テクニカル分析

pandas-ta を使用してテクニカル指標を計算します。複数シンボルの分析とアーニングスデータに対応しています。

使用方法

注意: uv がインストールされていない、または pyproject.toml が見つからない場合、以下のコマンドの uv run python を python に置き換えてください。

uv run python scripts/technicals.py SYMBOL [--period PERIOD] [--indicators INDICATORS] [--earnings]

引数

• SYMBOL - ティッカーシンボル、またはカンマ区切りのリスト (例: AAPL または AAPL,MSFT,GOOGL)
• --period - 過去期間: 1mo, 3mo, 6mo, 1y (デフォルト: 3mo)
• --indicators - カンマ区切りリスト: rsi,macd,bb,sma,ema,atr,adx (デフォルト: 全て)
• --earnings - アーニングスデータを含める (今後の日付 + 過去実績)

出力

単一シンボルの場合:

• price - 現在価格と最近の変化
• indicators - 各指標の計算値
• risk_metrics - ボラティリティ (年率 %) と Sharpe レシオ
• signals - 指標レベルに基づいた買い/売りシグナル
• earnings - 今後のアーニングス日付と EPS 履歴 (--earnings の場合)

複数シンボルの場合:

• results - 個別シンボル結果の配列

解釈

• RSI > 70 = 買われすぎ、RSI < 30 = 売られすぎ
• MACD クロスオーバー = モメンタムの転換
• ボリンジャーバンド付近の価格 = 反転の可能性
• ゴールデンクロス (SMA20 > SMA50) = 強気
• ADX > 25 = 強いトレンド
• Sharpe レシオ > 1 = 良好なリスク調整済みリターン、> 2 = 優秀
• ボラティリティ (年率) = リターンの標準偏差を年率に換算

使用例

# 単一シンボル、全指標
uv run python scripts/technicals.py AAPL

# 複数シンボル
uv run python scripts/technicals.py AAPL,MSFT,GOOGL

# アーニングスデータ付き
uv run python scripts/technicals.py NVDA --earnings

# 特定指標のみ
uv run python scripts/technicals.py TSLA --indicators rsi,macd

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相関分析

複数シンボル間の価格相関行列を計算し、ポートフォリオ分散分析に使用します。

使用方法

uv run python scripts/correlation.py SYMBOLS [--period PERIOD]

引数

• SYMBOLS - カンマ区切りティッカーシンボル (最小 2 個)
• --period - 過去期間: 1mo, 3mo, 6mo, 1y (デフォルト: 3mo)

出力

• symbols - 分析対象のシンボルリスト
• period - 使用された時間期間
• correlation_matrix - 全ペア間の相関値を含むネストされた辞書

解釈

• 相関が 1.0 付近 = 高い相関 (同時に動く)
• 相関が -1.0 付近 = 負の相関 (逆方向に動く)
• 相関が 0 付近 = 無相関 (独立した動き)
• 分散化のため、低い/負の相関が好ましい

使用例

# ポートフォリオ相関
uv run python scripts/correlation.py AAPL,MSFT,GOOGL,AMZN

# セクター比較
uv run python scripts/correlation.py XLF,XLK,XLE,XLV --period 6mo

# ヘッジ有効性の確認
uv run python scripts/correlation.py SPY,GLD,TLT

依存関係

• numpy
• pandas
• pandas-ta
• yfinance

タイムゾーン

すべてのタイムスタンプと時間ベースの計算は America/New_York タイムゾーンを使用する必要があります。すべての JSON 出力には generated_at (NY時間文字列) と data_delay フィールドを含める必要があります。