stock-report

SKILL.md

個別銘柄レポートスキル

$ARGUMENTS からティッカーシンボルを取り出し、以下のコマンドを実行してください。

python3 /Users/kikuchihiroyuki/stock-skills/.claude/skills/stock-report/scripts/generate_report.py $ARGUMENTS

出力内容

  • セクター・業種
  • 株価情報: 現在値、時価総額
  • バリュエーション: PER, PBR, 配当利回り, ROE, ROA, 利益成長率
  • 割安度判定: 0-100点スコア + 判定(割安/やや割安/適正/割高)
  • 株主還元(KIK-375): 配当利回り + 自社株買い利回り = 総株主還元率
  • 逆張りシグナル(KIK-504/533): 逆張りスコア (0-100) + グレード (A/B/C/D) + 3軸内訳 (テクニカル/バリュエーション/ファンダメンタル乖離)
  • 業界コンテキスト(KIK-433, Neo4j 接続時): 同セクターの直近業界リサーチから追い風・リスクを自動表示

ETF自動検出(KIK-469)

ETF(quoteType=ETF)を自動検出し、個別株レポートの代わりにETF専用レポートを出力する:

  • ファンド概要: カテゴリ、ファンドファミリー、純資産総額(AUM)、経費率
  • 経費率評価: 超低コスト(<=0.1%)/ 低コスト(<=0.5%)/ やや高め(<=1.0%)/ 高コスト(>1.0%)
  • パフォーマンス: 現在値、配当利回り、β値、52週レンジ
  • ファンド規模: 大規模($10B+)/ 中規模($1B+)/ 小規模($100M+)/ 極小(<$100M)

結果をそのまま表示してください。

前提知識統合ルール (KIK-466)

get_context.py の出力に以下がある場合、レポート結果と統合して回答する:

  • スクリーニング出現回数: 「3回スクリーニング上位 → 繰り返し注目される銘柄」
  • 購入経緯(BOUGHT): 保有中なら「保有銘柄として: 含み益+12%、テーゼとの整合性は良好」
  • 過去レポート: 前回の数値との差分。「PER: 12.3→8.5(改善)、ROE: 15%→12%(低下)」
  • 投資メモ: 懸念・テーゼがあればレポートに織り込む。「懸念メモ: 在庫リスク → 最新四半期で在庫圧縮確認」
  • リサーチ履歴: 前回リサーチの要点を参照し、変化点をハイライト

分析結論の記録促し

バリュエーション判定・割安度判定・バリュートラップ判定で具体的な投資見解を含む回答をした場合:

💡 この分析を投資メモとして記録しますか?

Weekly Installs
19
GitHub Stars
72
First Seen
Feb 17, 2026
Installed on
codex18
opencode17
gemini-cli17
github-copilot17
amp17
cline17