antigravity-stock-analysis-workflow の日本語タイトル

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このリポジトリは自動化された株式分析ワークフローを提供します。個別銘柄の深掘り分析、短期スキャン、複数銘柄のサマリー作成をコマンドベースで実行し、リアルタイム価格、財務データ、機関保有、オプションの異常などを収集・評価してリスクスコアと取引案を生成する仕組みを備えています。レポート自動生成とセッションデータの集約により、分析の再現性と意思決定の効率化を図ります。（約300字）

https://github.com/ailazytech/antigravity-stock-analysis-workflow

概要

本リポジトリは「股票分析工作流（Stock Analysis Workflow）」として記載された、自動化された株式分析システムのテンプレート／ワークフローです。READMEの説明によれば、単一銘柄のフル分析、短期売買候補のスキャン、複数銘柄を集約したサマリー作成という主要な3つの操作をサポートします。各操作はコマンド（/full-analysis, /stock-scan, /summary）で呼び出され、リアルタイム価格や財務情報、機関保有やオプション流動の異常検知といったデータ取得、催化要因（PDUFA・決算日など）のチェック、リスク評価とエントリー／イグジット提案、最終レポートの自動生成までを想定したワークフローになっています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 20
  • フォーク数: 7
  • ウォッチャー数: 20
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • 単一銘柄のフル分析を自動で実行し、データ収集からリスク評価、レポート生成まで行うコマンドを提供
  • 当日注目銘柄やオプション異常を含む短期スキャン機能で、トレード候補を抽出・フィルタリング
  • 解析セッションを集約して比較・優先順位付けするサマリー機能で意思決定支援
  • 分析結果を自動で保存・更新し、催化要因タイムラインや最終的な取引提案を出力

技術的なポイント

READMEの記述から推定される技術的な設計思想と注目点を解説します。本プロジェクトは「データ収集 → 特徴抽出 → スコアリング → レポート生成」のパイプラインを自動化するワークフローであり、外部データソース（リアルタイム株価、財務諸表、機関保有情報、オプションフローなど）とのコネクタを用いたインジェスト層が前提になっています。催化要因（PDUFA、決算日、契約関連など）はイベント検出のルール群で抽出され、時間軸に沿ったタイムラインを構築することでトリガーの有無と重要度を評価します。

リスク評価は複数の観点（ボラティリティ、流動性、ファンダメンタル指標、オプションの不審な動き、機関売買の変化など）を統合したスコアリングで行う想定です。実装はルールベースの重み付けスコアリングか、歴史データに基づく統計モデル／機械学習モデルのいずれでも対応可能な設計が考えられます。短期スキャンでは当日データを対象にフィルタリングと優先順位付けを行い、不良銘柄を除去するクオリティチェックが組み合わさります。

アーキテクチャ面では、.agent ディレクトリの存在からエージェント（自動実行スクリプトやAIエージェント）によるタスクオーケストレーションを想定できます。stock ディレクトリが分析結果やセッションデータの格納場所であり、レポートは自動生成されたドキュメントや要約として出力され、集約処理により /summary が参照する形です。現状はファイル数とコミット数が少なく、コア実装や外部APIキー、テスト、CI、ライセンス等のメタ情報は未整備のため、本番運用には接続先の明示と堅牢性（エラーハンドリング、レート制限回避、データキャッシュ等）の追加が必要です。

拡張の余地としては、データコネクタの抽象化、モジュール化された指標ライブラリ、バックテストフレームワークとの連携、可視化ダッシュボード（時系列チャート・ヒートマップ）や通知（Slack/Telegram）などの統合が考えられます。セキュリティ面ではAPIキー管理や権限分離、ログ監査の実装を推奨します。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .agent: dir
  • README.md: file
  • README_EN.md: file
  • stock: dir

まとめ

自動化志向の株式分析ワークフロー雛形。拡張性は高いが実装とドキュメント整備が必要。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

股票分析工作流 (Stock Analysis Workflow)

這是一套自動化的股票分析系統，協助你從數據收集、風險評估到生成交易報告。

🚀 快速開始

1. 完整分析單一標的

想要對一支股票進行深度研究時使用：

/full-analysis [TICKER]

範例: /full-analysis RCAT

  • 自動收集即時報價、財報、機構持股
  • 檢查催化劑（PDUFA, 財報日, 合約）
  • 計算風險評分
  • 給出進出場建議
  • 自動生成獨立報告並更新匯總

2. 短線掃描

想要尋找當下有潛力的交易機會時使用：

/stock-scan
  • 掃描當日熱門股、漲幅排行、期權異動
  • 自動過濾低品質標的
  • 生成「短線篩選」報告

3. 生成總結報告

當你分析完多支股票，想要看彙整結果時：

/summary
  • 讀取所有 Session 數據
  • 比較所有標的之優先級與風險報酬比
  • 建立催化劑時間軸
  • 輸出最終交易決策建議

📂 檔案結構

所有的分析結果都會自動…