Earnings Trade Analyzer - Post-Earnings 5ファクタースコアリング

最近のアーニングス後の銘柄を5ファクター加重スコアリングシステムを使って分析し、モメンタムトレードの可能性がある最強のアーニングスリアクションを特定します。

使用時機

• ユーザーがアーニングス後のトレード分析またはアーニングスギャップスクリーニングを求めている
• ユーザーが最近のアーニングスリアクションの最良例を探している
• ユーザーがアーニングスモメンタムスコアリングまたは評価をリクエストしている
• ユーザーがアーニングス後の組み立て日（PEAD）候補について質問している

前提条件

• FMP API キー（FMP_API_KEY 環境変数を設定するか --api-key で渡す）
• 無料ティア（1日250回）はデフォルトスクリーニング（ルックバック2日、上位20件）に十分
• より大きなルックバックウィンドウまたは全スクリーニングの場合は有料ティアを推奨

ワークフロー

ステップ1：Earnings Trade Analyzer を実行

アナライザースクリプトを実行します：

# デフォルト：過去2日間のアーニングス、上位20件の結果
python3 skills/earnings-trade-analyzer/scripts/analyze_earnings_trades.py --output-dir reports/

# カスタムルックバックと時価総額フィルター
python3 skills/earnings-trade-analyzer/scripts/analyze_earnings_trades.py \
  --lookback-days 5 \
  --min-market-cap 1000000000 \
  --top 30 \
  --output-dir reports/

# エントリークオリティフィルター付き
python3 skills/earnings-trade-analyzer/scripts/analyze_earnings_trades.py \
  --apply-entry-filter \
  --output-dir reports/

ステップ2：結果をレビュー

1. 生成された JSON および Markdown レポートを読む
2. references/scoring_methodology.md をロードしてスコアリング解釈のコンテキストを確認
3. アクション可能なセットアップとしてグレード A および B の銘柄に焦点を当てる

ステップ3：分析を提示

各トップ候補について提示するもの：

• 複合スコアと評価レター（A/B/C/D）
• アーニングスギャップサイズと方向性
• アーニングス前20日間トレンド
• ボリュームレシオ（20日平均対60日平均）
• 200日および50日移動平均に対する相対位置
• 最も弱いおよび最も強いスコアリング要素

ステップ4：アクション可能なガイダンスを提供

評価に基づいて：

• グレード A（85以上）： 機関投資家による堅調なアーニングスリアクションと組み立て - エントリーを検討
• グレード B（70-84）： 良好なアーニングスリアクションで監視する価値あり - プルバックまたは確認を待つ
• グレード C（55-69）： 混合シグナル - 注意して使用、追加分析が必要
• グレード D（55未満）： 弱いセットアップ - 回避するか、より良い条件を待つ

出力

• earnings_trade_analyzer_YYYY-MM-DD_HHMMSS.json - スキーマバージョン「1.0」の構造化結果
• earnings_trade_analyzer_YYYY-MM-DD_HHMMSS.md - テーブル付きの人間が読めるレポート

リソース

• references/scoring_methodology.md - 5ファクタースコアリングシステム、評価閾値、およびエントリークオリティフィルタールール