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trader-screener

trader-screener

github.com/jakeschincariolデータ・データベース85151 回インストール2 週間前に更新
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trader-screener について

trader-screenerは、明示した財務ルールで企業を絞り込む投資家向けのPythonスキルです。合否の根拠となる指標としきい値を示し、通過企業のランキングも作成できます。

主な機能

  1. 01設定したルールによる指標の絞り込み
  2. 02JSONまたはCSV指標の読み込み
  3. 03任意のP/Eと益回りの計算
  4. 04加重スコアによる通過企業の順位付け
  5. 05合否理由の提示

活用シーン

  1. 01成長率や利益率の条件で企業を探す
  2. 02株価ベースのP/E条件で絞り込む
  3. 03企業が不合格となった理由を確認する

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-screener

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

同梱ファイルrules.example.jsonscreen.py

詳細

trader-screener

スクリーナーを使うと、「収益性があり、成長を続けていて、価格が高すぎない企業が知りたい」という希望を、コンピューターで確認できるルールに変換できます。また、結果の根拠も示します。合格した項目も不合格だった項目も、それぞれ数値としきい値が付いています。

このフォルダーにあるツール（Python 標準ライブラリのみ使用、ネットワーク接続なし）：

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

入出力

  • 指標：/trader-analyst の facts.py --metrics で作成する trader/metrics.json、または ticker 列を含む任意の JSON リストもしくは CSV。CSV の数値には $、%、カンマが含まれていてもかまいません。
  • 価格（任意）：trader/prices.json（{"prices": {"AAPL": 341.27}}、データソースは任意。/trader-alerts が書き込みます）。価格がある場合は、price、pe（株価 ÷ 直近 EPS。EPS が正の場合のみ）、earnings_yield を追加します。
  • ルール：JSON ファイル。このフォルダーの rules.example.json をひな形として利用できます。
  • --out を指定すると、trader/shortlist.json に、合格した企業とそのスコアおよび理由、不合格だった企業とその理由を書き込みます。

ルールファイル

{"name": "Growing, profitable, not priced for perfection",
 "rules": [{"metric": "revenue_growth_yoy", "op": ">=", "value": 10},
           {"metric": "operating_margin", "op": ">=", "value": 25},
           {"metric": "pe", "op": "<=", "value": 35}],
 "rank":  [{"metric": "revenue_growth_yoy", "order": "desc", "weight": 2},
           {"metric": "pe", "order": "asc", "weight": 1}],
 "missing": "fail"}

演算子：>、>=、<、<=、==、!=、between（[下限、上限]）、in、not in（除外するティッカーまたはセクターのリスト）。"missing": "fail" は、ルールに必要な指標がない企業を不合格にします（SEC の facts には銀行の営業利益率がありません）。"skip" はその企業に対してそのルールを無視し、その旨を示します。 ランキングでは、合格した企業ごとに各ランキング指標を 0 から 1 のスコアに換算し、その加重平均を算出します。

手順

  1. ユーザーの希望をルールに変換します。しきい値が曖昧な場合は確認してください（「割安」とは P/E がいくつのことですか？）。trader/rules.json に保存します。

  2. 候補企業の指標を取得します。候補企業を指定して /trader-analyst を実行し、--metrics trader/metrics.json を指定します（例：facts.py AAPL AXP GOOGL KO BAC --metrics trader/metrics.json）。または、ユーザーが用意した CSV を使用します。P/E が重要な場合は、trader/prices.json の価格を使用します。

  3. スクリーナーを実行します。

    python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/screen.py" trader/metrics.json --rules trader/rules.json \
  --prices trader/prices.json --out trader/shortlist.json

    終了コード 1 は、合格した企業がなかったことを意味します。その場合は、その旨を伝え、最も基準に近かった不合格企業を示してください。

  4. ショートリストとその理由、不合格企業と基準を満たさなかった数値、数値の基準日（企業ごとの最新四半期末と価格の日付）を報告します。それ以外のことをする前に、上位の企業について /trader-analyst を使って分析するよう提案してください。

例：動画で取り上げた5社

AAPL、AXP、GOOGL、KO、BAC の SEC 指標、2026-10-13 の終値、および rules.example.json を使用します。

Growing, profitable, not priced for perfection: 2 of 5 companies pass.
 1. PASS GOOGL  Alphabet Inc.  score 0.75   (growth 24.2, P/E 17.8)
 2. PASS KO     COCA COLA CO   score 0.25   (growth 12.1, P/E 28.3)
    FAIL AAPL   pe 39.2, needs <= 35
    FAIL BAC    operating_margin is missing
    FAIL AXP    revenue_growth_yoy 8.6, needs >= 10; operating_margin is missing

さらに、慎重なアナリストは次の注意点も加えます。Alphabet の最新四半期では、事業外の利益により純利益が営業利益を上回っています。また、Coca-Cola の数値は SEC の facts の更新が最新の 10-Q に追いついていないため、2026-04-03 終了の四半期までのものです。

このツールが決して行わないこと

  • 合格した企業を買い推奨とは決して呼びません。スクリーナーは報告された数値に基づくフィルターであり、推奨ではありません。
  • 欠けている数値を補ったり、指標を推測したりすることは決してありません。欠損は欠損として扱います。
  • /trader-budget や注文経路に、それ自体で何かを送ることは決してありません。

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。このスキルは数値を絞り込むだけです。注文を出すのは /trader-broker のみで、その場合も /trader-risk の審査に合格し、ユーザーがその注文について明示的に「はい」と入力した後に限られます。

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