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market-research

銘柄・業界・マーケット・ビジネスモデルの深掘りリサーチ。Grok API (X/Web検索) と yfinance を統合して多角的な分析レポートを生成する。

インストール方法を見る

含まれるファイル(2)

  • SKILL.md5.5 KB
  • scripts/run_research.py6.7 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

深掘りリサーチスキル

$ARGUMENTS を解析してリサーチタイプと対象を判定し、以下のコマンドを実行してください。

実行コマンド

python3 /Users/kikuchihiroyuki/stock-skills/.claude/skills/market-research/scripts/run_research.py <command> <target>

自然言語ルーティング

自然言語→スキル判定は .claude/rules/intent-routing.md を参照。

リサーチタイプ別の出力

stock(銘柄リサーチ)

  • 基本情報 + バリュエーション(yfinance)
  • 最新ニュース(yfinance)
  • Xセンチメント(Grok API)
  • 深掘り分析: ニュース・業績材料・アナリスト見解・競合比較(Grok API)

industry(業界リサーチ)

  • トレンド・主要プレイヤー・成長ドライバー・リスク・規制動向(Grok API)

market(マーケット概況)

  • 値動き・マクロ要因・センチメント・注目イベント・セクターローテーション(Grok API)

business(ビジネスモデル分析)

  • 事業概要(何で稼いでいるか)
  • 事業セグメント構成(セグメント名・売上比率・概要)
  • 収益モデル(ストック型/フロー型/サブスク等)
  • 競争優位性(参入障壁・ブランド・技術・moat)
  • 重要KPI(投資家が注目すべき指標)
  • 成長戦略(中期経営計画・M&A・新規事業)
  • ビジネスリスク(構造的リスク・依存度)

API について

Grok API

  • XAI_API_KEY 環境変数が設定されている場合のみ Grok API を利用
  • 未設定時は yfinance データのみでレポート生成(stock の場合)

2層構成

  1. Layer 1 (yfinance): 常に利用可能(ファンダメンタルズ・株価データ)
  2. Layer 2 (Grok API): XAI_API_KEY 設定時(X投稿・Web検索による深掘り分析)
  • industry / market / business は Layer 2 が必要。未設定時はその旨を表示

APIステータスサマリー(KIK-431)

各レポートの末尾に Grok API の状態を表示する:

状態表示
正常✅ 正常
未設定🔑 未設定 — XAI_API_KEY を設定すると利用可能
認証エラー❌ 認証エラー (401) — XAI_API_KEY を確認してください
レート制限⚠️ レート制限 (429) — しばらく待ってから再試行
タイムアウト⏱️ タイムアウト — ネットワーク接続を確認
その他のエラー❌ エラー — 詳細は stderr を確認

出力の補足

スクリプトの出力をそのまま表示した後、Claudeが以下を補足してください:

stock の場合

  • ファンダメンタルズデータと Grok リサーチの整合性を確認
  • バリュースコアと市場センチメントの乖離があれば指摘
  • 投資判断に影響する追加コンテキストがあれば補足

industry の場合

  • 日本市場固有の事情を補足(規制環境、参入障壁等)
  • 関連する銘柄スクリーニングの提案(/screen-stocks との連携)

market の場合

  • ポートフォリオへの影響を推定(/stock-portfolio との連携)
  • 類似過去事例があれば言及

business の場合

  • セグメント構成と株価バリュエーションの関係を考察
  • 収益モデルの持続性(ストック型は安定、フロー型は景気感応度高い等)
  • 競争優位性が実際の財務指標(ROE、利益率等)に表れているか確認
  • /stock-report の結果と合わせてファンダメンタルズとの整合性を補足

実行例

# 銘柄リサーチ
python3 .../run_research.py stock 7203.T
python3 .../run_research.py stock AAPL

# 業界リサーチ
python3 .../run_research.py industry 半導体
python3 .../run_research.py industry "Electric Vehicles"

# マーケットリサーチ
python3 .../run_research.py market 日経平均
python3 .../run_research.py market "S&P500"

# ビジネスモデル分析
python3 .../run_research.py business 7751.T
python3 .../run_research.py business AAPL

前提知識統合ルール (KIK-466)

get_context.py の出力に以下がある場合、リサーチ結果と統合して回答する:

  • 保有銘柄との関連: リサーチ対象セクターにPF保有銘柄がある場合、「保有中の7203.Tに影響あり → ヘルスチェック推奨」
  • 過去リサーチ(SUPERSEDES): 同一対象の前回リサーチと比較。「前回(2週間前): センチメント中立 → 今回: やや強気」
  • 投資メモ: 対象銘柄の懸念・テーゼがあれば、リサーチ結果と照合して更新の示唆
  • ウォッチリスト: リサーチ対象がウォッチ中なら「監視中銘柄 → 買い時判断材料」と文脈を付加

分析結論の記録促し

stock/business/industry リサーチで銘柄への見解・テーゼ性のある結論を含む回答をした場合:

💡 この分析はまだ投資メモとして記録されていません。テーゼ/懸念として記録しますか?

レビュー

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