mcpField
W
whale-hunting

whale-hunting

github.com/staskhその他39483 回インストール1 日前に更新
リポジトリ

whale-hunting について

whale-hunting は、原資産のオプションチェーンを調べ、大口の異常取引を見つけるコマンドラインスキルです。日次データで候補を絞り、利用可能な場合は Massive API の秒単位データで詳しく分析します。

主な機能

  1. 01オプションチェーンの異常検出
  2. 02秒単位データによる候補の精査
  3. 03満期と日付による絞り込み
  4. 04統計的な検出閾値の調整
  5. 05取引と銘柄の集計出力

活用シーン

  1. 01銘柄ごとの異常なオプション取引の確認
  2. 02候補取引の秒単位での調査
  3. 03コールとプットの投資額比較

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/staskh/trading_skills --skill whale-hunting

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

同梱ファイルscripts/whale_hunting.py

詳細

クジラ狩り

指定した原資産のオプションチェーンをスキャンし、次の2段階の方法で機関投資家規模の取引を特定します。

  1. 粗スキャン（Yahoo Finance）— チェーン内のほかの契約と比べて、1日の投資額が異常な契約を見つけます。
  2. 詳細な調査（Massive API）— 各候補の1秒ごとのバーを取得し、投資額が外れ値となる秒を検出します。

使用方法

注： uv がインストールされていない場合、または pyproject.toml が見つからない場合は、以下のすべてのコマンドで uv run python を python に置き換えてください。

uv run python .claude/skills/whale-hunting/scripts/whale_hunting.py SYMBOL [--months N] [--date YYYY-MM-DD] [--sigma F] [--sigma-z F] [--summary]

引数

  • SYMBOL — 原資産のティッカー（例：AAPL、NVDA、SPY）
  • --months — 対象とするオプション満期までの最大月数（デフォルト：2）
  • --date — 分析する取引日（YYYY-MM-DD 形式、デフォルト：直近の取引日）
  • --sigma — 粗スキャンの外れ値しきい値に使用する標準偏差の倍率（デフォルト：3.0）
  • --sigma-z — 1秒ごとの少数サンプル検出に使用する修正 Z スコアのしきい値（デフォルト：3.5）
  • --summary — ティッカーごとのサマリーも計算し、JSON 出力に含めます

出力

次の内容を含む JSON を返します。

  • underlying — スキャンしたシンボル
  • trading_date — 分析した日付
  • source — "massive"（1秒ごとのデータ）または "yahoo only"（日次のチェーンデータ）
  • total_whales — 検出されたクジラ取引イベントの合計数
  • total_call_invested — コールのクジラ取引イベントに投じられた金額の合計
  • total_put_invested — プットのクジラ取引イベントに投じられた金額の合計
  • call_put_ratio — コールの投資額 / プットの投資額（プットがない場合は null）
  • whales — クジラ取引イベントのリスト：
    • timestamp、ticker、type、strike、expiry
    • close、volume、transactions、invested、break_even
  • summary （--summary を指定した場合のみ含まれます）— ティッカーごとの集計リスト：
    • ticker、type、strike、expiry、whale_count、total_invested、break_even

例

# Hunt whales for AAPL (latest trading day)
uv run python .claude/skills/whale-hunting/scripts/whale_hunting.py AAPL

# Hunt whales for NVDA on a specific date
uv run python .claude/skills/whale-hunting/scripts/whale_hunting.py NVDA --date 2026-03-13

# With per-ticker summary
uv run python .claude/skills/whale-hunting/scripts/whale_hunting.py HOOD --months 3 --summary

# Looser detection threshold
uv run python .claude/skills/whale-hunting/scripts/whale_hunting.py SPY --sigma 2.0

レポート

スクリプトの実行後、次のように結果を表示します。

ヘッダー行：

{underlying} の {trading_date} のクジラ取引 — データソース：{source} コールのフロー：${total_call_invested:,.0f} | プットのフロー：${total_put_invested:,.0f} | C/P 比率：{call_put_ratio:.2f}

--summary が指定された場合、summary 配列をテーブルとして表示します。

時刻（ET）ティッカー種別権利行使価格満期イベント数投資額合計損益分岐点
{timestamp}{ticker}{type}{strike}{expiry}{whale_count}${total_invested:,.0f}{break_even}

total_invested の降順で並べ替えます。複数イベントを含む行では、最初から最後までのイベントの時刻範囲を使用します（例：11:46–12:33）。

解釈のガイド：

  • source: "massive" — 信頼度が高いデータ。Massive API による1秒ごとのブロック取引データです。
  • source: "yahoo only" — フォールバックデータ。日次データです（Massive API キーがない、または日中データがありません）。
  • C/P 比率が低い（< 0.5）— 機関投資家のポジションは弱気です
  • C/P 比率が高い（> 2.0）— 機関投資家のポジションは強気です
  • transactions: 1 — 単一のブロック取引で、最も強いクジラのシグナルです

必要条件

  • 1秒ごとのデータには MASSIVE_API_KEY 環境変数が必要です。設定されていない場合は、Yahoo Finance の日次データにフォールバックします。

タイムゾーン

すべてのタイムスタンプと時刻ベースの計算には、America/New_York タイムゾーンを使用する必要があります。すべての JSON 出力には generated_at（ニューヨーク時間の文字列）と data_delay フィールドを含める必要があります。

コメント

Markdown 対応