uptrend-analyzer について
uptrend-analyzer は、無料の CSV データを使って米国市場の市場の広がりとセクター参加状況を評価するスキルです。5 つのシグナルを採点し、エクスポージャー指針やレポート、セクター分析を作成します。
主な機能
- 015 項目の総合スコア
- 02セクター参加とローテーション分析
- 03モメンタムと過去データの評価
- 04警告と信頼度の評価
- 05JSON と Markdown のレポート
活用シーン
- 01相場上昇の広がりの評価
- 02セクター別上昇トレンド比率の比較
- 03市場の広がりに基づくエクスポージャー指針の確認
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/ mphinance/ alpha-skills --skill uptrend-analyzerインストール後、Claude Code で/uptrend-analyzer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。
README.mdreferences/uptrend_methodology.mdscripts/data_fetcher.pyreport_generator.pyscorer.pyuptrend_analyzer.pyscripts/calculators/__init__.pyhistorical_context_calculator.pymarket_breadth_calculator.pymomentum_calculator.pysector_participation_calculator.pysector_rotation_calculator.pyscripts/tests/conftest.pyhelpers.pytest_data_fetcher.pytest_historical_context_calculator.pytest_market_breadth_calculator.pytest_momentum_calculator.pytest_new_features.pytest_report_generator.pytest_scorer.pytest_sector_participation_calculator.pytest_sector_rotation_calculator.pytest_uptrend_analyzer.py詳細
Uptrend Analyzer Skill
Purpose
Diagnose market breadth health using Monty's Uptrend Ratio Dashboard, which tracks ~2,800 US stocks across 11 sectors. Generates a 0-100 composite score (higher = healthier) with exposure guidance.
Unlike the Market Top Detector (API-based risk scorer), this skill uses free CSV data to assess "participation breadth" - whether the market's advance is broad or narrow.
When to Use This Skill
English:
- User asks "Is the market breadth healthy?" or "How broad is the rally?"
- User wants to assess uptrend ratios across sectors
- User asks about market participation or breadth conditions
- User needs exposure guidance based on breadth analysis
- User references Monty's Uptrend Dashboard or uptrend ratios
Japanese:
- 「市場のブレドスは健全?」「上昇の裾野は広い?」
- セクター別のアップトレンド比率を確認したい
- 相場参加率・ブレドス状況を診断したい
- ブレドス分析に基づくエクスポージャーガイダンスが欲しい
- Montyのアップトレンドダッシュボードについて質問
Difference from Market Top Detector
| Aspect | Uptrend Analyzer | Market Top Detector |
|---|---|---|
| Score Direction | Higher = healthier | Higher = riskier |
| Data Source | Free GitHub CSV | FMP API (paid) |
| Focus | Breadth participation | Top formation risk |
| API Key | Not required | Required (FMP) |
| Methodology | Monty Uptrend Ratios | O'Neil/Minervini/Monty |
Execution Workflow
Phase 1: Execute Python Script
Run the analysis script (no API key needed):
python3 skills/uptrend-analyzer/scripts/uptrend_analyzer.py
The script will:
- Download CSV data from Monty's GitHub repository
- Calculate 5 component scores
- Generate composite score and reports
Phase 2: Present Results
Present the generated Markdown report to the user, highlighting:
- Composite score and zone classification
- Exposure guidance (Full/Normal/Reduced/Defensive/Preservation)
- Sector heatmap showing strongest and weakest sectors
- Key momentum and rotation signals
5-Component Scoring System
| # | Component | Weight | Key Signal |
|---|---|---|---|
| 1 | Market Breadth (Overall) | 30% | Ratio level + trend direction |
| 2 | Sector Participation | 25% | Uptrend sector count + ratio spread |
| 3 | Sector Rotation | 15% | Cyclical vs Defensive balance |
| 4 | Momentum | 20% | Slope direction + acceleration |
| 5 | Historical Context | 10% | Percentile rank in history |
Scoring Zones
| Score | Zone | Exposure Guidance |
|---|---|---|
| 80-100 | Strong Bull | Full Exposure (100%) |
| 60-79 | Bull | Normal Exposure (80-100%) |
| 40-59 | Neutral | Reduced Exposure (60-80%) |
| 20-39 | Cautious | Defensive (30-60%) |
| 0-19 | Bear | Capital Preservation (0-30%) |
7-Level Zone Detail
Each scoring zone is further divided into sub-zones for finer-grained assessment:
| Score | Zone Detail | Color |
|---|---|---|
| 80-100 | Strong Bull | Green |
| 70-79 | Bull-Upper | Light Green |
| 60-69 | Bull-Lower | Light Green |
| 40-59 | Neutral | Yellow |
| 30-39 | Cautious-Upper | Orange |
| 20-29 | Cautious-Lower | Orange |
| 0-19 | Bear | Red |
Warning System
Active warnings trigger exposure penalties that tighten guidance even when the composite score is high:
| Warning | Condition | Penalty |
|---|---|---|
| Late Cycle | Commodity avg > both Cyclical and Defensive | -5 |
| High Spread | Max-min sector ratio spread > 40pp | -3 |
| Divergence | Intra-group std > 8pp, spread > 20pp, or trend dissenters | -3 |
Penalties stack (max -10) + multi-warning discount (+1 when ≥2 active). Applied after composite scoring.
Momentum Smoothing
Slope values are smoothed using EMA(3) (Exponential Moving Average, span=3) before scoring. Acceleration is calculated by comparing the recent 10-point average vs prior 10-point average of smoothed slopes (10v10 window), with fallback to 5v5 when fewer than 20 data points are available.
履歴信頼度インジケーター
Historical Context コンポーネントには、以下に基づく信頼度評価が含まれます。
- サンプルサイズ: 利用可能な履歴データポイントの数
- レジームカバレッジ: 観測された異なる市場レジーム(強気/弱気/中立)の割合
- 最新性: 最新のデータポイントがどれだけ最近のものか
信頼度レベル: 高、中、低。
API 要件
必須: なし(無料の GitHub CSV データを使用)
出力ファイル
- JSON:
uptrend_analysis_YYYY-MM-DD_HHMMSS.json - Markdown:
uptrend_analysis_YYYY-MM-DD_HHMMSS.md
参照ドキュメント
references/uptrend_methodology.md
- 上昇トレンド比率の定義としきい値
- 5コンポーネントのスコアリング手法
- セクター分類(景気循環/ディフェンシブ/コモディティ)
- 履歴キャリブレーションに関する注記
参照を読み込むタイミング
- 初回使用時: フレームワーク全体を理解するために
uptrend_methodology.mdを読み込んでください - 通常実行時: 参照は不要です - スクリプトがスコアリングを処理します