trade-performance-coach

取引パフォーマンスコーチ

概要

取引パフォーマンスコーチは、記録された取引結果とジャーナルの証拠を確認し、人間のトレーダーが意思決定プロセスを改善できるよう支援します。クローズ済み取引の記録、事後分析の結果、リスクルール、任意の市場レジームのコンテキストをもとに、次の項目を網羅した、証拠に基づくコーチングレポートを作成します。

• プロセスの遵守状況
• リスク管理の規律
• 執行の質
• 取引行動に関する可能性のあるパターン
• 次回セッションの運用ルール
• 振り返りのためのコーチからの質問

このスキルは、プロの取引環境でリスクマネージャー、デスク責任者、またはトレーディングコーチが担う支援役を補うことを目的としています。あくまでプロセスレビュー用のスキルであり、特定の証券について、エントリー、決済、買い、売り、空売り、保有、またはポジションサイズの決定を推奨することはありません。

使用する場面

次のいずれかに該当する場合、このスキルを使用してください。

• 取引がクローズされ、ユーザーが取引後のコーチングレビューを希望している。
• 一部決済が行われ、ユーザーがポジションサイズ、ストップ、または決済の行動を確認したい。
• ユーザーが trader-memory-core のテーゼ記録と signal-postmortem の分析結果を持っており、次回セッションの運用ルールを求めている。
• ユーザーが、プロセス、リスク、執行、または行動に関する繰り返しのパターンを月次で振り返りたい。
• ユーザーが、自身の記録済み取引についてリスクマネージャー風のレビューを求めている。
• ユーザーが、損失がプロセスエラー、執行エラー、市場環境の問題、または許容可能なばらつきのどれに当たるかを尋ねている。
• ユーザーが、FOMO、リベンジトレード、過信、ためらい、ストップの変更、またはポジションサイズの拡大といった可能性のあるパターンを、証拠とともに指摘してほしい。

使用しない場面

次の目的にはこのスキルを使用しないでください。

• 株を選んだり、取引候補を順位付けしたりする。
• 金融アドバイスとして、実行予定の取引を承認または却下する。
• 注文を出したり、ブローカーへの指示文を作成したりする。
• セラピー、メンタルヘルスの診断、または性格評価を行う。
• 提供された取引の証拠を超えて、本人の心理的特性を推測する。
• 損失やルール違反についてユーザーを非難する。
• trader-memory-core の代わりに使用する。このスキルはジャーナルやテーゼの記録を取り込み、コーチングの所見を出力します。

入力が不完全な場合は、証拠を捏造せず、REVIEW_REQUIRED または journal_only モードを既定として、不足している記録を求めてください。

前提条件

推奨される上流の記録：

• trader-memory-core のクローズ済みテーゼ記録またはジャーナルエントリー
• signal-postmortem の事後分析結果
• 元の取引計画または取引チケット
• 実際のエントリー／決済／一部決済の操作
• ユーザー定義のリスク計画（利用可能な場合）
• 任意の market-regime-daily／exposure-coach のコンテキスト

有料 API キーは不要です。決定論的なスクリプトは、ローカルの JSON/YAML 風の記録を使って動作します。

入力

有用な最小限の入力は、記録された取引1件または月次集計1件です。

推奨フィールド：

review_type: single_trade | partial_close | monthly_aggregate
trade_id: string
ticker: string
outcome: win | loss | breakeven | mixed
planned:
  thesis: string
  entry: number
  stop: number
  target: number
  risk_r: number
  thesis_recorded_before_entry: boolean
  setup_confirmed: boolean
  market_regime: allowed | restrictive | cash_priority | unknown
actual:
  entry: number
  exit: number
  risk_r: number
  portfolio_heat_r: number
  stop_moved: boolean
  stop_move_planned: boolean
  entry_before_confirmation: boolean
  traded_against_regime: boolean
risk_plan:
  max_risk_per_trade_r: number
  max_portfolio_heat_r: number
  max_weekly_loss_r: number
postmortem:
  root_cause: thesis_quality | execution | risk_sizing | market_environment | rule_violation | randomness | unknown
  notes: [string]
journal:
  reflection: string
  emotions: [string]
monthly:
  trades: [object]
  consecutive_losses: number
  rule_violations: number

スクリプトは部分的な記録を許容します。証拠が不足している場合は unclear として示されます。

実際に評価される数値フィールド（planned.risk_r、actual.risk_r、risk_plan.max_risk_per_trade_r、actual.portfolio_heat_r、risk_plan.max_portfolio_heat_r、monthly.consecutive_losses）について、指定された null 以外の値は有限かつ非負でなければなりません。数値文字列とゼロは受け付けます。連続損失数は整数でなければなりません。ブール値、負の値、NaN、無限大、不正な形式の文字列、変換時のオーバーフローは拒否されます。明示的に無効な上限値が、計画上のリスクにフォールバックすることはありません。フィールドが欠落または null の場合は、部分的な記録として扱われます。CLI は複数の入力を含むすべてのソース記録を検証し、数値が無効な場合は、レポートを作成または変更する前に、フィールド固有のエラーとともに終了コード 2 を返します。

このスキルは引き続きベータ版です。数値の検証だけでは本番環境での準備が整っているとは言えません。レポート ID のパス安全性と、ドキュメントに記載された浅い複数入力ラッパーについては、別途評価が必要です。

ワークフロー

ステップ 1 — ソース記録を収集する

直近のクローズ済み取引記録、事後分析、リスク計画、ジャーナルメモを収集します。

python3 skills/trade-performance-coach/scripts/review_trade_performance.py \
  --input reports/trade_memory/closed_thesis_EXMPL.json \
  --output-dir reports/trade-performance-coach

ステップ 2 — プロセス遵守の評価

実際の行動を、ユーザーが文書化した計画とルールと比較します。以下を確認します:

• エントリー前の根拠（シーシス）が欠落している
• セットアップ確認が省略されている
• 市場レジームのゲートに反してトレードが行われている
• 事前に定義されたルールなしにストップが移動されている
• 計画と矛盾するイグジット / 部分決済
• 記録品質が不完全

ステップ 3 — リスク規律の評価

実際のリスクとヒートをリスク計画と比較します。以下を確認します:

• トレードごとのリスクが上限を超えている
• ポートフォリオヒートが上限を超えている
• 週次損失または連敗によるエスカレーション
• 勝ちトレードまたは負けトレード後の過大なポジション
• 提供されている場合の相関エクスポージャー

ステップ 4 — 執行品質の評価

エントリー、ストップ、イグジット、追加、縮小、レビューの行動を分類します。クリーンなプロセスでの損失と執行ミスを分離します。

ステップ 5 — 可能性のある行動パターンの検出

ジャーナルノートとアクションフラグからの証拠を用いて、可能性のあるトレーディング行動パターンにタグを付けます。常にタグを証拠に結び付け、診断的でない言葉を使用します。

サポートされている MVP タグ:

• fomo_entry
• revenge_trade
• premature_exit
• overconfidence_after_winner
• stop_moved
• size_creep
• hesitation
• rule_drift
• no_pattern_detected

ステップ 6 — 次回セッションの運用ルールの作成

発見事項を一時的で具体的なガードレールに変換します。例:

• 次のエントリー前に根拠の記録とスクリーンショットを必須とする
• ルール違反後の次の 2 トレードではリスクを 0.5R に制限する
• リベンジトレードの証拠が繰り返された場合はレビューのみのモードに切り替える
• 逃したエントリーを追わない。次の有効なセットアップのためにウォッチリストに追加する

ステップ 7 — 人間の意思決定ゲート

すべてのレポートを人間の意思決定ゲートで終了します。デフォルトのアクションは journal_only です。

許可されるアクション:

accept_rules / modify_rules / defer / journal_only

出力

このスキルは JSON レポートを生成し、オプションで Markdown レポートも生成します。

必須のトップレベル JSON フィールド:

• schema_version
• review_type
• review_id
• overall_verdict
• summary
• scores
• process_adherence_findings
• risk_manager_notes
• execution_quality_assessment
• behavioral_pattern_tags
• next_session_operating_rules
• coach_questions
• human_decision_gate
• disclaimer

判定:

判定	意味
OK	重大なプロセス違反は見つかりませんでした。結果は計画と整合しているようです。
WARN	軽微なプロセスまたは記録品質の懸念。
REVIEW_REQUIRED	次回の類似トレードの前に、意味のあるプロセス、リスク、または行動に関する発見事項。
RULE_VIOLATION	ユーザーの明示的なルールが破られたようです。
COOL_DOWN	違反の繰り返し、ドローダウン / リベンジパターン、またはエスカレーションがレビューのみのモードを示唆しています。

コマンド例

python3 skills/trade-performance-coach/scripts/review_trade_performance.py \
  --input skills/trade-performance-coach/scripts/tests/fixtures/single_trade_rule_violation_loss.json \
  --output-dir reports/trade-performance-coach \
  --markdown

リソース

呼び出されたときにこれらを選択的に読み取ります:

• references/review-framework.md — 5 軸のレビューモデル、スコアリング、判定
• references/behavior-tags.md — 行動タグの定義と証拠ルール
• references/risk-review-checklist.md — リスクマネージャーのチェックリストと重大度ルール
• references/output-contract.md — JSON 出力契約とスキーマの注意事項
• references/hermes-integration.md — 推奨される Hermes /post-trade-coach と月次コーチングの統合
• assets/performance_coach_report.schema.json — 機械可読な出力スキーマ
• scripts/review_trade_performance.py — 決定論的なローカルレビューア

ガードレール

• これはプロセスレビューの支援であり、金融アドバイスではありません。
• 特定の証券の買い、売り、空売り、保有、またはサイジングを推奨しないでください。
• セラピーやメンタルヘルスの診断を提供しないでください。
• 性格特性を推測しないでください。
• ユーザーを責めたり、道徳的に説教したりしないでください。
• すべての行動タグを証拠に結び付けてください。
• 行動タグには「可能性のあるパターン」という言葉を使用してください。
• 常に人間の意思決定ゲートを含めてください。
• データが不完全な場合は、ジャーナル / レビューモードをデフォルトとしてください。