ポートフォリオ管理スキル

$ARGUMENTS を解析してコマンドを判定し、以下のコマンドを実行してください。

実行コマンド

python3 /Users/kikuchihiroyuki/stock-skills/.claude/skills/stock-portfolio/scripts/run_portfolio.py <command> [args]

コマンド一覧

snapshot -- PFスナップショット

現在価格・損益・通貨換算を含むポートフォリオのスナップショットを生成する。

python3 .../run_portfolio.py snapshot

buy -- 購入記録追加

python3 .../run_portfolio.py buy --symbol <sym> --shares <n> --price <p> [--currency JPY] [--date YYYY-MM-DD] [--memo テキスト] [--yes]

--yes (-y ) を省略すると購入内容の確認プレビューを表示して終了する。--yes を指定すると確認をスキップして直接記録する（KIK-444）。

sell -- 売却記録

python3 .../run_portfolio.py sell --symbol <sym> --shares <n> [--price <売却単価>] [--date YYYY-MM-DD] [--yes]

--yes (-y ) を省略すると売却内容の確認プレビュー（取得単価・推定実現損益）を表示して終了する。--yes を指定すると確認をスキップして直接記録する（KIK-444）。

--price を指定すると実現損益・損益率・税引後概算を計算して表示し、data/history/trade/*.json に保存する（KIK-441）。

review -- 売買パフォーマンスレビュー (KIK-441)

過去の売却記録（--price 付きで記録したもの）から損益統計を集計して表示する。

python3 .../run_portfolio.py review [--year 2026] [--symbol NVDA]

出力内容:

• 取引履歴テーブル（銘柄・売却日・株数・取得単価・売却単価・保有日数・実現損益・損益率）

• 統計（取引件数・勝率・平均リターン・平均保有期間・合計実現損益）

analyze -- 構造分析

地域/セクター/通貨/規模のHHI（ハーフィンダール指数）を算出し、ポートフォリオの偏りを分析する。規模別構成（大型/中型/小型/ETF/不明）テーブルを含む4軸分析（KIK-438, KIK-469 P2: ETF分類）。ETFはセクター「ETF」、規模「ETF」として独立分類される。

python3 .../run_portfolio.py analyze

health -- ヘルスチェック

保有銘柄の投資仮説がまだ有効かをチェックする。テクニカル（SMA50/200, RSI, ゴールデンクロス/デッドクロス検出）とファンダメンタル（変化スコア、株主還元安定度）の多軸で3段階アラートを出力。小型株は自動的に感度を引き上げ（KIK-438）。

python3 .../run_portfolio.py health

テクニカル分析（KIK-356/374/438）:

• SMA50/200 のトレンド判定（上昇/横ばい/下降）

• ゴールデンクロス/デッドクロス検出: 60日 lookback でクロスイベントを検出し、発生日と経過日数を表示

• 小型株クロスルックバック短縮（KIK-438）: 小型株は lookback=30日で直近の変動を早期検出

株主還元安定度（KIK-403）:

• 配当+自社株買いの総還元率から安定度を評価（✅安定高還元/📈増加傾向/⚠️一時的高還元/📉減少傾向）

• 一時的高還元（temporary）→ 早期警告に昇格

• 減少傾向（decreasing）→ アラート詳細に理由追加

• 長期適性判定に総還元率（配当+自社株買い）を使用

小型株アロケーション（KIK-438）:

• 銘柄ごとに時価総額から規模分類（大型/中型/小型/不明）し [小型] バッジを表示

• 小型株は EARLY_WARNING → CAUTION に自動エスカレーション

• PF全体の小型株比率を算出し、>25% で警告、>35% で危険を表示

ETFヘルスチェック（KIK-469 Phase 2）:

• 個別株とETFのテーブルを分離表示

• ETFテーブル: 銘柄/損益/トレンド/経費率/AUM/ETFスコア/アラート

• 個別株テーブル: 従来通り（変化の質/長期適性/還元安定度）

アラートレベル:

• 早期警告: SMA50割れ / RSI急低下 / 変化スコア1指標悪化 / 一時的高還元

• 注意: SMA50がSMA200に接近 + 指標悪化 / 変化スコア複数悪化 / 小型株のEARLY_WARNING昇格

• 撤退: デッドクロス検出 / トレンド崩壊 + 変化スコア悪化

adjust -- ポートフォリオ調整アドバイザー (KIK-496)

ヘルスチェック結果 + マーケットレジーム判定から、17ルール（P1-P10: ポジション別、F1-F7: PF全体）で具体的な調整アクション（SELL/SWAP/ADD/TRIM_CLASS/FLAG）を生成する。

python3 .../run_portfolio.py adjust [--full]

CLIオプション:

• --full : フル分析モード（集中度・相関分析も含む。API負荷が高い）

出力:

• マーケットレジーム（bull/bear/crash/neutral）— SMA50/200、RSI、ドローダウンから判定

• HIGH/MEDIUM/LOW 優先度別のアクションテーブル（アクション種別/対象/理由/ルールID）

• サマリー（アクション件数）

レジーム補正: crash 時は urgency を1段階引き上げ。bear 時は小型株・下降トレンド系ルールを引き上げ。

rebalance -- リバランス提案

現在のポートフォリオ構造を分析し、集中リスクの低減と目標配分への調整案を提示する。

python3 .../run_portfolio.py rebalance [options]

CLIオプション:

• --strategy defensive|balanced|aggressive (デフォルト: balanced)

• --reduce-sector SECTOR (例: Technology)

• --reduce-currency CURRENCY (例: USD)

• --max-single-ratio RATIO (例: 0.15)

• --max-sector-hhi HHI (例: 0.25)

• --max-region-hhi HHI (例: 0.30)

• --additional-cash AMOUNT (円, 例: 1000000)

• --min-dividend-yield YIELD (例: 0.03)

forecast -- 推定利回り

保有銘柄ごとにアナリスト目標価格 or 過去リターン分布から12ヶ月の期待リターンを3シナリオ（楽観/ベース/悲観）で推定する。バリュートラップ警告・TOP/BOTTOM ランキング付き。

python3 .../run_portfolio.py forecast

推定手法:

• アナリスト法: アナリスト目標株価 + 配当利回り + 自社株買い利回り（株主還元込み）

• 過去リターン法: ETF等アナリストカバレッジなし銘柄は過去CAGR + 標準偏差で推定（KIK-469 P2: ETFは年率ボラティリティ表示 + [ETF] バッジ付き）

• 業界カタリスト調整（KIK-433, Neo4j 接続時）: 同セクターの直近 growth_driver カタリスト数 × 1.7% を楽観シナリオに加算、risk カタリスト数 × 1.7% を悲観シナリオから減算（上限各 10%）

出力構成（KIK-390）:

• ポートフォリオ全体の3シナリオ利回り・損益額テーブル

• 注意銘柄セクション（バリュートラップ警告のある銘柄を集約）

• 期待リターン TOP 3 / BOTTOM 3 ランキング

• 銘柄別詳細（アナリスト目標/Forward PER/ニュース件数/Xセンチメント/3シナリオ）

what-if -- What-Ifシミュレーション (KIK-376 / KIK-451)

銘柄の追加・売却・スワップをシミュレーションし、ポートフォリオへの影響をBefore/After比較で表示する。

追加のみ（従来）

python3 .../run_portfolio.py what-if --add "SYMBOL:SHARES:PRICE[,...]"

スワップ（売却して購入）(KIK-451)

python3 .../run_portfolio.py what-if --remove "SYMBOL:SHARES[,...]" --add "SYMBOL:SHARES:PRICE[,...]"

売却のみシミュレーション (KIK-451)

python3 .../run_portfolio.py what-if --remove "SYMBOL:SHARES[,...]"

CLIオプション:

• --add : 追加銘柄リスト（任意）。形式: SYMBOL:SHARES:PRICE をカンマ区切り

• --remove : 売却銘柄リスト（任意）。形式: SYMBOL:SHARES をカンマ区切り（価格不要・時価で試算）

• --add と --remove のどちらか一方は必須

出力:

• [売却時] 売却候補のコンテキスト（KIK-470）: --remove 指定時、シミュレーション前にスクリーニング出現回数・投資メモ・リサーチ履歴を自動表示（Neo4j接続時）

• Before/After のセクターHHI・地域HHI・通貨HHI比較

• 追加銘柄の基本情報（PER/PBR/配当利回り/ROE）

• [スワップ時] 売却銘柄テーブル（銘柄・株数・売却代金試算）

• [スワップ時] 資金収支（購入必要資金 / 売却代金試算 / 差額）

• [スワップ時] 売却銘柄ヘルスチェック（売却対象のアラート状況）

• 判定ラベル: 推奨 / 注意して検討 / 非推奨（スワップ時は「このスワップは推奨」等）

• ETF品質評価（KIK-469 P2）: ETF追加時にETFスコアを判定に反映（品質良好≥75、品質低<40で警告）

backtest -- バックテスト

蓄積されたスクリーニング結果からリターンを検証し、ベンチマーク（日経225/S&P500）と比較する。

python3 .../run_portfolio.py backtest [options]

CLIオプション:

• --preset PRESET : 検証対象のスクリーニングプリセット（例: alpha, value）

• --region REGION : 検証対象の地域（例: jp, us）

• --days N : 取得後N日間のリターンを検証（デフォルト: 90）

出力:

• スクリーニング日別の平均リターン

• ベンチマーク比較（超過リターン）

• 勝率・平均リターン・最大リターン/最大損失

simulate -- 複利シミュレーション

現在のポートフォリオを基に、複利計算で将来の資産推移をシミュレーションする。forecast の期待リターン + 配当再投資 + 毎月積立を複利で計算し、楽観/ベース/悲観の3シナリオで表示。

python3 .../run_portfolio.py simulate [options]

CLIオプション:

• --years N (シミュレーション年数, デフォルト: 10)

• --monthly-add AMOUNT (月額積立額, 円, デフォルト: 0)

• --target AMOUNT (目標額, 円, 例: 15000000)

• --reinvest-dividends (配当再投資する, デフォルト: ON)

• --no-reinvest-dividends (配当再投資しない)

list -- 保有銘柄一覧

portfolio.csv の内容をそのまま表示する。

python3 .../run_portfolio.py list

自然言語ルーティング

自然言語→スキル判定は .claude/rules/intent-routing.md を参照。

制約事項

• 日本株: 100株単位（単元株）

• ASEAN株: 100株単位（最低手数料 3,300円）

• 楽天証券対応（手数料体系）

• portfolio.csv のパス: .claude/skills/stock-portfolio/data/portfolio.csv

出力

結果はMarkdown形式で表示してください。

snapshot の出力項目

• 銘柄 / 名称 / 保有数 / 取得単価 / 現在価格 / 評価額 / 損益 / 損益率 / 通貨

analyze の出力項目

• セクターHHI / 地域HHI / 通貨HHI / 規模HHI（KIK-438）

• 各軸の構成比率（規模別構成テーブル: 大型/中型/小型/ETF/不明）

• ETF注釈（ルックスルー未対応の注記）

• リスクレベル判定

health の出力項目

• 個別株テーブル: 銘柄（小型株は [小型] バッジ付き） / 損益率 / トレンド / クロスイベント / 変化の質 / アラート / 長期適性 / 還元安定度

• ETFテーブル（KIK-469 P2）: 銘柄 / 損益 / トレンド / 経費率 / AUM / ETFスコア / アラート

• アラートがある銘柄の詳細（理由、SMA/RSI値、クロス発生日・経過日数、変化スコア、株主還元安定度、推奨アクション）

• 小型株アロケーション: PF全体の小型株比率サマリー（✅正常/⚠️警告/🔴危険）

forecast の出力項目

• ポートフォリオ全体: 3シナリオ利回り（楽観/ベース/悲観）+ 損益額 + 総評価額

• 注意銘柄セクション: バリュートラップ警告のある銘柄一覧

• TOP 3 / BOTTOM 3: 期待リターンランキング（アナリスト数付き）

• 銘柄別: アナリスト目標価格 / Forward PER / ニュース件数 / Xセンチメント / 3シナリオ / ETFは年率ボラティリティ + [ETF] バッジ

what-if の出力項目

• [売却時] 売却候補のコンテキスト（KIK-470）: スクリーニング出現回数・投資メモ・リサーチ履歴

• Before/After のHHI比較（セクター/地域/通貨）

• 追加銘柄のファンダメンタルズ

• 集中度変化の判定

• [スワップ時] 売却銘柄テーブル（売却代金試算）

• [スワップ時] 資金収支（購入必要資金 / 売却代金 / 差額）

• [スワップ時] 売却銘柄ヘルスチェック

• [スワップ時] 「このスワップは推奨 / 注意して検討 / 非推奨」

backtest の出力項目

• スクリーニング日別リターン

• ベンチマーク比較（超過リターン）

• 勝率・統計値

adjust の出力項目

• マーケットレジーム（レジーム名/SMA50 vs SMA200/RSI/ドローダウン）

• HIGH Priority テーブル: SELL/SWAP/TRIM_CLASS アクション

• MEDIUM Priority テーブル: FLAG/SELL アクション

• LOW Priority テーブル: FLAG アクション

• サマリー（HIGH/MEDIUM/LOW 件数、レジーム）

rebalance の出力項目

• 現状のHHI（セクター/地域/通貨）と目標HHI

• 売却候補（銘柄・株数・理由）

• 購入候補（銘柄・株数・理由・配当利回り）

• リバランス後のHHI予測値

simulate の出力項目

• 年次推移テーブル（年/評価額/累計投入/運用益/配当累計）

• 3シナリオ比較（楽観/ベース/悲観の最終年）

• 目標達成分析（到達年/必要積立額）

• 配当再投資の複利効果

実行例

スナップショット

python3 .../run_portfolio.py snapshot

購入記録

python3 .../run_portfolio.py buy --symbol 7203.T --shares 100 --price 2850 --currency JPY --date 2025-06-15 --memo トヨタ

売却記録

python3 .../run_portfolio.py sell --symbol AAPL --shares 5

構造分析

python3 .../run_portfolio.py analyze

一覧表示

python3 .../run_portfolio.py list

ヘルスチェック

python3 .../run_portfolio.py health

推定利回り

python3 .../run_portfolio.py forecast

リバランス提案

python3 .../run_portfolio.py rebalance python3 .../run_portfolio.py rebalance --strategy defensive python3 .../run_portfolio.py rebalance --reduce-sector Technology --additional-cash 1000000

What-Ifシミュレーション（追加のみ）

python3 .../run_portfolio.py what-if --add "7203.T:100:2850,AAPL:10:250"

What-Ifシミュレーション（スワップ: 7203.T売却 → 9984.T購入）(KIK-451)

python3 .../run_portfolio.py what-if --remove "7203.T:100" --add "9984.T:50:7500"

What-Ifシミュレーション（純売却）(KIK-451)

python3 .../run_portfolio.py what-if --remove "7203.T:50"

調整アドバイザー (KIK-496)

python3 .../run_portfolio.py adjust python3 .../run_portfolio.py adjust --full

バックテスト

python3 .../run_portfolio.py backtest --preset alpha --region jp --days 90

前提知識統合ルール (KIK-466)

health コマンド

get_context.py の出力に以下がある場合、ヘルスチェック結果と統合して回答する:

• 売買履歴（BOUGHT/SOLD）: 購入価格・日付を参照し、含み損益の文脈を付加。売却済み銘柄が警告に出た場合は「売却済みのため問題なし」と明記

• 投資メモ（Note）: テーゼ・懸念メモがあれば、ヘルスチェック結果と照合。「バリュートラップ懸念メモあり → 今回もBTスコア高 → 本当に要注意」等

• 前回ヘルスチェック（HealthCheck）: 前回との差分を示す。「前回HOLD → 今回EXIT: 状況悪化」「前回EXIT → 今回HOLD: 改善」

• スクリーニング履歴（SURFACED）: 警告銘柄が過去にスクリーニング上位だった場合、「注目度は高い（3回上位）が現在は要注意」等

• テーゼ経過: テーゼメモが90日以上前なら「テーゼ見直し時期」と促す

snapshot / forecast

• 前回スナップショット・フォーキャストがあれば差分コメントを付加

• 「前回比: 評価額+5.2%、利回り改善」等

分析結論の記録促し

EXIT/警告に対して具体的な判断（「売却推奨」「継続保有」等）を含む回答をした場合:

💡 この判断を投資メモとして記録しますか？