アップトレンド・アナライザー スキル

目的

Montyのアップトレンド・レシオ・ダッシュボード（11のセクターにおよぶ約2,800銘柄を追跡）を使用して市場ブレッドスの健全性を診断します。0～100のコンポジットスコア（高いほど健全）とエクスポージャーガイダンスを生成します。

APIベースのリスク評価スコアである市場トップ・ディテクター（Market Top Detector）と異なり、このスキルは無料のCSVデータを使用して「参加ブレッドス」を評価します。すなわち、市場の上昇が広範なのか限定的なのかを判断します。

このスキルを使うべき場合

English:

• User asks "Is the market breadth healthy?" or "How broad is the rally?"
• User wants to assess uptrend ratios across sectors
• User asks about market participation or breadth conditions
• User needs exposure guidance based on breadth analysis
• User references Monty's Uptrend Dashboard or uptrend ratios

Japanese:

• 「市場のブレッドスは健全か？」「上昇の裾野は広いか？」
• セクター別のアップトレンド比率を確認したい
• 相場参加率・ブレッドス状況を診断したい
• ブレッドス分析に基づくエクスポージャーガイダンスが欲しい
• Montyのアップトレンドダッシュボードについて質問

市場トップ・ディテクターとの違い

項目	アップトレンド・アナライザー	市場トップ・ディテクター
スコア方向	高い = 健全	高い = リスク大
データソース	無料GitHub CSV	FMP API（有料）
フォーカス	ブレッドス参加度	トップ形成リスク
APIキー	不要	必要（FMP）
方法論	Montyアップトレンド比率	O'Neil/Minervini/Monty

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実行ワークフロー

フェーズ1：Pythonスクリプトを実行

分析スクリプトを実行します（APIキーは不要）：

python3 skills/uptrend-analyzer/scripts/uptrend_analyzer.py

スクリプトは以下を実行します：

1. MontyのGitHubリポジトリからCSVデータをダウンロード
2. 5つのコンポーネントスコアを計算
3. コンポジットスコアとレポートを生成

フェーズ2：結果を提示

生成されたMarkdownレポートをユーザーに提示し、以下をハイライトします：

• コンポジットスコアとゾーン分類
• エクスポージャーガイダンス（フル/ノーマル/縮小/ディフェンシブ/保全）
• 最強・最弱セクターを示すセクターヒートマップ
• 主要なモメンタムおよびローテーション信号

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5コンポーネント・スコアリング・システム

#	コンポーネント	ウェイト	主要信号
1	市場ブレッドス（全体）	30%	レシオレベル + トレンド方向
2	セクター参加度	25%	アップトレンドセクター数 + レシオスプレッド
3	セクターローテーション	15%	サイクリカル vs ディフェンシブのバランス
4	モメンタム	20%	スロープ方向 + アクセラレーション
5	歴史的文脈	10%	過去のパーセンタイル順位

スコアリングゾーン

スコア	ゾーン	エクスポージャーガイダンス
80-100	ストロング・ブル	フルエクスポージャー（100%）
60-79	ブル	ノーマルエクスポージャー（80-100%）
40-59	ニュートラル	縮小エクスポージャー（60-80%）
20-39	慎重	ディフェンシブ（30-60%）
0-19	ベア	資本保全（0-30%）

7段階ゾーン詳細

各スコアリングゾーンはさらに細分化された詳細ゾーンに分けられます：

スコア	ゾーン詳細	カラー
80-100	ストロング・ブル	緑
70-79	ブル・アッパー	ライトグリーン
60-69	ブル・ロワー	ライトグリーン
40-59	ニュートラル	イエロー
30-39	慎重・アッパー	オレンジ
20-29	慎重・ロワー	オレンジ
0-19	ベア	レッド

ワーニング・システム

有効なワーニングはエクスポージャー・ペナルティをトリガーし、コンポジットスコアが高い場合でもガイダンスを厳格にします：

ワーニング	条件	ペナルティ
レイト・サイクル	コモディティ平均 > サイクリカルおよびディフェンシブの両方	-5
ハイ・スプレッド	最大-最小セクターレシオスプレッド > 40pp	-3
ダイバージェンス	グループ内標準偏差 > 8pp、スプレッド > 20pp、またはトレンド異論	-3

ペナルティは加算される（最大-10）+ 複数ワーニング割引（≥2アクティブ時に+1）。コンポジットスコアリング後に適用されます。

モメンタム・スムージング

スロープ値は、スコアリング前にEMA(3)（指数加重移動平均、スパン=3）を使用してスムージングされます。アクセラレーションは、スムージング済みスロープの最近10ポイント平均と過去10ポイント平均を比較することで計算されます（10v10ウィンドウ）。20未満のデータポイントがある場合は5v5にフォールバックします。

歴史的信頼度指標

歴史的文脈コンポーネントは以下に基づく信頼度評価を含みます：

• サンプルサイズ： 利用可能な過去データポイント数
• レジーム・カバレッジ： 観察された異なる市場レジーム（ブル/ベア/ニュートラル）の割合
• 直近性： 最新データポイントがどの程度最近であるか

信頼度レベル：高、中、低

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API要件

必須： なし（無料のGitHub CSVデータを使用）

出力ファイル

• JSON: uptrend_analysis_YYYY-MM-DD_HHMMSS.json
• Markdown: uptrend_analysis_YYYY-MM-DD_HHMMSS.md

参考ドキュメント

references/uptrend_methodology.md

• アップトレンド・レシオの定義としきい値
• 5コンポーネント・スコアリング方法論
• セクター分類（サイクリカル/ディフェンシブ/コモディティ）
• 歴史的キャリブレーション・ノート

参考資料をロードする時期

• 初回利用時： フレームワーク全体の理解のため uptrend_methodology.md をロード
• 定期実行時： 参考資料は不要 - スクリプトがスコアリングを処理