Altman Z''スコアによる信用リスク分析。企業の倒産リスクを定量評価し、安全圏/グレーゾーン/危険圏に分類する。「倒産リスク」「信用リスク」「財務健全性」「Altman」「Z-score」「安全性分析」と聞かれたときに使用。
screening
プリセット選択式スクリーニング。ファンダメンタル条件でスクリーニング後、テクニカルフィルタを任意で適用。
含まれるファイル(7)
- SKILL.md7.1 KB
- presets/contrarian.yaml417 B
- presets/growth.yaml467 B
- presets/high-dividend.yaml461 B
- presets/small-growth.yaml413 B
- presets/stable.yaml422 B
- presets/value.yaml383 B
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。
スクリーニング Skill
プリセットまたはカスタム条件でファンダメンタルスクリーニングを実行し、オプションでテクニカルフィルタを段階的に適用する。
必要なツール
screen_stocks(ラジ株ナビMCP): ファンダメンタル条件スクリーニング- JQuants API: テクニカルフィルタ用の株価データ取得
Workflow
Step 1: プリセット選択
ユーザーに以下の形式でプリセット一覧を表示する。
src/skills/screening/presets/ 内のYAMLファイルと src/skills/screening/presets/user/ 内のユーザープリセットを読み込んで一覧表示。
表示フォーマット:
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📋 スクリーニング・プリセット一覧
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【デフォルト】
1. 🎯 高配当バリュー — 配当利回り>3%, ROE>8%, PBR<1.5, PER<20
2. 🚀 成長株(CAN-SLIM風) — ROE>15%, 売上成長率>10%, PER 10-35
3. 💎 割安高収益 — ROE>12%, PER<15, PBR<1.2, 営業利益率>10%
4. 🏦 安定高財務 — 自己資本比率>50%, ROE>8%, 営業利益率>5%
5. 🌱 小型成長株 — 売上成長率>15%, ROE>10%, PER<30
6. 🔄 逆張りバリュー — PBR<0.8, PER<12, 自己資本比率>40%
【ユーザープリセット】(あれば表示)
U1. {名前} — {条件サマリー}
...
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
番号を選択、または「カスタム」で独自条件を指定できます。
- 番号で選択 → そのプリセットの条件で Step 2 へ
- 「カスタム」→ ユーザーに条件を聞いてから Step 2 へ
Step 2: ファンダメンタルスクリーニング実行
選択されたプリセット(またはカスタム条件)の conditions を使って screen_stocks を呼び出す。
- sort と limit もプリセットから取得(デフォルト: limit 50)
- sector / market の指定があればそれも適用
結果を表形式で表示:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📊 スクリーニング結果: {プリセット名}
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該当: {X}銘柄
| # | 銘柄 | 株価 | ROE | PER | PBR | {プリセット固有の指標} |
|---|------|------|-----|-----|-----|---------------------|
| 1 | {企業名}({コード}) | {X}円 | {X}% | {X}倍 | {X}倍 | ... |
| ... |
Step 3: テクニカルフィルタ選択
ファンダメンタル結果を表示後、テクニカルフィルタの適用を提案:
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🔧 テクニカルフィルタ(任意)
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以下のフィルタを追加で適用できます(複数選択可):
A. ミネルヴィニ(SEPA) — 株価>SMA200, SMA50>SMA200, 52週高値25%以内
B. ダウ理論 — 高値・安値切り上げパターン確認
C. グランビル — SMA200との位置関係で買いシグナル判定
D. 需給分析 — 信用倍率・出来高トレンド確認
E. 全部適用
適用するフィルタを選択してください(例: A,C)。
「なし」でファンダメンタル結果のまま終了。
Step 4: テクニカルフィルタ実行
選択されたフィルタを順番に適用する。各フィルタの詳細:
A. ミネルヴィニ(SEPA):
- 株価 > SMA200
- SMA50 > SMA200
- 52週高値の25%以内
- 直近5日平均出来高 > 20日平均出来高
B. ダウ理論:
- 直近スイングポイントがHH+HL(高値・安値切り上げ)パターン
- 上昇トレンド確認
C. グランビル:
- SMA200との位置関係から買いシグナル(B1〜B3)判定
- 乖離率+20%超は過熱注意フラグ
D. 需給分析:
- 信用倍率 5.0倍以下
- 出来高トレンド確認
注意: テクニカルフィルタはJQuants APIで株価データを取得して判定する。候補が多い場合は上位20銘柄に絞ってからテクニカル判定を行う(API制約)。
Step 5: 最終結果出力
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🏆 最終スクリーニング結果
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📅 実行日: {日付}
📋 プリセット: {名前}
🔧 適用フィルタ: {選択されたフィルタ}
📊 初期候補: {X}銘柄 → 最終候補: {Y}銘柄
| 順位 | 銘柄 | 株価 | ROE | PER | PBR | テクニカル判定 | 総合評価 |
|------|------|------|-----|-----|-----|-------------|---------|
| 1 | {企業名}({コード}) | ... | ... | ... | ... | {判定結果} | ⭐⭐⭐ |
| ... |
【各銘柄の注目ポイント】
{コード}: {1行コメント}
【注意事項】
- 個別銘柄の詳細分析は「{コード}を分析して」で実行可能
- テクニカルデータは実行時点のスナップショット
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プリセット管理
プリセット追加
ユーザーが「プリセット追加して」「マイプリセット作りたい」と言った場合:
- プリセット名を聞く
- 条件を対話的に設定(指標、演算子、値)
- ソート条件を聞く
src/skills/screening/presets/user/にYAMLファイルとして保存
ファイル形式:
name: ユーザー定義のプリセット名
description: 1行の説明
conditions:
- metric: "指標名"
operator: ">="
value: 数値
sort:
metric: "ソート指標"
order: "desc"
プリセット編集・削除
- 「プリセット編集して」→ 一覧表示 → ユーザープリセットのみ編集可能
- 「プリセット削除して」→ ユーザープリセットのみ削除可能
- デフォルトプリセットは編集・削除不可
利用可能な指標一覧
ユーザーがカスタム条件やプリセット作成時に参考にする主要指標:
| 指標名 | 日本語 | 例 |
|---|---|---|
| roe | ROE(自己資本利益率) | >= 10 |
| roa | ROA(総資産利益率) | >= 5 |
| per | PER(株価収益率) | <= 20 |
| pbr | PBR(株価純資産倍率) | <= 1.5 |
| operatingMargin | 営業利益率 | >= 10 |
| salesGrowth | 売上成長率 | >= 10 |
| dividendYield | 配当利回り | >= 3 |
| equityRatio | 自己資本比率 | >= 40 |
| marketCap | 時価総額(億円) | >= 500 |
| netCash | ネットキャッシュ | >= 0 |
※ 108指標が利用可能。上記は代表的なもの。
レビュー
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