Market Breadth Analyzer Skill

目的

データドリブンな6コンポーネント採点システム（0-100）を使用して、市場ブレッドスの健全性を定量化します。TraderMonty の公開 CSV データを使用して、ラリーまたは下落にどの程度幅広く市場が参加しているかを測定します。

スコア方向: 100 = 最大の健全性（広範な参加）、0 = 重大な弱さ。

API キー不要 - GitHub Pages から自由に入手可能な CSV データを使用します。

このスキルの使用場面

英語:

• ユーザーが「市場ラリーは広がっていますか？」または「市場ブレッドスの健全性はどうですか？」と尋ねた
• ユーザーが市場参加率を評価したい
• ユーザーがアドバンス・デクライン指標またはブレッドス・スラストについて尋ねた
• ユーザーが市場が狭まっているかどうか（参加する銘柄が少ない）を知りたい
• ユーザーがブレッドス条件に基づくエクスポージャーレベルについて尋ねた

日本語:

• 「マーケットブレッドスはどうですか？」「市場の参加率は？」
• 「上昇は広がっている？」「一部の銘柄だけの上昇？」
• ブレッドス指標に基づくエクスポージャー判断
• 市場の健康度をデータで確認したい

前提条件

• Python 3.8+ および requests ライブラリ（CSV データ取得用）
• インターネットアクセス GitHub Pages URLs へのアクセス
• API キー不要 - 自由に入手可能な公開 CSV データを使用

Breadth Chart Analyst との違い

項目	Market Breadth Analyzer	Breadth Chart Analyst
データソース	CSV（自動化）	チャート画像（手動）
必要な API	なし	なし
出力	定量的な 0-100 スコア	定性的なチャート分析
コンポーネント	6 つのスコア化された次元	ビジュアルパターン認識
再現性	完全に再現可能	アナリスト依存

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実行ワークフロー

フェーズ 1: Python スクリプトの実行

分析スクリプトを実行します：

python3 skills/market-breadth-analyzer/scripts/market_breadth_analyzer.py \
  --detail-url "https://tradermonty.github.io/market-breadth-analysis/market_breadth_data.csv" \
  --summary-url "https://tradermonty.github.io/market-breadth-analysis/market_breadth_summary.csv"

スクリプトは以下を実行します：

1. 詳細 CSV（～2,500 行、2016 年から現在）とサマリー CSV（8 メトリック）を取得
2. データの鮮度を検証（5 日以上古い場合は警告）
3. すべての 6 つのコンポーネント スコアを計算（データがないコンポーネントの場合は自動ウェイト再配分）
4. ゾーン分類付きの複合スコアを生成
5. スコア履歴を追跡し、トレンド（改善中/悪化中/安定）を計算
6. JSON および Markdown レポートを出力

フェーズ 2: 結果の提示

生成された Markdown レポートをユーザーに提示し、以下を強調します：

• 複合スコアとヘルスゾーン
• 最も強いコンポーネントと最も弱いコンポーネント
• 推奨エクスポージャーレベル
• 注視するべきブレッドス主要レベル
• データ鮮度の警告

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6 コンポーネント採点システム

#	コンポーネント	ウェイト	キー シグナル
1	Breadth Level & Trend	25%	現在の 8MA レベル + 200MA トレンド方向 + 8MA 方向修正
2	8MA vs 200MA Crossover	20%	MA ギャップ方向経由のモメンタム
3	Peak/Trough Cycle	20%	ブレッドス サイクルにおける位置
4	Bearish Signal	15%	バックテスト済みベアイッシュ シグナル フラグ
5	Historical Percentile	10%	現在 vs 完全履歴分布
6	S&P 500 Divergence	10%	マルチウィンドウ（20d + 60d）価格 vs ブレッドス ダイバージェンス

ウェイト再配分: いずれかのコンポーネントに十分なデータがない場合（例：peak/trough マーカーが検出されない）、そのコンポーネントは除外され、そのウェイトは残りのコンポーネント間で比例配分されます。レポートは元のウェイトと有効なウェイトの両方を表示します。

スコア履歴: 複合スコアは実行間で保持されます（データ日付でキー化）。複数の観測値が利用可能な場合、レポートにはトレンド サマリー（改善中/悪化中/安定）が含まれます。

ヘルスゾーン マッピング（100 = 健全）

スコア	ゾーン	エクスポージャー	アクション
80-100	Strong	90-100%	フルポジション、グロース/モメンタム優先
60-79	Healthy	75-90%	通常の運用
40-59	Neutral	60-75%	選別的なポジショニング、ストップを引き上げ
20-39	Weakening	40-60%	利益確定、現金化
0-19	Critical	25-40%	資本保全、トラフを注視

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データソース

詳細 CSV: market_breadth_data.csv

• 2016 年 2 月から現在までの約 2,500 行
• 列: Date、S&P500_Price、Breadth_Index_Raw、Breadth_Index_200MA、Breadth_Index_8MA、Breadth_200MA_Trend、Bearish_Signal、Is_Peak、Is_Trough、Is_Trough_8MA_Below_04

サマリー CSV: market_breadth_summary.csv

• 8 つの集計メトリック（平均ピーク、平均トラフ、カウント、分析期間）

両方とも GitHub Pages で公開ホストされています - 認証は不要です。

出力ファイル

• JSON: market_breadth_YYYY-MM-DD_HHMMSS.json
• Markdown: market_breadth_YYYY-MM-DD_HHMMSS.md
• 履歴: market_breadth_history.json（実行間で保持、最大 20 エントリ）

リファレンス ドキュメント

references/breadth_analysis_methodology.md

• コンポーネント採点詳細を含む完全方法論
• 閾値説明とゾーン定義
• 履歴コンテキストと解釈ガイド

リファレンスを読み込むべき時期

• 初回使用: フレームワーク理解のため方法論リファレンスを読み込み
• 定期的な実行: リファレンスは不要 - スクリプトが採点を処理