Edge Candidate Agent

概要

日次市場観察を再現可能な研究チケットおよび Phase I 対応候補スペックに変換します。 戦略の無制限な増加よりもシグナル品質とインターフェース互換性を優先します。 このスキルはスタンドアロンで完全に実行できますが、分割ワークフローではファイナルエクスポート/検証ステージとして主に機能します。

使用すべき場合

• 市場観察、異常、または仮説を構造化された研究チケットに変換する場合。
• EOD OHLCV とオプションのヒントから新しいエッジ候補を自動検出する日次実行。
• 検証済みチケットを strategy.yaml + metadata.json として trade-strategy-pipeline Phase I 用にエクスポートする場合。
• パイプライン実行前に edge-finder-candidate/v1 のプリフライト互換性チェックを実行する場合。

前提条件

• Python 3.9+ と PyYAML がインストールされていること。
• スキーマ/ステージ検証用にターゲット trade-strategy-pipeline リポジトリへアクセス可能であること。
• --pipeline-root 経由でパイプライン管理検証を実行する際に uv が利用可能であること。

出力

• strategies/<candidate_id>/strategy.yaml: Phase I 対応戦略スペック。
• strategies/<candidate_id>/metadata.json: インターフェースバージョンとチケットコンテキストを含むプロヴェナンスメタデータ。
• scripts/validate_candidate.py からの検証ステータス (合格/不合格 + 理由)。
• 日次検出アーティファクト:
  • daily_report.md
  • market_summary.json
  • anomalies.json
  • watchlist.csv
  • tickets/exportable/*.yaml
  • tickets/research_only/*.yaml

分割ワークフローにおける位置付け

推奨分割ワークフロー:

1. skills/edge-hint-extractor: 観察/ニュース -> hints.yaml
2. skills/edge-concept-synthesizer: チケット/ヒント -> edge_concepts.yaml
3. skills/edge-strategy-designer: コンセプト -> strategy_drafts + エクスポート可能なチケット YAML
4. skills/edge-candidate-agent (本スキル): パイプライン引き渡し用のエクスポート + 検証

ワークフロー

1. EOD OHLCV から自動検出を実行:
   • skills/edge-candidate-agent/scripts/auto_detect_candidates.py
   • オプション: 人間のアイデア入力用に --hints を指定
   • オプション: 外部 LLM アイデアループ用に --llm-ideas-cmd を指定
2. コントラクトとマッピング参照を読み込む:
   • references/pipeline_if_v1.md
   • references/signal_mapping.md
   • references/research_ticket_schema.md
   • references/ideation_loop.md
3. references/research_ticket_schema.md を使用して研究チケットを構築または更新。
4. skills/edge-candidate-agent/scripts/export_candidate.py を使用して候補アーティファクトをエクスポート。
5. skills/edge-candidate-agent/scripts/validate_candidate.py でインターフェースと Phase I 制約を検証。
6. 候補ディレクトリを trade-strategy-pipeline に引き渡し、ドライラン実行を先に行う。

クイックコマンド

日次自動検出 (オプションのエクスポート/検証付き):

python3 skills/edge-candidate-agent/scripts/auto_detect_candidates.py \
  --ohlcv /path/to/ohlcv.parquet \
  --output-dir reports/edge_candidate_auto \
  --top-n 10 \
  --hints path/to/hints.yaml \
  --export-strategies-dir /path/to/trade-strategy-pipeline/strategies \
  --pipeline-root /path/to/trade-strategy-pipeline

チケットから候補ディレクトリを作成:

python3 skills/edge-candidate-agent/scripts/export_candidate.py \
  --ticket path/to/ticket.yaml \
  --strategies-dir /path/to/trade-strategy-pipeline/strategies

インターフェースコントラクトのみを検証:

python3 skills/edge-candidate-agent/scripts/validate_candidate.py \
  --strategy /path/to/trade-strategy-pipeline/strategies/my_candidate_v1/strategy.yaml

インターフェースコントラクトとパイプラインスキーマ/ステージルールの両方を検証:

python3 skills/edge-candidate-agent/scripts/validate_candidate.py \
  --strategy /path/to/trade-strategy-pipeline/strategies/my_candidate_v1/strategy.yaml \
  --pipeline-root /path/to/trade-strategy-pipeline \
  --stage phase1

エクスポートルール

• validation.method: full_sample を維持。
• validation.oos_ratio を省略するか null のまま保持。
• v1 でサポートされているエントリーファミリーのみをエクスポート:
  • vcp_detection を伴う pivot_breakout
  • gap_up_detection を伴う gap_up_continuation
• サポートされていない仮説ファミリーはエクスポート候補ではなく、チケットノートで研究専用としてマーク。

ガードレール

• スキーマ上限違反 (リスク、エグジット、空の条件) の候補を拒否。
• フォルダ名と id が一致しない場合は候補を拒否。
• interface_version: edge-finder-candidate/v1 を伴う決定論的メタデータを要求。
• フル実行前にパイプラインで --dry-run を使用。

リソース

skills/edge-candidate-agent/scripts/export_candidate.py

研究チケット YAML から strategies/<candidate_id>/strategy.yaml と metadata.json を生成。

skills/edge-candidate-agent/scripts/validate_candidate.py

インターフェースチェックと trade-strategy-pipeline に対するオプションの StrategySpec/validate_spec チェックを実行。

skills/edge-candidate-agent/scripts/auto_detect_candidates.py

EOD OHLCV からエッジアイデアを自動検出し、エクスポート可能/研究チケットを生成し、オプションで自動的にエクスポート/検証。

references/pipeline_if_v1.md

edge-finder-candidate/v1 の統合コントラク要約。

references/signal_mapping.md

仮説ファミリーを現在エクスポート可能なシグナルファミリーにマップ。

references/research_ticket_schema.md

export_candidate.py で使用されるチケットスキーマ。

references/ideation_loop.md

ヒントスキーマと外部 LLM アイデアコマンドコントラクト。