trade-karne

Trade-Karne — 決定論的トレーディング・スコアカード

これは何をするものですか

Trade-Karne は、週ごとに単一のスコアでトレーディングの運用を評価します。「資産が増えたか」だけでなく、適切にトレードできたかも評価します。資産曲線とトレードログから、3軸の Karne（成績表）を算出します。

1. 結果（40%） — リスク調整後リターン：Sharpe、Sortino、Calmar、最大ドローダウン、ベンチマークに対するアルファ
2. 成長（30%） — 実現したトレードの質：資産の変化、プロフィットファクター、勝率、期待値、実際の約定に基づく平均 R 倍率
3. プロセス（30%） — 規律：R:R の記録率、能力の進捗、記録した教訓 — アイドル状態の現金、確認なしの実行、連敗に対するペナルティを差し引きます

スコアは純粋な数式で算出されます。LLM トークン、API 呼び出し、外部依存関係は一切ありません。既存の台帳（SQLite、CSV、またはメモリ内の dict）を読み取り、JSON ペイロードと人が読める英語のレポートを生成します。

使用する場面

次のような場合に、このスキルを使用します。

• 測定可能な週次評価を用いた、トレーディングの品質管理システムを構築する
• 「停滞」（アイドル状態の現金が積み上がること）を検出する、停滞防止ガードレールを設定する
• 複数のトレーダーのブックやペルソナにわたる週次スコアカードを実装する
• 決定論的な MAE／MFE と行動タグ付けを用いて、トレード後の分析を実行する
• リターンが運によるものか、スキルによるものかを率直に評価する

使用しない場面

このスキルでは、次の処理は行いません。

• ライブ注文の執行やブローカー連携 — 読み取り専用の分析です
• リアルタイムのリスク管理 — 週次または定期的なスコアです
• ポートフォリオの最適化や配分の決定 — 測定は行いますが、推奨はしません

使用方法

クイックスタート（Python API）

from trade_karne import DictDataSource, load_book_input, compute_book_karne, render_report_en

ds = DictDataSource({
    "equity_series": [10000, 10100, 10250, 10400],
    "cash": 1000,
    "hwm": 10400,
    "trade_pnls": [120, -50, 200],
    "trade_rs": [2.0, -1.0, 2.5],
})
inp = load_book_input(ds, "momentum", lessons_count=3)
karne = compute_book_karne(inp)
print(render_report_en(karne, [karne], week="2026-W26", generated_at="today"))

CLI

trade-karne score --db trades.db --book momentum
trade-karne postmortem --db trades.db --book momentum --out-dir ./reports
trade-karne metrics --list

既存のシステムへの組み込み

TradeDataSource（7 つのメソッド）を実装し、load_book_input() に渡します。Karne がファイルや DB に直接アクセスすることはありません。呼び出すのはその 7 つのメソッドだけです。手順については workflows/integration.md を参照してください。

検証

スコアを実行した後、次のことを確認します。

1. プロセス軸を確認します。40 未満の場合、アイドル状態の現金や確認なしの実行がスコアを押し下げています
2. ローリング Sharpe の推移を確認します。下降傾向は、スキルが低下していることを意味します
3. 事後分析を実行し、タグの偏りを確認します（例：premature_entry タグが多い場合、エントリーをより厳密にする必要があります）
4. ブック間で結果軸を比較します。大きなばらつきがある場合、一部のペルソナでリバランスまたは見直しが必要です