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strategy-pivot-designer

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リポジトリ

strategy-pivot-designer について

バックテストの反復停滞を検出し、構造の異なる戦略案を提案するリサーチスキルです。取引戦略を見直す研究者向けに、パラメーター調整だけでなく診断と順位付きの転換案を生成します。

主な機能

  1. 01バックテスト停滞の検出
  2. 02過学習とリスク要因の判定
  3. 033種類の戦略転換手法
  4. 04順位付き提案の生成
  5. 05研究用・出力用 YAML 案

活用シーン

  1. 01バックテストスコア停滞への対応
  2. 02過学習または脆弱な戦略の再設計
  3. 03コストで収益性が失われる場合の代案検討

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/tradermonty/claude-trading-skills --skill strategy-pivot-designer

インストール後、Claude Code で/strategy-pivot-designer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。

requirements.txt
assets/
pivot_report_template.md
references/
pivot_proposal_schema.md
pivot_techniques.md
stagnation_triggers.md
strategy_archetypes.md
scripts/
detect_stagnation.py
generate_pivots.py
scripts/tests/
conftest.py
helpers.py
test_cli_workflow.py
test_detect_stagnation.py
test_generate_pivots.py

詳細

戦略ピボット設計ツール

概要

戦略のバックテスト反復ループが停滞したことを検出し、構造的に異なる戦略アーキテクチャを提案します。このスキルは Edge パイプライン(hint-extractor -> concept-synthesizer -> strategy-designer -> candidate-agent)のフィードバックループとして機能し、パラメーターを調整するのではなく戦略の骨格を再設計することで、局所最適から抜け出します。

使用するタイミング

  • 複数回の改善を繰り返しても、バックテストのスコアが頭打ちになっている。
  • 戦略に過学習の兆候がある(インサンプルの成績は高いが、頑健性は低い)。
  • 取引コストによって、わずかな優位性が損なわれている。
  • テールリスクやドローダウンが許容範囲を超えている。
  • 同じ市場仮説に対して、根本的に異なる戦略アーキテクチャを検討したい。

前提条件

  • Python 3.9+
  • PyYAML
  • 反復履歴 JSON(蓄積された backtest-expert の評価)
  • 戦略ドラフトのソース YAML(edge-strategy-designer から取得)

出力

  • pivot_drafts/research_only/*.yaml — strategy_draft 互換の YAML 提案
  • pivot_drafts/exportable/*.yaml — エクスポート可能なドラフト + candidate-agent 用チケット YAML
  • pivot_report_*.md — 人が読みやすいピボット分析
  • pivot_manifest_*.json — 生成したすべてのファイルのメタデータ
  • pivot_diagnosis_*.json — 停滞検出結果

ワークフロー

  1. --append-eval を使って、バックテスト評価結果を反復履歴ファイルに蓄積します。
  2. 履歴に対して停滞検出を実行し、トリガー(頭打ち、過学習、コストによる優位性の喪失、不十分なプロフィットファクター、テールリスク)を特定します。損失がない場合のプロフィットファクターは、コストによる優位性の喪失を意味しません。比率が未定義またはオーバーフローしている場合は、確認が必要です。
  3. 診断結果が review_required の場合は、まず基礎となる指標を修正するか再評価してください。ピボットは生成しないでください。停滞が確認された場合は、3 つの手法(前提の反転、アーキタイプの切り替え、目的の再設定)を使ってピボット案を生成します。
  4. 品質の可能性と新規性に基づいて評価された提案を確認します。
  5. エクスポート可能な提案では、チケット YAML を edge-candidate-agent パイプラインですぐに使用できます。
  6. research_only の提案では、パイプラインに統合する前に手動で戦略を設計する必要があります。
  7. 選択したピボットドラフトを backtest-expert に戻し、次の反復サイクルに進みます。

クイックコマンド

バックテスト評価を履歴に追加します(新しい場合は履歴を作成します)。

python3 skills/strategy-pivot-designer/scripts/detect_stagnation.py \
  --append-eval reports/backtest_eval_2026-02-10_120000.json \
  --history reports/iteration_history.json \
  --strategy-id draft_edge_concept_breakout_behavior_riskon_core \
  --changes "Widened stop_loss from 5% to 7%"

停滞を検出します。

python3 skills/strategy-pivot-designer/scripts/detect_stagnation.py \
  --history reports/iteration_history.json \
  --output-dir reports/

ピボット案を生成します。

python3 skills/strategy-pivot-designer/scripts/generate_pivots.py \
  --diagnosis reports/pivot_diagnosis_*.json \
  --strategy reports/edge_strategy_drafts/draft_*.yaml \
  --max-pivots 3 \
  --output-dir reports/

リソース

  • skills/strategy-pivot-designer/scripts/detect_stagnation.py
  • skills/strategy-pivot-designer/scripts/generate_pivots.py
  • references/stagnation_triggers.md
  • references/strategy_archetypes.md
  • references/pivot_techniques.md
  • references/pivot_proposal_schema.md
  • skills/backtest-expert/scripts/evaluate_backtest.py
  • skills/edge-strategy-designer/scripts/design_strategy_drafts.py

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