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HOWL v2 — Hunt、Optimize、Win、Learn

WOLF は一日中狩りをします。夜になると HOWL を実行し、すべての獲物と取り逃がした機会を振り返り、本能を研ぎ澄ませ、翌朝にはさらに鋭くなって目覚めます。

WOLF 戦略のための、自動化された毎日の振り返りと、データに基づく自己改善の提案です。

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セットアップ

セットアップスクリプトを実行して、夜間の HOWL を設定します。

python3 scripts/howl-setup.py --wallet {WALLET} --chat-id {CHAT_ID}

エージェントはすでにウォレットとチャット ID を把握しているため、必要なのは cron の作成だけです。必要に応じて、実行時刻（デフォルト：現地時間の 23:55）とタイムゾーンを設定できます。

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仕組み

cron が毎日実行され、分離されたサブエージェントを起動して次の処理を行います。

1. データを収集

• memory/YYYY-MM-DD.md（今日と昨日）を読み取る
• MEMORY.md から累積コンテキストを読み取る
• すべての dsl-state-WOLF-*.json ファイルを読み取る（アクティブ＝現在のポジション、非アクティブ＝決済済みの取引）
• 現在の設定について wolf-strategy.json を読み取る
• FDR データ（v5.1 以降）について wolf-trade-counter.json を読み取る
• mcporter 経由で Senpi の取引履歴を照会する
• 現在のフィルターしきい値についてスキャナースクリプトを読み取る

2. 決済済みの各取引を分析

各取引について、資産、方向、エントリー／決済価格、PnL（総額および手数料控除後）、ROE、支払った手数料、保有時間、最大 ROE（最高値）、到達した DSL ティア、エントリーシグナルの種類と品質（理由の数、ランク上昇、貢献速度、トレーダー数）、エントリー時と決済時の SM の確信度、決済トリガー（DSL 違反／Phase 1 の自動カット／停滞／確信度の崩壊／ローテーション／手動）を確認します。

3. 指標を算出

基本指標：

• 勝率、平均利益取引と平均損失取引の PnL、プロフィットファクター（総額と手数料控除後の両方）
• 支払った手数料の合計、手数料負担率（手数料／口座価値）
• 手数料控除後の PnL と総 PnL の比較 — 総 PnL がプラスなのに手数料控除後がマイナスなら、原因は手数料です

シグナル品質：

• シグナル品質の相関（理由の数が多いほど、結果は良くなるか？）
• FIRST_JUMP、IMMEDIATE_MOVER、DEEP_CLIMBER の勝率
• エントリーランクと結果の関係 — ランク #20～30 のエントリーは #10～20 より良いか？

DSL のパフォーマンス：

• ティアの分布（Phase 1 で決済される前に、Tier 1／2／3／4 に到達した取引数）
• Phase 1 の自動カット数と節約額（カットがなかった場合にどれだけ損失が出ていたか）

保有期間別の区分（v2 — 重要）：

• 30 分未満：件数、勝率、PnL、手数料（予想：不調 — ローテーションとパニックカット）
• 30～90 分：件数、勝率、PnL、手数料（予想：最適な範囲）
• 90 分以上：件数、勝率、PnL、手数料（予想：足を引っ張る）

方向別の分析（v2）：

• LONG の勝率、PnL、プロフィットファクター
• SHORT の勝率、PnL、プロフィットファクター
• 一方の方向が著しく悪い場合はフラグを立てる（相場局面との不一致）

その他：

• スロット使用率（ポジションが埋まっていた時間と空いていた時間の割合）
• 低パフォーマンスの取引をカットするまでに保有していた時間
• 取り逃がした機会（取引しなかった大きな値動き）
• ローテーション数と純コスト（ローテーション取引で支払った手数料）

4. パターンを特定

• 勝ち取引と負け取引を分けるエントリーパターン
• DSL の有効性（厳しすぎるか？緩すぎるか？）
• 停滞しきい値（低パフォーマンスの取引を十分に素早くカットできているか？）
• スキャナーフィルターの精度（適切なシグナルを検出できているか？）
• ポジションサイズの最適化
• タイミングのパターン
• 手数料負担のパターン（v2）：過剰に取引していないか？FDR が 10% に達するまでに何回取引しているか？
• 保有期間のパターン（v2）：保有期間が短い取引は一貫して成績が悪いか？
• 方向の偏り（v2）：相場のトレンドに逆らっていないか？下落相場での LONG は大惨事です。
• 大勝ち取引（v2）：少数の大勝ち取引がその日の成績を支えたか？PnL の 80% を生み出した取引はいくつか？

5. レポートを生成

次の内容を含む完全なレポートを memory/howl-YYYY-MM-DD.md に保存します。

• 概要統計（取引数、勝率、総 PnL、手数料控除後の PnL、手数料、FDR、総額／手数料控除後のプロフィットファクター）
• 取引ログの表
• 保有期間別の区分
• 方向別の内訳（LONG と SHORT）
• うまくいったこと／いかなかったこと（データに基づく）
• パターン分析
• 改善案（確信度：高／中／低）
• 設定変更の提案

6. メモリを更新して結果を送信

• 要約した内容を MEMORY.md に追記する
• 簡潔な Telegram の概要をユーザーに送信する
• ドリフトチェック（v2）：3 回以上連続する HOWL で同じ変更が提案された場合は、レポートの緊急度を引き上げる

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レポート形式

正確な出力形式については、references/report-template.md を参照してください。

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v2 の分析項目

HOWL v1 を実際の WOLF v5 取引データで実行し、見落としが見つかったため、以下の項目を追加しました。

手数料負担率の分析

最初の HOWL で得られた最大の気づきは、手数料で丸一日分の利益が消えていたことです。32 回の取引 × 平均 32 ドル = 手数料 1,034 ドル（口座の 18.3%）でした。総損益は +888 ドルでしたが、純損益は -146 ドルでした。HOWL は FDR を計算し、損益と並べて目立つように表示する必要があります。総 PF が 1.0 を超えていても純 PF が 1.0 未満の場合、推奨すべきなのは、エントリーを改善することではなく、回数を減らして質の高い取引を行うことです。

保有時間の分類

保有時間ごとに取引を分類したところ、30 分未満の取引は一貫して大きな損失（合計 -705 ドル）となり、60～90 分の取引が最適（+704 ドル、勝率 57%）でした。HOWL はすべての取引を分類し、30 分未満の取引が損失要因になっている場合は警告する必要があります。

方向性レジームの検出

LONG は 4 勝 12 敗（勝率 25%、PF 0.05）でしたが、SHORT は利益を上げていました。HOWL は方向別に指標を分け、一方が著しく不調な場合に警告する必要があります。これはレジームとの不一致（下落相場で LONG を取引しているなど）を示しています。

特大取引への依存

Tier 4 の取引 3 件で +1,443 ドルとなった一方、それ以外の取引は合計 -556 ドルでした。HOWL は損益に占める上位 N 件の取引の割合と、それらの取引がなくても戦略が成り立つかどうかを特定する必要があります。

ローテーションコストの追跡

ローテーション 1 回あたり約 65 ドル（決済手数料 + 新規建て手数料）がかかります。HOWL はローテーションの回数と総コストを追跡し、ローテーションによって純利益が得られたかどうかを確認する必要があります。

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ルール

• すべての推奨事項は、直近 24 時間のデータに基づいている必要があります。
• うまく機能しているものは変更しないでください。勝率が高い場合、問題のないものを直す必要はありません。
• 大規模な見直しより、小さく段階的な改善を優先してください。
• 24 時間の取引が 3 件未満でも、「なぜこれほど少ないのか」を分析してください。単にスキップしてはいけません。FDR ゲートがロックされていたのでしょうか。市場に動きがなかったのでしょうか。シグナルを過度にフィルタリングしていたのでしょうか。
• 今日の統計を累計統計と比較し、傾向を見つけてください。
• 損失を美化せず、率直に伝えてください。
• 必ず総損益と純損益を分けてください。 手数料を差し引くと損失になる「利益の出ている」戦略は、利益の出ている戦略ではありません。
• レジームとの不一致を早期に警告してください。 LONG が 5 回中 0 回の勝ちなら、「LONG を取るのをやめてください」と伝えてください。0 勝 12 敗になるまで待ってはいけません。

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カスタマイズ

references/analysis-prompt.md を編集して、サブエージェントが分析する内容を調整してください。このプロンプトはサブエージェントが実行時に読み込むため、変更は cron を再起動しなくても、次回の HOWL に反映されます。

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ファイル

ファイル	用途
scripts/howl-setup.py	セットアップウィザード — 毎晩の HOWL cron を作成します
references/analysis-prompt.md	サブエージェントの分析プロンプト全文（編集可能）
references/report-template.md	出力レポートの形式

ライセンス

MIT — Senpi による開発（https://senpi.ai）。 ソース：https://github.com/Senpi-ai/senpi-skills