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AIチュートリアル

Claudeのデイトレーダースキルで、より安全なデイトレードのワークフローを構築

Claude用のデイトレーダースキルパックをインストールして使う方法を解説します。本チュートリアルでは、チャートスキャン、ニュース監視、エントリーと決済の計画、過去データによるシミュレーション、ポジションサイズの設定、リスク確認、ブローカー承認、アラート、重要な安全対策について説明します。

約16分で読了
Claudeのデイトレーダースキルで、より安全なデイトレードのワークフローを構築

Day Traderプロジェクトの概要

Day Traderスキルは、デイトレードの調査と管理を行う11種類のClaudeスキルをまとめたMITライセンスのコレクションです。米国株のチャートを数千件スキャンし、公開ニュースや提出書類を監視し、エントリーシグナルを特定し、手仕舞いを計画し、起こり得る結果をシミュレーションし、ポジションサイズを算出し、リスク上限を適用し、ブローカー注文を準備し、アラートを監視できます。

付属のPythonツールは、Yahoo Finance、Nasdaq Trader、SEC EDGAR、House Clerkなどの無料公開データを使用します。パッケージのインストール、サインアップ、APIキーは必要ありません。Python 3.8以降が必要です。

重要: このプロジェクトは単独で取引を発注できません。注文に進めるのはブローカースキルのみで、リスクチェックの通過、明示的な確認、証券会社コネクターの承認プロンプトが必要です。デフォルトはペーパートレードです。

主な機能とコマンド

  • /trader-scanner: 寄り付きレンジブレイクアウト、フラッグ、売られ過ぎからの反発をチャートからスキャンします。
  • /trader-news: 監視対象銘柄の見出し、SEC提出書類、株価を動かす動向を監視します。
  • /trader-entry: セットアップをバーごとに確認し、待機中、トリガー済み、期限切れのいずれかを報告します。
  • /trader-exit: エントリー前に、損切り、利益目標、時間ベースの手仕舞いを定義します。
  • /trader-timemachine: 10,000回のシミュレーションセッションを実行し、同じセットアップの過去の発生例を調べます。
  • /trader-budget: 口座予算と許容可能な最大損失からポジションサイズを計算します。
  • /trader-risk: 提案された注文を設定済みの上限と照合し、PASSまたはBLOCKを返します。
  • /trader-broker: 注文票を表示し、明示的に承認された注文を証券会社コネクター経由で送信できます。
  • /trader-alerts: 損切り、利益目標、価格、寄り付き、取引終了時の条件を監視します。
  • /trader-analyst: 決算情報を読み取り、企業業績の変化を要約します。
  • /trader-pelosi: 公開された議員の株式取引開示情報を読み取ります。

インストール方法

Claudeから直接インストール

リポジトリURLとインストール指示をClaudeに貼り付けます。

https://github.com/Jakeschincariol/day-trader-skill

install skill

Claude Codeプラグインとしてインストール

リポジトリをプラグインマーケットプレイスとして追加し、プラグインをインストールします。

/plugin marketplace add Jakeschincariol/day-trader-skill
/plugin install day-trader-skill@day-trader-skill

Claude Codeではプラグインコマンドに名前空間が付与されます。たとえば、スキャナーは/trader-scannerではなく/day-trader-skill:trader-scannerとして表示されます。

通常のグローバルコマンドとしてインストール

リポジトリをクローンし、スキルディレクトリをグローバルClaudeスキルディレクトリにコピーします。

git clone https://github.com/Jakeschincariol/day-trader-skill.git
cp -r day-trader-skill/trader-* ~/.claude/skills/

スキルを1つのプロジェクト内だけで使用するには、同じディレクトリをそのプロジェクトの.claude/skills/ディレクトリにコピーします。

Claude Codeを使わずにスキルを使用

個別のSKILL.mdファイルの内容をチャットの冒頭に貼り付けます。Claudeはそのスキルの手順を会話モードとして実行できますが、関連するPythonツールは利用できません。

環境を設定する

Python 3.8以降がインストールされていることを確認します。

python3 --version

ツールはPython標準ライブラリのみを使用するため、pipでインストールするものはありません。

SECに依存するニュースおよびアナリストツールには、識別用のユーザーエージェントが必要です。trader/config.jsonに名前とメールアドレスを追加します。

{
  "sec_user_agent": "Your Name you@example.com"
}

または、SEC_USER_AGENT環境変数を定義します。

export SEC_USER_AGENT="Your Name you@example.com"

証券会社の認証情報はチャットに貼り付けず、環境変数に保存してください。サンプル設定では"paper": trueを使用し、AlpacaのMCPサーバーはデフォルトでペーパー口座を使用します。

ワークフローを理解する

各スキルは出力をtrader/ディレクトリに書き込むため、次のスキルが前の結果を利用できます。1回の取引で一般的なワークフローは次のとおりです。

scanner -> news -> entry -> exit -> timemachine -> budget -> risk -> broker

ポジションを保有している間、アラートスキルは損切り、利益目標、必要な取引終了時の手仕舞いを監視できます。ニュース、アナリスト、議員開示の各スキルは、スケジュール実行も可能です。

基本的な使用方法

1. 銘柄ユニバースを構築またはスキャンする

約5,900銘柄の米国株を含むNasdaq Traderの銘柄ユニバースをダウンロードします。

python3 trader-scanner/scan.py universe

市場全体を対象に、寄り付き前のセットアップをスキャンします。

python3 trader-scanner/scan.py daily

10:15までに観測された寄り付きレンジブレイクアウトを探すには、次を実行します。

python3 trader-scanner/scan.py orb --at 10:15

2. ニュースと提出書類を確認する

候補銘柄を選んだら、最近の見出し、8-K提出書類、その日の値動きを確認します。この例では、TSLAに関する過去12時間の情報を要求します。

python3 trader-news/news.py --tickers TSLA --hours 12

ニュースの文脈は重要です。技術的に有効なセットアップでも、決算、合併、規制関連の動き、その他の市場を動かすイベントの前後では異なる動きをする可能性があります。

3. エントリーを検証する

TSLAのオープニングレンジ・ブレイクアウト設定が待機中か、発動済みか、期限切れかを確認します。

python3 trader-entry/entry.py check TSLA --setup orb

設定が発動するまで30秒ごとにバー単位で監視を続けるには、次を実行します。

python3 trader-entry/entry.py watch TSLA --every 30

エントリーツールは市場の全ティックではなく、1分足または5分足を読み取ります。発注前に、重要な価格をブローカーで確認してください。

4. エントリー前にイグジットを定義する

オープニングレンジの中央値をストップに、1リスク単位をターゲットにする計画を作成します。

python3 trader-exit/exit.py plan --stop or-mid --target 1R --write

--writeオプションを使うと、結果がtrader/plan.jsonに保存されます。ストップ、ターゲット、そして日中取引終了時のイグジットを事前に計画することで、後続のツールが未定義のイグジット戦略に依存するのを防げます。

5. セットアップをシミュレーションし、バックチェックする

計画を作成した後、タイムマシンを実行します。

python3 trader-timemachine/timemachine.py run --write

このツールは、その銘柄の直近の5分足を使って10,000件のシミュレーションセッションを生成し、同じルールが発動した過去のセッションも検証します。ターゲットが先に到達、ストップが先に到達、または終値時点で未決済といった結果を報告します。

タイムマシンはシミュレーションであり、予測ではありません。その参照期間で、将来発生するすべての取引停止、ギャップ、決算サプライズ、ヘッドラインを再現することはできません。出力は保証としてではなく、現実との照合材料として使ってください。

6. ポジションサイズを計算する

エントリー価格とストップ価格が分かったら、ポジションサイズと発注案を生成します。

python3 trader-budget/size.py --write

予算ツールは、設定された口座残高と1回の取引における最大損失額を使います。たとえば、READMEのTSLA手順では、5,000ドルの口座、損失上限50ドル、1株あたり5.86ドルの計画リスクを使用します。50を5.86で割ると8株のポジションとなり、計画したストップ価格での損失は46.88ドルです。

生成されたブラケット注文はtrader/orders.jsonに書き込まれます。

7. リスクゲートを実行する

ブローカーに提示する前に、提案されたすべての注文を確認します。

python3 trader-risk/check.py

リスクマネージャーは、1回の取引における最大損失、日次損失、1日の取引回数、リスクリワード比、エントリー時間帯、ポジションサイズ、利用可能な現金などの制限を評価します。理由とともにPASSまたはBLOCKを返します。

8. ブローカーの注文画面を確認する

準備済みの注文内容を表示します。

python3 trader-broker/ticket.py show

ブローカーのステップでは注文を平易な言葉で表示し、準備が整っているかを示します。注文を黙って送信することはありません。チャット上でその注文内容を正確に承認する必要があり、証券会社との接続機能では、2回目のAllow onceまたはDenyの確認を表示する必要があります。

9. アラートを追加して確認する

保存した計画からアラートを作成します。

python3 trader-alerts/alerts.py add --from-plan

ストップ、ターゲット、または時間ベースのイグジットに到達したかを確認します。

python3 trader-alerts/alerts.py check

アラートチェッカーは、条件に一致する各項目を1回だけ通知します。一般的な計画には、3:55 PMなど、取引終了間際に残っているポジションをすべて解消する処理が含まれます。

追加のリサーチツール

決算情報を確認する

TSLAの四半期情報、成長率、1株当たり利益の情報を取得します。

python3 trader-analyst/facts.py TSLA

公開された議会議員の開示情報を索引化する

当年のペロシ関連の定期取引報告書を索引化します。

python3 trader-pelosi/ptr.py index --member pelosi

これらの報告書は公開情報であり、内部情報ではありません。STOCK法では、1,000ドルを超える対象取引は、取引発生から最長45日後までに報告できる場合があります。

オフラインでインストールをテストする

リポジトリのルートから、付属の単体テストを実行します。

python3 -m unittest discover -s tests -v

テストでは、TSLAの5分足、10:15のオープニングレンジスキャン、Yahoo Financeのヘッドライン、下院書記官の記録、PTRテキスト、XBRLファクトなど、実データに基づくオフライン用フィクスチャを使用します。プロジェクトの例に記載された数値結果を再現します。

より安全に使うための高度なヒント

  1. まずはペーパートレードから始めましょう。 完全なワークフローを検証し、生成されるすべてのファイルを理解するまでは、"paper": trueを有効にしておいてください。
  2. 両方の承認ゲートを維持しましょう。 証券会社コネクターのツール権限は承認が必要に設定し、決して常に許可にはしないでください。
  3. 中間ファイルを確認しましょう。 後続ステージを実行する前に、trader/plan.jsonとtrader/orders.jsonを確認してください。連続ワークフローは便利ですが、各ステージは引き続き検証する必要があります。
  4. 再現可能なシミュレーションを使用しましょう。 戦略の変更を比較するときは、同じシミュレーション系列を再現できるよう、Time Machineのシードを記録してください。
  5. 損切りは推定値として扱いましょう。 ギャップや相場急変時には、指定価格を超えてストップ注文が約定することがあります。表示される最大損失は、ストップ価格で約定することを前提としています。
  6. 非公式データを検証しましょう。 Yahoo Financeのチャートエンドポイントは、遅延したり、変更されたり、リクエストをレート制限したりする可能性があります。重要な価格や口座情報は、証券会社の情報と照合してください。
  7. 該当するデイトレード管理機能を設定しましょう。 規制移行期間中、証券会社によってデイトレード要件が異なる場合があります。証券会社が現在も旧来のパターン・デイトレーダー規則を適用している場合は、リスクツールがデイトレード回数を数えるように"pdt_guard": trueを有効にしてください。
  8. 意図しないレバレッジを避けましょう。 オプション、信用取引、空売り、レバレッジは、明示的に有効にしない限り無効のままです。
  9. 税金を考慮しましょう。 デイトレードの利益は一般に短期譲渡益として扱われ、頻繁な取引によってウォッシュセールが発生する可能性があります。このプロジェクトは税務上の助言を提供しません。

制限事項とリスク警告

このソフトウェアは公開データを読み取り、計算を実行しますが、利用者の財務状況を把握したり、将来の価格を予測したりするものではありません。デイトレードを行う人の多くは損失を被ります。シミュレーション上の確率、過去のテスト、エントリーシグナル、計画したストップは、利益の出る取引や特定の約定価格を保証するものではありません。

このプロジェクトは調査とペーパートレードに使用し、重要な情報は独自に検証してください。個別の財務または税務上の助言が必要な場合は、認可を受けた専門家に相談してください。

結論

Day Traderスキルは、取引アイデアを、スキャン、調査、検証、計画、シミュレーション、ポジションサイズ決定、リスク確認、承認依頼、監視という、構造化されレビュー可能な一連の手順に変換します。最大の安全策は、明示的なリスクゲート、ペーパートレードを既定とする設定、そして必須の人間による確認です。ソースコードと更新情報は、Day TraderスキルのGitHubリポジトリで確認できます。