ポジションサイザー

概要

リスク管理の原則に基づいて、長期株式取引で購入する最適な株数を計算します。3つのサイジング方法をサポートしています:

• 固定分率法: 取引ごとにアカウント資金の固定パーセンテージをリスクにさらす (デフォルト: 1%)
• ATRベース: Average True Range を使用して、ボラティリティ調整されたストップ距離を設定
• Kelly基準: 過去の勝ち負け統計から数学的に最適なリスク配分を計算

すべての方法はポートフォリオ制約 (最大ポジション%、最大セクター%) を適用し、完全なリスク内訳を含む最終推奨株数を出力します。

使用時機

• ユーザーが「何株買うべきか?」と尋ねるとき
• ユーザーが特定の取引セットアップのポジションサイズを計算したいとき
• ユーザーがリスク/取引、ストップロスサイジング、またはポートフォリオ配分を言及するとき
• ユーザーがKelly基準またはATRベースのポジションサイジングについて尋ねるとき
• ユーザーがポジションがポートフォリオの集中限度内に収まるかどうかを確認したいとき

前提条件

• APIキーは不要
• Python 3.9+ (標準ライブラリのみ)

ワークフロー

ステップ 1: 取引パラメータの収集

ユーザーから以下を収集します:

• 必須: アカウントサイズ (総資金)
• モード A (固定分率法): エントリー価格、ストップ価格、リスク率 (デフォルト 1%)
• モード B (ATRベース): エントリー価格、ATR値、ATR乗数 (デフォルト 2.0倍)、リスク率
• モード C (Kelly基準): 勝率、平均勝ち幅、平均負け幅; オプションでエントリーとストップ (株数計算用)
• オプション制約: アカウントに対する最大ポジション%、最大セクター%、現在のセクター露出度

ユーザーが株式ティッカーを提供したが具体的な価格がない場合は、利用可能なツールを使用して現在の価格を調べ、テクニカル分析に基づいてエントリー/ストップレベルを提案してください。

ステップ 2: ポジションサイザースクリプトを実行

ポジションサイジング計算を実行します:

# 固定分率法 (最も一般的)
python3 skills/position-sizer/scripts/position_sizer.py \
  --account-size 100000 \
  --entry 155 \
  --stop 148.50 \
  --risk-pct 1.0 \
  --output-dir reports/

# ATRベース
python3 skills/position-sizer/scripts/position_sizer.py \
  --account-size 100000 \
  --entry 155 \
  --atr 3.20 \
  --atr-multiplier 2.0 \
  --risk-pct 1.0 \
  --output-dir reports/

# Kelly基準 (予算モード - エントリーなし)
python3 skills/position-sizer/scripts/position_sizer.py \
  --account-size 100000 \
  --win-rate 0.55 \
  --avg-win 2.5 \
  --avg-loss 1.0 \
  --output-dir reports/

# Kelly基準 (株数モード - エントリー/ストップ付き)
python3 skills/position-sizer/scripts/position_sizer.py \
  --account-size 100000 \
  --entry 155 \
  --stop 148.50 \
  --win-rate 0.55 \
  --avg-win 2.5 \
  --avg-loss 1.0 \
  --output-dir reports/

ステップ 3: 方法論リファレンスを読み込む

references/sizing_methodologies.md を読み、選択した方法、リスクガイドライン、ポートフォリオ制約のベストプラクティスについてコンテキストを提供してください。

ステップ 4: 複数のシナリオを計算

ユーザーが単一の方法を指定していない場合は、複数のシナリオを実行して比較してください:

• 固定分率法: 0.5%、1.0%、1.5% のリスク
• ATRベース: 1.5倍、2.0倍、3.0倍 の乗数
• 各シナリオについて株数、ポジション値、ドルリスクを示す比較表を提示してください

ステップ 5: ポートフォリオ制約を適用し最終サイズを決定

ユーザーがポートフォリオコンテキストを持つ場合、制約を追加してください:

python3 skills/position-sizer/scripts/position_sizer.py \
  --account-size 100000 \
  --entry 155 \
  --stop 148.50 \
  --risk-pct 1.0 \
  --max-position-pct 10 \
  --max-sector-pct 30 \
  --current-sector-exposure 22 \
  --output-dir reports/

どの制約が拘束的であり、なぜポジションを制限するのかを説明してください。

ステップ 6: ポジションレポートを生成

以下を含む最終推奨を提示してください:

• 使用した方法と根拠
• 正確な株数とポジション価値
• ドルリスクとアカウントのパーセンテージ
• ストップロス価格
• 拘束的な制約
• リスク管理リマインダー (ポートフォリオヒート、ロスカットの厳格さ)

出力形式

JSONレポート

{
  "schema_version": "1.0",
  "mode": "shares",
  "parameters": {
    "entry_price": 155.0,
    "account_size": 100000,
    "stop_price": 148.50,
    "risk_pct": 1.0
  },
  "calculations": {
    "fixed_fractional": {
      "method": "fixed_fractional",
      "shares": 153,
      "risk_per_share": 6.50,
      "dollar_risk": 1000.0,
      "stop_price": 148.50
    },
    "atr_based": null,
    "kelly": null
  },
  "constraints_applied": [],
  "final_recommended_shares": 153,
  "final_position_value": 23715.0,
  "final_risk_dollars": 994.50,
  "final_risk_pct": 0.99,
  "binding_constraint": null
}

Markdownレポート

JSONレポートと同時に自動生成されます。以下を含みます:

• パラメータサマリー
• アクティブな方法の計算詳細
• 制約分析 (該当する場合)
• 株数、価値、リスクを含む最終推奨

レポートは reports/ に position_sizer_YYYY-MM-DD_HHMMSS.json および .md というファイル名で保存されます。

リソース

• references/sizing_methodologies.md: 固定分率法、ATRベース、Kelly基準方法の包括的ガイド (例、比較表、リスク管理原則を含む)
• scripts/position_sizer.py: メイン計算スクリプト (CLIインターフェース)

主要原則

1. 生き残ることが第一: ポジションサイジングは勝者を最大化することではなく、連敗に耐えることについてです
2. 1%ルール: デフォルトは取引ごとに 1% のリスク; 例外的な理由がない限り 2% を超えない
3. 切り下げ: 常に株数を整数に切り下げてください (切り上げしない)
4. 最も厳しい制約が勝つ: 複数の制限が適用される場合、最も厳しいものが最終サイズを決定します
5. ハーフKelly: 実務では完全なKellyを使わないこと; ハーフKellyはリスクをはるかに少なくしながら成長の75%を取得します
6. ポートフォリオヒート: 総オープンリスクはアカウント資金の 6～8% を超えてはいけません
7. 損失の非対称性: 50% の損失を回復するには 100% のゲインが必要です; それに応じてサイジングしてください