VCP Screener - Minervini ボラティリティ収縮パターン

Mark Minervini のボラティリティ収縮パターン (VCP) について S&P 500 銘柄をスクリーニングし、ブレークアウト ピボット ポイント近くでボラティリティが収縮するステージ 2 上昇トレンド銘柄を特定します。

使用時期

• ユーザーが VCP スクリーニングまたは Minervini スタイルのセットアップを要求する
• ユーザーがタイト ベース / ボラティリティ収縮パターンを見つけたい
• ユーザーがステージ 2 モメンタム銘柄スキャンを要求する
• ユーザーが定義されたリスクを持つブレークアウト候補を要求する

前提条件

• FMP API キー (FMP_API_KEY 環境変数を設定するか --api-key で渡す)
• フリー ティア (1 日 250 コール) はデフォルト スクリーニング (トップ 100 候補) に十分
• 完全な S&P 500 スクリーニング (--full-sp500) にはペイド ティアを推奨

ワークフロー

ステップ 1: スクリーニングの準備と実行

VCP スクリーナー スクリプトを実行します:

# デフォルト: S&P 500、トップ 100 候補
python3 skills/vcp-screener/scripts/screen_vcp.py --output-dir skills/vcp-screener/scripts

# カスタム ユニバース
python3 skills/vcp-screener/scripts/screen_vcp.py --universe AAPL NVDA MSFT AMZN META --output-dir skills/vcp-screener/scripts

# 完全な S&P 500 (ペイド API ティア)
python3 skills/vcp-screener/scripts/screen_vcp.py --full-sp500 --output-dir skills/vcp-screener/scripts

ストリクト モード (Minervini 純粋セットアップ)

valid_vcp=True かつ execution_state が (Pre-breakout, Breakout) の銘柄のみを返す:

python3 skills/vcp-screener/scripts/screen_vcp.py --strict --output-dir reports/

高度なチューニング (バックテスト用)

VCP 検出パラメータを調整してリサーチとバックテストを行う:

python3 skills/vcp-screener/scripts/screen_vcp.py \
  --min-contractions 3 \
  --t1-depth-min 12.0 \
  --breakout-volume-ratio 2.0 \
  --trend-min-score 90 \
  --atr-multiplier 1.5 \
  --output-dir reports/

パラメータ	デフォルト	範囲	効果
--min-contractions	2	2-4	高いほど = パターンが少ないが高品質
--t1-depth-min	10.0%	1-50	高いほど = 浅い第 1 次修正を除外
--breakout-volume-ratio	1.5x	0.5-10	高いほど = より厳しいボリューム確認
--trend-min-score	85	0-100	高いほど = より厳しいステージ 2 フィルタ
--atr-multiplier	1.5	0.5-5	低いほど = より敏感なスウィング検出
--contraction-ratio	0.70	0.1-1	低いほど = より厳しい収縮が必要
--min-contraction-days	5	1-30	高いほど = より長い最小収縮期間
--lookback-days	120	30-365	長いほど = より古いパターンを検出
--max-sma200-extension	50.0%	—	Overextended 状態とペナルティの SMA200 距離閾値
--wide-and-loose-threshold	15.0%	—	この値以上の最終収縮深さで wide-and-loose フラグが発動
--strict	オフ	—	Minervini ストリクト モード: valid VCP かつ Pre-breakout または Breakout のみ

ステップ 2: 結果を確認

1. 生成された JSON と Markdown レポートを読む
2. references/vcp_methodology.md をロードしてパターン解釈のコンテキストを確認
3. references/scoring_system.md をロードしてスコア閾値のガイダンスを確認

ステップ 3: 分析を提示

各トップ候補について以下を提示する:

• Quality (composite_score / レーティング) — VCP パターンがどれだけしっかり形成されているか?
• Execution State (execution_state) — 今は買えるか? (Pre-breakout / Breakout = アクション可能)
• Pattern Type (pattern_type) — Textbook VCP / VCP-adjacent / Post-breakout / Extended Leader / Damaged
• State Cap が適用された場合は ★ マーカー (生スコアがダウングレードされた)
• 収縮の詳細 (T1/T2/T3 深さと比率)
• トレード セットアップ: ピボット価格、ストップロス、リスク パーセンテージ
• ボリューム枯渇比率とブレークアウト ボリューム スコア
• 相対強度ランク

ステップ 4: アクション可能なガイダンスを提供

Execution State 別 (第一次フィルタ):

• Pre-breakout / Breakout: パターンはアクティブなエントリー ウィンドウにある — レーティングベースのサイジングを適用
• Early-post-breakout: ブレークアウト進行中だが理想的なエントリーより上 — 縮小サイズまたは引き戻しを待つ
• Extended / Overextended: トレード逃した — 次のベースのためにウォッチリストに追加
• Damaged / Invalid: セットアップ無効 — エントリーするな

レーティング別 (第二次、状態がアクション可能性を確認した後):

• Textbook VCP (90+): ピボットで積極的なサイジング (1.5-2x) で買う
• Strong VCP (80-89): ピボットで標準サイジング (1x) で買う
• Good VCP (70-79): ピボット上のボリューム確認で 0.75x で買う
• Developing (60-69): ウォッチリストに追加、より厳しい収縮を待つ
• Weak/No VCP (<60): 監視のみまたはスキップ

3 フェーズ パイプライン

1. Pre-Filter - クォート ベースのスクリーニング (価格、ボリューム、52 週ポジション) ~101 API コール
2. Trend Template - 260 日履歴を持つ 7 ポイント ステージ 2 フィルタ ~100 API コール
3. VCP Detection - パターン分析、スコアリング、レポート生成 (追加の API コールなし)

出力

• vcp_screener_YYYY-MM-DD_HHMMSS.json - 構造化結果
• vcp_screener_YYYY-MM-DD_HHMMSS.md - 人間が読めるレポート

リソース

• references/vcp_methodology.md - VCP 理論と Trend Template 説明
• references/scoring_system.md - スコアリング閾値とコンポーネント重み付け
• references/fmp_api_endpoints.md - API エンドポイントとレート制限