGL）
  • 期間：日数または日付範囲
  • 指標（任意）：価格、取引高、リターン
2. Octagon MCP 経由でクエリを実行

自然言語のプロンプトを使用して、octagon-agent ツールを呼び出します。

Retrieve the daily closing prices for <TICKER> over the last <N> days.

MCP 呼び出し形式：

{
  "server": "octagon-mcp",
  "toolName": "octagon-agent",
  "arguments": {
    "prompt": "Retrieve the daily closing prices for AAPL over the last 30 days."
  }
}
3. 期待される出力

エージェントは、次のような構造化された価格データを返します。

日付終値取引高
2026-02-02$270.0173,677,607
2026-01-30$259.4892,443,408
2026-01-29$258.2867,253,009
.........

データソース：octagon-stock-data-agent、octagon-web-search-agent

4. 結果の解釈

次の項目の詳細については、references/interpreting-results.md を参照してください。

  • 価格トレンドの分析
  • 取引高パターンの評価
  • リターンの計算
  • サポート／レジスタンス水準の特定

クエリ例

日次終値：

Retrieve the daily closing prices for AAPL over the last 30 days.

長期の過去データ：

Get historical stock prices for MSFT for the past 90 days.

取引高の分析：

Retrieve daily trading volume for TSLA over the last 2 weeks.

価格レンジ：

What are the high and low prices for NVDA over the past month?

複数銘柄の比較：

Compare the stock performance of AAPL, MSFT, and GOOGL over the last 30 days.

52 週間の分析：

What is the 52-week high and low for AMZN?

主要指標

価格指標
指標説明
終値取引終了時の価格
始値取引開始時の価格
高値日中の最高値
安値日中の最安値
調整後終値配当／株式分割を調整した価格
取引高指標
指標説明
日次取引高1 日あたりの取引株数
平均取引高通常の日次取引高
相対取引高現在の取引高と平均の比較
取引高の推移時間の経過に伴う方向
リターン指標
指標計算方法
日次リターン（終値 - 前日終値）/ 前日終値
期間リターン（終了値 - 開始値）/ 開始値
累積リターン期間中の累積リターン
年率リターン期間リターンを 1 年分に換算

価格分析のフレームワーク

トレンド分析
パターン特徴
上昇トレンド高値と安値が切り上がる
下降トレンド高値と安値が切り下がる
横ばい一定のレンジ内での推移
ブレイクアウトレンジを超える値動き
ボラティリティの評価
指標説明
価格レンジ期間中の高値 - 安値
日次レンジ日々の高値と安値の平均差
標準偏差価格のばらつき
ベータ市場に対する相対値
サポート／レジスタンス
水準説明
サポート価格の下値支持線、買い需要がある水準
レジスタンス価格の上値抵抗線、売り圧力がある水準
移動平均動的なサポート／レジスタンス
節目価格心理的な水準

取引高分析

取引高パターン
パターン解釈
取引高増加 + 株価上昇強い買い意欲
取引高増加 + 株価下落強い売り圧力
取引高減少 + 株価上昇弱い上昇で、反転する可能性がある
取引高減少 + 株価下落売り意欲の不足
取引高指標
指標用途
取引高の急増異常な動き、潜在的な材料
取引高の縮小もみ合い、様子見の状態
取引高の推移価格トレンドを裏付ける
オンバランスボリューム累積取引高の方向

期間別の分析

短期（1～30 日）
注目点ユースケース
直近のパフォーマンス現在のモメンタム
取引シグナルエントリー／エグジットのタイミング
ニュースの影響イベント分析
ボラティリティリスク評価
中期（1～6か月）
注目点ユースケース
トレンドの特定方向性の確認
季節性周期的なパターン
決算の影響四半期ごとの影響
セクターローテーション相対的なパフォーマンス
長期（1年以上）
注目点ユースケース
大きなトレンド長期的な値動き
52週間の値幅バリュエーションの背景
回復／下落大きな変化
配当利回りインカム分析

比較分析

同業他社との比較
指標比較する内容
リターン相対的なパフォーマンス
ボラティリティリスクの比較
相関性値動きの類似性
出来高流動性の比較
ベンチマークとの比較
ベンチマーク用途
S&P 500大型株の基準
セクター ETF業界の状況
Nasdaqテクノロジー銘柄との比較
Russell 2000小型株の基準

分析のヒント

  1. 背景を考慮する：市場環境は個別株に影響します。

  2. イベントを考慮する：決算、配当、株式分割は株価に影響します。

  3. 出来高で確認する：株価の動きには出来高の裏付けが必要です。

  4. 複数の時間軸で見る：長期と短期の両方の視点で分析します。

  5. 同業他社と比較する：相対的なパフォーマンスが重要です。

  6. 重要な水準に注目する：節目となる株価、52週高値／安値を確認します。

ユースケース

  • 取引分析：売買のタイミング
  • パフォーマンスの追跡：ポートフォリオのモニタリング
  • イベント分析：決算やニュースの影響
  • ボラティリティ評価：リスク評価
  • 同業他社との比較：相対的なパフォーマンス

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