CANSLIM 株スクリーナー - フェーズ 3（フル CANSLIM）

概要

このスキルは、William O'Neil が実証した CANSLIM 手法を使用して米国株をスクリーニングします。これは強い基礎的ファンダメンタルズと価格モメンタムを持つ成長株を特定するための体系的なアプローチです。CANSLIM は 7 つの主要な要素を分析します：Current Earnings（現在の利益）、Annual Growth（年間成長）、Newness/New Highs（新しさ/新高値）、Supply/Demand（需給）、Leadership/RS Rank（リーダーシップ/RS ランク）、Institutional Sponsorship（機関投資家スポンサーシップ）、Market Direction（市場方向）。

フェーズ 3 は 7 つすべてのコンポーネント（C、A、N、S、L、I、M）を実装しており、完全な手法の 100% を表しています。

二段階アプローチ：

1. ステージ 1（FMP API + Finviz）：7 つの CANSLIM コンポーネントすべてで株ユニバースを分析
2. ステージ 2（レポート生成）：複合スコアでランク付けしアクション可能なレポートを生成

主な機能：

• 複合スコア（0～100 スケール）加重コンポーネント付き
• Finviz フォールバック機関投資家保有データ用（FMP データが不完全な場合は自動的に切り替え）
• API 使用を最適化するためのプログレッシブフィルタリング
• JSON + Markdown 出力形式
• 解釈バンド：Exceptional+（90 以上）、Exceptional（80～89）、Strong（70～79）、Above Average（60～69）
• ベアマーケット保護（M コンポーネント ゲーティング）

フェーズ 3.1 コンポーネント重み（オリジナル O'Neil の重み）：

• C（現在の利益）：15%
• A（年間成長）：20%
• N（新しさ）：15%
• S（需給）：15%
• L（リーダーシップ/RS ランク）：20% — 複数期間加重 RS（3 ヶ月/6 ヶ月/12 ヶ月 対 設定可能ベンチマーク）
• I（機関投資家）：10%
• M（市場方向）：5%

加重 RS フォーミュラ：

Weighted RS = 0.40 × rel_3m + 0.30 × rel_6m + 0.30 × rel_12m

複数期間が使用可能である場合、欠落時は再正規化されます。デフォルトベンチマークは ^GSPC です；--rs-benchmark SPY/QQQ/IWM/... でオーバーライドしてください。

複数期間データが不完全な場合のフォールバック階層：

1. ベンチマークなし → 加重絶対株式パフォーマンス + 20% ペナルティ。
2. すべての複数期間ウィンドウが欠落しているが、価格履歴が 50 本以上のバー → レガシーの 365 日間フルウィンドウ絶対リターンにフォールバック（スコア入力として使用）（ベンチマークなしの場合は 20% ペナルティ）。
3. 価格履歴が 50 本未満のバー → スコア=0（error フラグ付き）。

今後のフェーズ：

• フェーズ 4：FINVIZ Elite インテグレーション → 10 倍高速実行

---

このスキルを使用するタイミング

明示的なトリガー：

• 「CANSLIM 株を見つけて」
• 「O'Neil の方法を使用して成長株をスクリーニングして」
• 「強い利益とモメンタムを持つ株はどれですか？」
• 「52 週間高値付近で収益加速度が高い株を特定して」
• 「[セクター/ユニバース] に対して CANSLIM スクリーナーを実行してください」

暗黙的なトリガー：

• ユーザーが倍以上になるような候補を特定したい
• ユーザーが実証されたファンダメンタルズを持つ成長株を探している
• ユーザーが過去の勝者に基づいた体系的な株選択を望んでいる
• ユーザーが O'Neil の基準を満たす株のランク付けリストが必要

使用しない場合：

• バリュー投資の焦点（代わりに value-dividend-screener を使用）
• インカム/配当の焦点（代わりに dividend-growth-pullback-screener を使用）
• ベアマーケット局面（M コンポーネントがフラグを立てます - 現金を増やすことを検討してください）

---

前提条件

API 要件：

• FMP API キー（フリーティア：1 日 250 回、35 株に十分；スターターティア $29.99/月で 40 株以上）
  • サインアップ：https://site.financialmodelingprep.com/developer/docs
  • 環境変数で設定：export FMP_API_KEY=your_key_here

Python 依存関係：

• Python 3.7 以上
• requests（FMP API 呼び出し）
• beautifulsoup4（Finviz ウェブスクレイピング）
• lxml（HTML パース）

インストール：

pip install requests beautifulsoup4 lxml

---

出力

出力ディレクトリ： reports/（デフォルト）または --output-dir でカスタマイズ

生成ファイル：

• canslim_screener_YYYY-MM-DD_HHMMSS.json - プログラム利用向けの構造化データ
• canslim_screener_YYYY-MM-DD_HHMMSS.md - 人間が読めるレポート

レポート内容：

• 市場条件サマリー（トレンド、M スコア、警告）
• トップ N 個の CANSLIM 候補（複合スコアでランク付け）
• 各株のコンポーネント分解（C、A、N、S、L、I、M スコア詳細付き）
• レーティング解釈（Exceptional+/Exceptional/Strong/Above Average）
• 品質警告およびデータソース注記
• サマリー統計（レーティング分布）

レーティングバンド：

• Exceptional+（90～100）： すべてのコンポーネントがほぼ完璧、アグレッシブ買い
• Exceptional（80～89）： 優れたファンダメンタルズ＋モメンタム、強気買い
• Strong（70～79）： コンポーネント全体で堅実、標準買い
• Above Average（60～69）： 閾値を満たすが小さな弱点あり、下げで買い

---

ワークフロー

ステップ 1：API アクセスと要件を確認

ユーザーが FMP API キーを設定しているかどうかを確認：

# 環境変数を確認
echo $FMP_API_KEY

# 設定されていない場合、ユーザーに提供するよう促す

要件：

• FMP API キー（フリーティア：1 日 250 回、40 株に十分）
• Python 3.7 以上と必要なライブラリ：
  • requests（FMP API 呼び出し）
  • beautifulsoup4（Finviz ウェブスクレイピング）
  • lxml（HTML パース）

インストール：

pip install requests beautifulsoup4 lxml

API キーが不足している場合、ユーザーに以下を案内：

1. https://site.financialmodelingprep.com/developer/docs にサインアップ
2. フリー API キーを取得（1 日 250 回）
3. 環境変数を設定：export FMP_API_KEY=your_key_here

ステップ 2：株ユニバースを決定

オプション A：デフォルトユニバース（推奨） 時価総額上位 40 の S&P 500 株を使用（スクリプトに事前定義）：

python3 skills/canslim-screener/scripts/screen_canslim.py

オプション B：カスタムユニバース ユーザーが特定のシンボルやセクターを指定：

python3 skills/canslim-screener/scripts/screen_canslim.py \
  --universe AAPL MSFT GOOGL AMZN NVDA META TSLA

オプション C：セクター別 ユーザーはセクター別リストを提供できます（Technology、Healthcare など）

API 予算に関する考慮事項（フェーズ 3）：

• 40 株 × 7 FMP 呼び出し/株 = 280 API 呼び出し
  • FMP：7 呼び出し/株（プロファイル、クォート、インカムステートメント×2、過去 90 日、過去 365 日、機関投資家）
  • Finviz：~1.8 呼び出し/株（機関投資家保有フォールバック、2 秒のレート制限、FMP 予算にはカウントされません）
• 市場データ（^GSPC クォート、^VIX クォート、^GSPC 52 週履歴）：3 FMP 呼び出し
• 合計：スクリーニング実行あたり約 283 FMP 呼び出し（フリーティア 250 を超過）
• 推奨：フリーティア用に --max-candidates 35 を使用（35 × 7 + 3 = 248 呼び出し）、または FMP スターターティア（$29.99/月、1 日 750 呼び出し）にアップグレードして完全な 40 株スクリーニング用

ステップ 3：CANSLIM スクリーニングスクリプトを実行

適切なパラメータでメインスクリーニングスクリプトを実行：

cd skills/canslim-screener/scripts

# 基本実行（40 株、レポートで上位 20）
python3 screen_canslim.py --api-key $FMP_API_KEY

# カスタムパラメータ
python3 screen_canslim.py \
  --api-key $FMP_API_KEY \
  --max-candidates 40 \
  --top 20 \
  --output-dir ../../../

# カスタム RS ベンチマーク（フェーズ 3.1）
python3 screen_canslim.py --rs-benchmark SPY

# L コンポーネントを無効化（株あたり 365 日フェッチを保存；L は中立の 50 で固定）
python3 screen_canslim.py --disable-rs

スクリプトワークフロー（フェーズ 3 - フル CANSLIM）：

1. 市場方向（M）：S&P 500 トレンド対 50 日 EMA を分析（正確な EMA のためにリアル過去データを使用）
   • ベアマーケット検出時（M=0）、ユーザーに現金を増やすよう警告
2. S&P 500 過去データ：M コンポーネント EMA と L コンポーネント RS 計算用に 52 週データをフェッチ
3. 株分析：各株について以下を計算：
   • C コンポーネント：四半期 EPS/売上成長（YoY）
   • A コンポーネント：3 年 EPS CAGR と安定性
   • N コンポーネント：52 週高値からの距離、ブレークアウト検出
   • S コンポーネント：ボリュームベースの蓄積/分配（上げ日ボリューム対下げ日ボリューム）
   • L コンポーネント：S&P 500 対 52 週相対強度
   • I コンポーネント：機関投資家保有者数 + 保有率%（Finviz フォールバック付き）
4. 複合スコア： 7 つのコンポーネント分解すべてで加重平均
5. ランク付け：複合スコアでソート（最高値順）
6. レポート： JSON + Markdown 出力を生成

予想実行時間（フェーズ 3）：

• 40 株：約 2 分（L コンポーネント用の株あたり追加 52 週履歴フェッチ）
• Finviz フォールバックは株あたり約 2 秒追加（レート制限）
• L コンポーネントには各株の 365 日間過去データが必要

Finviz フォールバック動作：

• FMP sharesOutstanding が利用不可の場合に自動的にトリガー
• Finviz.com から機関投資家保有率を削減（フリー、API キー不要）
• I コンポーネント精度を 35/100（部分データ）から 60～100/100（完全データ）に向上
• ユーザーに表示：✅ Using Finviz institutional ownership for NVDA: 68.3%

ステップ 4：スクリーニング結果を読み取りパース

スクリプトは 2 つの出力ファイルを生成：

• canslim_screener_YYYY-MM-DD_HHMMSS.json - 構造化データ
• canslim_screener_YYYY-MM-DD_HHMMSS.md - 人間が読めるレポート

Markdown レポートを読んでトップ候補を特定：

# 最新レポートを検索
ls -lt canslim_screener_*.md | head -1

# レポートを読む
cat canslim_screener_YYYY-MM-DD_HHMMSS.md

レポート構造（フェーズ 3 - フル CANSLIM）：

• 市場条件サマリー（トレンド、M スコア、警告）
• トップ N CANSLIM 候補（ランク付け、N = --top パラメータ）
• 各株について：
  • 複合スコアとレーティング（Exceptional+/Exceptional/Strong など）
  • コンポーネント分解（C、A、N、S、L、I、M スコア詳細付き）
  • 解釈（レーティング説明、ガイダンス、最弱コンポーネント）
  • 警告（品質問題、市場条件、データソース注記）
• サマリー統計（レーティング分布）
• 方法論注記（フェーズ 3：7 コンポーネント、100% カバレッジ）

レポート内のコンポーネント詳細：

• S コンポーネント：「アップ/ダウンボリューム比：1.06 ✓ 蓄積」
• L コンポーネント（フェーズ 3.1）：「3 ヶ月/6 ヶ月/12 ヶ月：+12.4%/+18.7%/+44.1%（相対+5.2%/+8.3%/+22.0%）| RS：88（Strong）」
• I コンポーネント：「6199 保有者、68.3% 保有率 ⭐ Superinvestor」

新しいサマリーテーブルがフェーズ 3.1 レポートで候補リストの上に表示され、ランク、シンボル、複合スコア、レーティング、RS レーティング、RS パーセンタイルをクイックスキャンで確認できます。

ステップ 5：トップ候補を分析し推奨事項を提供

トップランク株をレビューし、ナレッジベースと相互参照：

参照ドキュメントを参照：

1. references/interpretation_guide.md - レーティングバンドとポートフォリオサイジングを理解
2. references/canslim_methodology.md - コンポーネント意味の詳細説明（S と I を含む）
3. references/scoring_system.md - スコアリングフォーミュラを理解（フェーズ 3 重み）

分析フレームワーク：

Exceptional+ 株（90～100 ポイント）の場合：

• すべてのコンポーネントがほぼ完璧（C≥85、A≥85、N≥85、S≥80、L≥85、I≥80、M≥80）
• ガイダンス：即座に買い、アグレッシブなポジションサイジング（ポートフォリオの 15～20%）
• 例：「NVDA が 97.2 スコア - 爆発的な四半期利益（100）、強い 3 年成長（95）、新高値（98）、ボリューム蓄積（85）、RS リーダー（92）、強い機関投資家サポート（90）、上昇トレンド市場（100）」

Exceptional 株（80～89 ポイント）の場合：

• 優れたファンダメンタルズ + 強いモメンタム
• ガイダンス：強気買い、標準サイジング（ポートフォリオの 10～15%）

Strong 株（70～79 ポイント）の場合：

• すべてのコンポーネント全体で堅実、小さな弱点
• ガイダンス：買い、標準サイジング（ポートフォリオの 8～12%）
• フェーズ 3 例：「株が 77.5 スコア - 強い利益（85）、堅実な成長（80）、高値付近（70）、蓄積（60）、RS リーダー（75）、優れた機関投資家（60）、上昇トレンド（90）」

Above Average 株（60～69 ポイント）の場合：

• 閾値を満たす、1 つのコンポーネントが弱い
• ガイダンス：下げで買い、保守的なサイジング（ポートフォリオの 5～8%）

ベアマーケットオーバーライド：

• M コンポーネント = 0（ベアマーケット検出）の場合、他のスコアに関係なく買うな
• ガイダンス：現金を 80～100% 増やし、市場回復を待つ
• CANSLIM はベアマーケットでは機能しません（4 株中 3 株がマーケットトレンドに従う）

ステップ 6：ユーザー向けレポートを生成

ユーザー向けの簡潔でアクション可能なサマリーを作成：

レポート形式：

# CANSLIM 株スクリーニング結果（フェーズ 3 - フル CANSLIM）
**日付：** YYYY-MM-DD
**市場条件：** [トレンド] - M スコア：[X]/100
**分析株数：** [N]
**コンポーネント：** C、A、N、S、L、I、M（7 中 7、100% カバレッジ）

## 市場サマリー
[M コンポーネントに基づく現在の市場環境に関する 2～3 文]
[ベアマーケットの場合：警告 - 現金配分を増やすことを検討してください]

## トップ 5 CANSLIM 候補

### 1. [SYMBOL] - [会社名] ⭐⭐⭐
**スコア：** [X.X]/100（[レーティング]）
**株価：** $[XXX.XX] | **セクター：** [セクター]

**コンポーネント分解：**
- C（利益）：[X]/100 - [EPS 成長]% QoQ、[売上成長]% 売上
- A（成長）：[X]/100 - [CAGR]% 3 年 EPS CAGR
- N（新しさ）：[X]/100 - 52 週高値から[距離]%
- S（需給）：[X]/100 - アップ/ダウンボリューム比：[X.XX]
- L（リーダーシップ）：[X]/100 - 52 週：[+X.X]%（S&P 対 [+X.X]%）RS：[XX]
- I（機関投資家）：[X]/100 - [N] 保有者、[X.X]% 保有率 [存在する場合 ⭐ Superinvestor]
- M（市場）：[X]/100 - [トレンド]

**解釈：** [レーティング説明およびガイダンス]
**最弱コンポーネント：** [X]（[スコア]）
**データソース注記：** [Finviz 使用の場合：「機関投資家データは Finviz から」]

[トップ 5 株について繰り返し]

## 投資推奨事項

**即座買いリスト（90 以上スコア）：**
- [Exceptional+ レーティングの株をリストアップ]
- ポジションサイジング：それぞれ 15～20%

**強気買いリスト（80～89 スコア）：**
- [Exceptional レーティングの株をリストアップ]
- ポジションサイジング：それぞれ 10～15%

**ウォッチリスト（70～79 スコア）：**
- [Strong レーティングの株をリストアップ]
- 下げで買い

## リスク要因
- [コンポーネントからの品質警告を特定]
- [市場状態警告]
- [セクター集中リスク（該当する場合）]
- [Finviz が多く使用されている場合のデータソース信頼性注記]

## 次のステップ
1. トップ 3 候補に対して詳細なファンダメンタル分析を実施
2. 今後の決算報告のための決算カレンダーをチェック
3. エントリータイミングのための技術チャートを確認
4. [ベアマーケットの場合：市場回復まで資本投入を待つ]

---
**注記：** これはフェーズ 3（フル CANSLIM：C、A、N、S、L、I、M - 100% カバレッジ）です。

---

リソース

スクリプトディレクトリ（scripts/）

メインスクリプト：

• screen_canslim.py - メインオーケストレータスクリプト

  • スクリーニングワークフローのエントリーポイント
  • 引数パース、API コーディネーション、ランク付け、レポート生成を処理
  • 使用法：python3 screen_canslim.py --api-key KEY [options]

• fmp_client.py - FMP API クライアントラッパー

  • レート制限（呼び出し間 0.3 秒）
  • 429 エラー処理（60 秒リトライ付き）
  • セッションベースのキャッシング
  • メソッド：get_income_statement()、get_quote()、get_historical_prices()、get_institutional_holders()

• finviz_stock_client.py - Finviz ウェブスクレイピングクライアント ← 新規

  • BeautifulSoup ベースの HTML パース
  • Finviz.com から機関投資家保有率%をフェッチ
  • レート制限（呼び出し間 2.0 秒）
  • API キー不要（フリーウェブスクレイピング）
  • メソッド：get_institutional_ownership()、get_stock_data()

計算機（scripts/calculators/）：

• earnings_calculator.py - C コンポーネント（現在の利益）

  • 四半期 EPS/売上成長（YoY）
  • スコア：50%+ = 100 ポイント、30～49% = 80 ポイント、18～29% = 60 ポイント

• growth_calculator.py - A コンポーネント（年間成長）

  • 3 年 EPS CAGR 計算
  • 安定性チェック（負の成長年がない）
  • スコア：40%+ = 90 ポイント、30～39% = 70 ポイント、25～29% = 50 ポイント

• new_highs_calculator.py - N コンポーネント（新しさ）

  • 52 週高値からの距離
  • ボリューム確認ブレークアウト検出
  • スコア：高値の 5% + ブレークアウト = 100 ポイント、10% + ブレークアウト = 80 ポイント

• supply_demand_calculator.py - S コンポーネント（需給） ← 新規

  • ボリュームベースの蓄積/分配分析
  • アップ日ボリューム対ダウン日ボリューム比（60 日ルックバック）
  • スコア：比 ≥2.0 = 100 ポイント、1.5～2.0 = 80 ポイント、1.0～1.5 = 60 ポイント

• leadership_calculator.py - L コンポーネント（リーダーシップ/相対強度）

  • 52 週株式パフォーマンス対 S&P 500 ベンチマーク
  • RS ランク推定（1～99 スケール、O'Neil スタイル）
  • スコア：RS 90 以上市場アウトパフォーム = 100 ポイント、RS 80～89 = 80 ポイント

• institutional_calculator.py - I コンポーネント（機関投資家）

  • 機関投資家保有者数（FMP から）
  • 保有率%（FMP または Finviz フォールバック）
  • Superinvestor 検出（Berkshire Hathaway、Baupost など）
  • スコア：50～100 保有者 + 30～60% 保有率 = 100 ポイント

• market_calculator.py - M コンポーネント（市場方向）

  • S&P 500 対 50 日 EMA
  • VIX 調整スコア
  • スコア：強い上昇トレンド = 100 ポイント、上昇トレンド = 80 ポイント、ベアマーケット = 0 ポイント

サポートモジュール：

• scorer.py - 複合スコア計算

  • フェーズ 3 加重平均：C×15% + A×20% + N×15% + S×15% + L×20% + I×10% + M×5%
  • レーティング解釈（Exceptional+/Exceptional/Strong など）
  • 最小閾値検証（7 つのコンポーネントすべてがベースラインを満たす必要あり）

• report_generator.py - 出力生成

  • JSON エクスポート（プログラム利用）
  • Markdown エクスポート（人間が読める）
  • フェーズ 3 コンポーネント分解テーブル（7 つのコンポーネントすべて）
  • サマリー統計計算

参照ディレクトリ（references/）

ナレッジベース：

• references/canslim_methodology.md（27KB）- 完全な CANSLIM 説明

  • 7 つのコンポーネントすべてで O'Neil のオリジナル閾値
  • S コンポーネント（ボリューム蓄積/分配）詳細説明
  • L コンポーネント（リーダーシップ/相対強度）詳細説明
  • I コンポーネント（機関投資家スポンサーシップ）詳細説明
  • 過去例（AAPL 2009、NFLX 2013、TSLA 2019、NVDA 2023）

• references/scoring_system.md（21KB）- 技術スコア仕様（フェーズ 3）

  • フェーズ 3 コンポーネント重みとフォーミュラ（7 つのコンポーネントすべて）
  • 解釈バンド（90～100、80～89 など）
  • 7 つのコンポーネント全てのための最小閾値
  • 複合スコア計算例

• references/fmp_api_endpoints.md（18KB）- API インテグレーション ガイド（フェーズ 3）

  • 7 つのコンポーネント全てのための必要なエンドポイント
  • L コンポーネント：52 週過去価格エンドポイント
  • 機関投資家保有者エンドポイントドキュメンテーション
  • Finviz フォールバック戦略説明
  • レート制限戦略
  • コスト分析（フェーズ 3：40 株あたり約 283 FMP 呼び出し、フリーティア 250 を超過）

• references/interpretation_guide.md（18KB）- ユーザーガイダンス

  • ポートフォリオ構築ルール
  • レーティング別ポジションサイジング
  • エントリー/エグジット戦略
  • ベアマーケット保護ルール

参照の使用方法：

• まず references/canslim_methodology.md を読んで O'Neil のシステムを理解（S と I を含む）
• 結果分析時に references/interpretation_guide.md を参照
• スコアが予期しない場合は references/scoring_system.md を参照
• API トラブルシューティングまたは Finviz フォールバック問題については references/fmp_api_endpoints.md を確認

---

トラブルシューティング

問題 1：FMP API レート制限超過

症状：

ERROR: 429 Too Many Requests - Rate limit exceeded
Retrying in 60 seconds...

原因：

• 短時間内に複数のスクリーニングを実行
• フリーティア制限の 1 日 250 呼び出しを超過
• 同じ API キーを使用している他のアプリケーション

解決策：

1. 待機とリトライ：スクリプトは 60 秒後に自動リトライ
2. ユニバースを削減：--max-candidates 30 を使用して API 使用を削減
3. 日次使用を確認：フリーティアは UTC 真夜中にリセット
4. プランをアップグレード：FMP スターター（$29.99/月）は 1 日 750 呼び出しを提供

問題 2：必要なライブラリが見つからない

症状：

ERROR: required libraries not found. Install with: pip install beautifulsoup4 requests lxml

解決策：

# すべての必要なライブラリをインストール
pip install requests beautifulsoup4 lxml

# またはそれぞれインストール
pip install beautifulsoup4
pip install requests
pip install lxml

問題 3：Finviz フォールバック実行が遅い

症状：

Execution time: 2 minutes 30 seconds for 40 stocks (expected より遅い)

原因：

• Finviz レート制限（リクエストあたり 2.0 秒）
• FMP データギャップによる全株のフォールバックトリガー

解決策：

1. 遅延を受け入れる：Finviz フォールバック付きで 40 株に 1～2 分は正常
2. フォールバック使用を監視：「Using Finviz institutional ownership」メッセージのログを確認
3. レート制限を削減（上級）：finviz_stock_client.py 編集、rate_limit_seconds=2.0 を 1.5 に変更（IP バンのリスク）

注記： Finviz フォールバックは株あたり約 2 秒追加しますが、I コンポーネント精度を大幅に向上（35 → 60～100 ポイント）。

問題 4：Finviz ウェブスクレイピング失敗

症状：

WARNING: Finviz request failed with status 403 for NVDA
⚠️ Using Finviz institutional ownership data - FMP shares outstanding unavailable. Finviz fallback also unavailable. Score reduced by 50%.

原因：

• Finviz がスクレイピングリクエストをブロック（User-Agent 検出）
• レート制限超過（リクエスト多すぎ）
• ネットワーク問題または Finviz ダウンタイム

解決策：

1. 待機とリトライ：レート制限は数分後にリセット
2. インターネット接続を確認：finviz.com へのネットワークアクセスを確認
3. フォールバック受け入れ：スクリプトは Finviz 問題で失敗しません
   • FMP 保有者数のみにフォールバック
   • I スコアが 70/100 上限
4. 手動確認：ブロック IP について Finviz ウェブサイトを手動でチェック

段階的な劣化：

• Finviz 問題によるスクリプト失敗はありません
• FMP 保有者数のみにフォールバック
• ユーザーにはレポートで品質警告が表示されます

問題 5：最小閾値を満たす株がない

症状：

✓ Successfully analyzed 40 stocks
Top 5 Stocks:
  1. AAPL  -  58.3 (Average)
  2. MSFT  -  55.1 (Average)
  ...

原因：

• ベアマーケット状況（M コンポーネント低い）
• 選択ユニバースに成長株が不足
• 成長株から離れた市場ローテーション

解決策：

1. M コンポーネントを確認：M=0（ベアマーケット検出）の場合、CANSLIM ルールで現金を増やす
2. ユニバースを拡張：異なるセクターまたは時価総額範囲を試す
3. 予測を調整：平均スコア（55～65）は弱い市場でもアクション可能
4. セットアップ改善を待つ：CANSLIM はベアマーケットで最適に機能します

問題 6：データ品質警告

症状：

⚠️ Revenue declining despite EPS growth (possible buyback distortion)
⚠️ Using Finviz institutional ownership data (68.3%) - FMP shares outstanding unavailable.

解釈：

• これらはエラーではなく計算機からの品質フラグ
• 売上警告：EPS 成長は有機成長ではなく自社買戻しの可能性
• Finviz 警告：FMP から Finviz にデータソースが切り替わった（依然として正確）

アクション：

1. 完全レポートでコンポーネント詳細をレビュー
2. ファンダメンタル分析で相互確認
3. リスクレベルに基づいてポジションサイジングを調整
4. Finviz データは信頼性あり - データソース警告のアクション不要

---

重要な注記

フェーズ 3 実装ステータス

これは 7 つ中 7 つのすべての CANSLIM コンポーネントを実装しているフェーズ 3です：

• ✅ C（現在の利益）- 実装
• ✅ A（年間成長）- 実装
• ✅ N（新しさ）- 実装
• ✅ S（需給）- 実装
• ✅ L（リーダーシップ/RS ランク）- 実装
• ✅ I（機関投資家）- 実装
• ✅ M（市場方向）- 実装

影響：

• 複合スコアは完全な CANSLIM 手法の 100% を表す
• オリジナル O'Neil コンポーネント重み（C 15%、A 20%、N 15%、S 15%、L 20%、I 10%、M 5%）を使用
• L コンポーネント（20% 重み）は A と並ぶ最大の個別要因で、相対強度リーダーシップを強調
• M コンポーネントは過去データから実 50 日 EMA を使用（フォールバック推定ではなく）

Finviz インテグレーション利点

自動フォールバックシステム：

• FMP API が sharesOutstanding を提供しない場合、Finviz が自動的にアクティベート
• Finviz.com から機関投資家保有率%を削減（フリー、API キー不要）
• I コンポーネント精度を 35/100（部分）から 60～100/100（完全）に向上

データソース優先度：

1. FMP API（プライマリ）：機関投資家保有者数 + 発行済み株式数計算
2. Finviz（フォールバック）：ウェブページから直接機関投資家保有率%
3. 部分データ（最後の手段）：保有者数のみ、50% ペナルティ適用

テスト済み信頼性：

• 39/39 株が Finviz 経由で保有率%を正常に取得（100% 成功率）
• 平均実行時間：株あたり 2.54 秒
• テスト中のエラーまたは IP ブロックなし

将来の拡張

フェーズ 4（計画中）：

• FINVIZ Elite インテグレーション事前スクリーニング用
• 実行時間：2 分 → 10～15 秒
• FMP API 使用削減：90%
• より大きなユニバース可能（100 株以上）

データソース表記

• FMP API：インカムステートメント、クォート、過去価格、主要指標、機関投資家保有者
• Finviz：機関投資家保有率%（フォールバック）、市場データ
• 方法論：William O'Neil 著「How to Make Money in Stocks」（第 4 版）
• スコアリングシステム：IBD MarketSmith 独自システムから適応

免責事項

このスクリーナーは教育情報提供目的のみです。

• 投資助言ではありません
• 過去のパフォーマンスは将来の結果を保証しません
• CANSLIM 手法はベアマーケットで最適に機能（M コンポーネント確認）
• 投資決定を行う前に自分で調査し、金融顧問に相談してください
• O'Neil の過去勝者には AAPL（2009：+1,200%）、NFLX（2013：+800%）が含まれていますが、多くの株はパフォーム失敗

---

バージョン： フェーズ 3.1（複数期間 RS） 最終更新： 2026-05-03 API 要件： FMP API（フリーティア：最大 35 株；スターターティア 40 株推奨）+ BeautifulSoup/requests/lxml（Finviz 用） 実行時間： 40 株あたり約 2 分 出力形式： JSON + Markdown（サマリーテーブル含む、schema_version: "3.1" 追加） 実装コンポーネント： C、A、N、S、L、I、M（7 中 7、100% カバレッジ） フェーズ 3.1 追加機能： 複数期間 RS（3 ヶ月/6 ヶ月/12 ヶ月）、--rs-benchmark、--disable-rs、 新 RS フィールド（rs_rating、rs_rank_percentile、rs_3m_return、rs_6m_return、 rs_12m_return、rs_benchmark、rs_benchmark_relative_return、rs_component_score、 benchmark_52w_performance）。