crypto-ta-analyzer は何をしますか？
暗号通貨または市場のOHLCVデータに対して、複数のインジケーターを用いたテクニカル分析を実行します。トレンド、モメンタム、出来高、ダイバージェンスの決定論的分析に使用します。
概要
このスキルは、OHLCVデータ（始値・高値・安値・終値・出来高）を入力として、以下のカテゴリのテクニカル指標を計算します：
- トレンド分析：移動平均線（SMA、EMA）、ボリンジャーバンド、パラボリックSAR
- モメンタム分析：RSI、MACD、ストキャスティクス
- 出来高分析：出来高加重平均価格（VWAP）、OBV（オンバランス出来高）
- ダイバージェンス分析：価格とRSI/MACDの間のダイバージェンス検出
使用方法
データ形式
入力データは、以下のカラムを持つPandas DataFrame形式である必要があります：
open: 始値high: 高値low: 安値close: 終値volume: 出来高
必要に応じて、日付情報を含むtimestampカラムも可能です。
基本的な使用例
from crypto_ta_analyzer import analyze
# OHLCVデータを取得（例：CSVから読み込み）
import pandas as pd
data = pd.read_csv('ohlcv_data.csv')
# テクニカル分析を実行
result = analyze(data, indicators=['trend', 'momentum', 'volume', 'divergence'])
# 結果を表示
print(result['summary'])
print(result['signals'])
利用可能な分析オプション
| オプション | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
indicators | 分析する指標のリスト | ['trend', 'momentum', 'volume'] |
lookback_period | 分析に使用する期間 | 14 |
output_format | 出力形式（jsonまたはdataframe） | 'json' |
どのような場合に使用するか
- 暗号通貨の価格トレンドを識別したい場合
- 買われ過ぎ/売られ過ぎの状態を検出したい場合
- 価格と指標の間のダイバージェンスを自動的に見つけたい場合
- 定量的な取引シグナルを生成したい場合
対応プラットフォーム
- Claude Code
- Cursor
- Codex
- その他のAIエージェントプラットフォーム
注意事項
- この分析は教育目的を意図しており、実際の取引判断の唯一の根拠として使用すべきではありません。
- すべての計算は決定論的であり、同じ入力データに対して常に同じ結果を生成します。
- 過去のデータに基づく分析は将来の結果を保証するものではありません。