macro-regime-detector
株式市場の集中・拡散・収縮・インフレ・移行といった構造的なマクロレジームの転換を、クロスアセット比率分析によって1〜2年の時間軸で検出します。RSP/SPY集中度、イールドカーブ、信用環境、サイズファクター、株債関係、セクターローテーションを総合的に分析し、レジームシフトを特定します。マクロレジーム、市場構造の転換、長期的なポジショニングについてユーザーが質問した際に実行してください。
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Detect structural macro regime transitions (1-2 year horizon) using cross-asset ratio analysis. Analyze RSP/SPY concentration, yield curve, credit conditions, size factor, equity-bond relationship, and sector rotation to identify regime shifts between Concentration, Broadening, Contraction, Inflationary, and Transitional states. Run when user asks about macro regime, market regime change, structural rotation, or long-term market positioning.
SKILL.md 本文
マクロレジーム検出器
月次周期のクロスアセット比率分析を使用して、構造的なマクロレジーム転換を検出します。このスキルは、戦略的なポートフォリオ配置に情報をもたらす1-2年間のレジームシフトを識別します。
使用するべき場面
- ユーザーが現在のマクロレジームまたはレジーム転換について質問している
- ユーザーが構造的市場ローテーション（集中 vs 分散）を理解したい
- ユーザーが利回り曲線、信用状況、またはクロスアセット信号に基づく長期的なポジショニングについて質問している
- ユーザーがRSP/SPY比率、IWM/SPY、HYG/LQD、またはその他のクロスアセット比率について言及している
- ユーザーがレジーム変化が進行中かどうかを評価したい
ワークフロー
-
方法論コンテキストの参考ドキュメントをロード：
references/regime_detection_methodology.mdreferences/indicator_interpretation_guide.md
-
メイン分析スクリプトを実行：
python3 skills/macro-regime-detector/scripts/macro_regime_detector.pyこれは9つのETF + Treasury料金の600日間のデータをフェッチします（全体で10のAPI呼び出し）。
-
生成されたMarkdownレポートを読み、ユーザーに調査結果を提示します。
-
ユーザーが過去の類例について質問する場合、
references/historical_regimes.mdを使用して追加のコンテキストを提供します。
前提条件
- FMP API キー（必須）：
FMP_API_KEY環境変数を設定するか、--api-keyを渡してください - 無料ティア（250 calls/日）で十分です（スクリプトは約10呼び出しを使用）
6つのコンポーネント
| # | コンポーネント | 比率/データ | ウェイト | 検出内容 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 市場集中度 | RSP/SPY | 25% | メガキャップ集中 vs 市場の分散 |
| 2 | 利回り曲線 | 10Y-2Y スプレッド | 20% | 金利サイクルの転換 |
| 3 | 信用状況 | HYG/LQD | 15% | 信用サイクルのリスク選好度 |
| 4 | サイズファクター | IWM/SPY | 15% | 小型 vs 大型株のローテーション |
| 5 | 株式-債券 | SPY/TLT + 相関 | 15% | 株式-債券関係のレジーム |
| 6 | セクターローテーション | XLY/XLP | 10% | サイクリカル vs ディフェンシブ選好度 |
5つのレジーム分類
- Concentration（集中）：メガキャップリーダーシップ、狭い市場
- Broadening（分散）：参加の拡大、小型株/バリュー型ローテーション
- Contraction（縮小）：信用引き締め、ディフェンシブローテーション、リスク回避
- Inflationary（インフレ）：株式-債券の正相関、従来のヘッジが機能しない
- Transitional（過渡的）：複数のシグナルがあるが明確なパターンが不明確
出力
macro_regime_YYYY-MM-DD_HHMMSS.json— プログラム的使用のための構造化データmacro_regime_YYYY-MM-DD_HHMMSS.md— 以下を含む人間が読めるレポート：- 現在のレジーム評価
- 転換シグナルダッシュボード
- コンポーネント詳細
- レジーム分類の根拠
- ポートフォリオ姿勢のリコメンデーション
他のスキルとの関係
| 側面 | マクロレジーム検出器 | マーケットトップ検出器 | マーケットブレッド分析器 |
|---|---|---|---|
| 時間軸 | 1-2年（構造的） | 2-8週間（戦術的） | 現在のスナップショット |
| データ粒度 | 月次（6M/12M SMA） | 日次（25営業日） | 日次CSV |
| 検出対象 | レジーム転換 | 10-20%の調整 | ブレッド健全性スコア |
| API呼び出し | 約10 | 約33 | 0（無料CSV） |
スクリプト引数
python3 macro_regime_detector.py [options]
Options:
--api-key KEY FMP APIキー（デフォルト：$FMP_API_KEY）
--output-dir DIR 出力ディレクトリ（デフォルト：現在のディレクトリ）
--days N 取得する過去日数（デフォルト：600）
リソース
references/regime_detection_methodology.md— 検出方法論とシグナル解釈references/indicator_interpretation_guide.md— クロスアセット比率解釈ガイドreferences/historical_regimes.md— コンテキストのための過去のレジーム例
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- tradermonty
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/tradermonty/claude-trading-skills / ライセンス: MIT
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