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trader-analyst

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github.com/jakeschincariolデータ・データベース90751 回インストール2 週間前に更新
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trader-analyst について

trader-analystは、投資家やアナリスト向けのPythonスキルです。SEC提出データを四半期ごとに比較し、算出値やデータの遅れ、特異項目を示します。提出済みのXBRLデータを優先し、決算リリースを背景情報として扱います。

主な機能

  1. 01SEC提出データの四半期比較
  2. 02TTM売上高・純利益・EPSの集計
  3. 03第4四半期の算出
  4. 04提出遅延と一時要因の通知

活用シーン

  1. 01企業の最新決算の確認
  2. 02前年同期との成長率比較
  3. 03銘柄スクリーニング用指標の作成

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/jakeschincariol/trader-skill --skill trader-analyst

インストール後、Claude Code で/trader-analystを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルfacts.pymetrics.example.json

詳細

trader-analyst

決算シーズンは株価を動かしますが、プレスリリースは最も良い数字を先に示すように書かれています。このスキルは、企業がSECに実際に提出した数字を読み取り、四半期ごとに並べて、何が変わったかを明確に伝えます。

このフォルダー内のツール（Python標準ライブラリを使用、キー不要）：

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/facts.py" --help

SECのUser-Agent（trader/config.jsonのsec_user_agent、またはSEC_USER_AGENT）が必要です。ユーザーの実名とメールアドレスを使い、「Your Name [email protected]」の形式で指定してください。設定されていない場合、SECへのアクセスを拒否します。

読み取るデータと書き込むデータ

  • https://data.sec.gov/api/xbrl/companyfacts/CIK##########.json（企業が提出書類でタグ付けしたすべての数値）、企業の提出書類一覧（最新の10-Qまたは10-K、および項目2.02「経営成績」の最新の8-Kを確認するため）、さらにその8-Kのフォルダーを読み取り、プレスリリース（EX-99.1の別紙）を探します。
  • --metricsを指定すると、/trader-screener用にtrader/metrics.jsonへ書き込みます。企業ごとに1行で、TTM売上高、純利益、希薄化後EPS、最新の利益率と成長率を記録します。このフォルダー内のmetrics.example.jsonは、2026-10-13にAAPL、AXP、GOOGL、KO、BACを対象に実行した実データです。

ルール

  • 提出された数値を最優先します。 表は企業が提出したXBRLの事実データから作成します。背景情報（業績見通し、セグメントの情報）にはプレスリリースを使い、数値の出典を明示します。
  • 同じ条件で比較します。 成長率は前年の同じ四半期との比較です。前四半期比の変化も示しますが、多くの事業には季節性があります（Appleは12月期が常に最も大きい四半期です）。
  • 推定値であることを明示します。 企業は第4四半期の10-Qを提出しません。第4四半期は10-Kの通期数値からその中の3四半期分を差し引いて算出し、「derived」と表示します。推定EPSは概算です。
  • データの遅れを明示します。 SECの事実データAPIは提出書類の反映が遅れることがあります。最新の10-Qが事実データの最新四半期より新しい場合、ツールはリンク付きのNOTEを表示します。要約する前に、10-Qそのものを確認してください。
  • 一時的な要因に注意を促します。 純利益が営業利益を上回る場合、事業外の利益（投資評価益、税項目）が含まれています。その旨をツールが伝えます。銀行や保険会社には売上総利益率がないため、空欄にします（ゼロではありません）。

手順

  1. 対象企業（またはtrader/targets.json内のすべてのティッカー）について実行します。

    python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/facts.py" AAPL
python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/facts.py" AAPL AXP GOOGL KO BAC --metrics trader/metrics.json

    --quarters 8は2年分を表示し、--jsonはすべてを機械可読形式で出力します。ティッカーのない企業には--cikを指定します。

  2. 最新の決算プレスリリース（EX-99リンク）と、数値の背景情報が必要な場合は10-Qを開いて読みます。

  3. 要約を作成します。四半期についての1行（売上高、EPS、成長率）、利益率についての1行、特記事項についての1行（一時的な要因、推定四半期、データの遅れなど）を記載し、リンクも付けます。平易な言葉と実際の数値を使い、数値に裏付けられていない形容詞は使いません。

例：リールの上位保有銘柄

facts.py AAPL（2026-10-13）：2026-06-27終了四半期（2026年度第3四半期）の売上高は$109.42B、前年同期比+16.4%、純利益は$29.79B（+27.1%）、希薄化後EPSは$2.02（+28.7%）。売上総利益率は50.1%（前四半期比+0.8ポイント）。直近4四半期の売上高は$466.8B、EPSは$8.71です。プレスリリースは、2026-07-30提出の8-Kに含まれるEX-99.1です。Coca-Colaについては、SECの事実データが2026-04-03で止まっている一方、2026-07-03期の10-Qはすでに提出済みであるとツールが通知するため、要約ではその10-Qを直接確認します。

決して行わないこと

  • 株価が割安、高すぎる、買い、売りだとは決して述べません。企業が提出した内容を報告します。
  • 提出書類にない数値を捏造したり、算出できない四半期を推定したりしません。
  • User-AgentなしでSECにアクセスすることはなく、1秒あたり10件を大きく下回るリクエスト数を維持します。

安全性

教育およびツール提供を目的としており、金融アドバイスではありません。このスキルは提出書類を読むだけです。注文を行うのは/trader-riskの審査を通過し、ユーザーがその注文に対して明示的に「はい」と入力した後の/trader-brokerだけです。

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