Uptrend Analyzer Skill（アップトレンドアナライザースキル）
目的（Purpose）
Montyのアップトレンド比率ダッシュボード（約2,800銘柄を11セクターで追跡）を使用して、市場のブレッドス健全性を診断します。0～100の複合スコア（高いほど健全）とエクスポージャーガイダンスを生成します。
Market Top Detector（APIベースのリスクスコアラー）とは異なり、このスキルは無料のCSVデータを使用して「参加の裾野」すなわち市場の上昇が広範か狭小かを評価します。
このスキルを使用すべき場合（When to Use This Skill）
英語：
- ユーザーが「市場のブレッドスは健全ですか？」や「上昇相場の裾野は広いですか？」と尋ねた場合
- セクター別のアップトレンド比率を評価したい場合
- 市場参加率やブレッドス状況について質問された場合
- ブレッドス分析に基づくエクスポージャーガイダンスが必要な場合
- Montyのアップトレンドダッシュボードやアップトレンド比率について言及した場合
日本語：
- 「市場のブレッドスは健全？」「上昇の裾野は広い？」
- セクター別のアップトレンド比率を確認したい
- 相場参加率・ブレッドス状況を診断したい
- ブレッドス分析に基づくエクスポージャーガイダンスが欲しい
- Montyのアップトレンドダッシュボードについて質問
前提条件（Prerequisites）
- Python 3.9+ と
requestsライブラリ（CSV解析は標準ライブラリのcsv/ioモジュールを使用） - インターネット接続（GitHubからCSVデータを取得するため。APIキーは不要）
- 有料のAPIサブスクリプションは不要
Market Top Detectorとの違い（Difference from Market Top Detector）
| 観点 | Uptrend Analyzer | Market Top Detector |
|---|---|---|
| スコアの方向性 | 高いほど健全 | 高いほどリスクが高い |
| データソース | 無料のGitHub CSV | FMP API（有料） |
| 焦点 | ブレッドス参加率 | トップ形成リスク |
| APIキー | 不要 | 必要（FMP） |
| 手法 | Montyアップトレンド比率 | O'Neil/Minervini/Monty |
実行ワークフロー（Execution Workflow）
フェーズ1：Pythonスクリプトの実行
分析スクリプトを実行します（APIキーは不要）：
python3 skills/uptrend-analyzer/scripts/uptrend_analyzer.py
スクリプトは以下の処理を行います：
- MontyのGitHubリポジトリからCSVデータをダウンロード
- 5つの構成要素スコアを計算
- 複合スコアとレポートを生成
フェーズ2：結果の表示
生成されたMarkdownレポートをユーザーに提示し、以下を強調します：
- 複合スコアとゾーン分類
- エクスポージャーガイダンス（フル/通常/縮小/ディフェンシブ/資本保全）
- 最強・最弱セクターを示すセクターヒートマップ
- 主要なモメンタムおよびローテーションシグナル
5つの構成要素スコアリングシステム（5-Component Scoring System）
| # | 構成要素 | ウェイト | 主要シグナル |
|---|---|---|---|
| 1 | マーケットブレッドス（全体） | 30% | 比率レベル＋トレンド方向 |
| 2 | セクター参加率 | 25% | アップトレンドセクター数＋比率のばらつき |
| 3 | セクターローテーション | 15% | 循環株 vs ディフェンシブ株のバランス |
| 4 | モメンタム | 20% | 傾きの方向＋加速 |
| 5 | 過去のコンテキスト | 10% | 過去データにおけるパーセンタイル順位 |
スコアリングゾーン（Scoring Zones）
| スコア | ゾーン | エクスポージャーガイダンス |
|---|---|---|
| 80-100 | 強い強気 | フルエクスポージャー（100%） |
| 60-79 | 強気 | 通常エクスポージャー（80-100%） |
| 40-59 | 中立 | 縮小エクスポージャー（60-80%） |
| 20-39 | 慎重 | ディフェンシブ（30-60%） |
| 0-19 | 弱気 | 資本保全（0-30%） |
7段階ゾーン詳細（7-Level Zone Detail）
各スコアリングゾーンは、より粒度の高い評価のためにサブゾーンに分割されます：
| スコア | ゾーン詳細 | 色 |
|---|---|---|
| 80-100 | 強い強気 | 緑 |
| 70-79 | 強気-上位 | 薄緑 |
| 60-69 | 強気-下位 | 薄緑 |
| 40-59 | 中立 | 黄 |
| 30-39 | 慎重-上位 | オレンジ |
| 20-29 | 慎重-下位 | オレンジ |
| 0-19 | 弱気 | 赤 |
警告システム（Warning System）
アクティブな警告は、複合スコアが高い場合でもエクスポージャーガイダンスを厳しくするペナルティを適用します：
| 警告 | 条件 | ペナルティ |
|---|---|---|
| 後期サイクル | コモディティ平均 > 循環株およびディフェンシブ株の両方 | -5 |
| 高スプレッド | セクター比率の最大-最小スプレッド > 40ポイント | -3 |
| 乖離 | グループ内標準偏差 > 8ポイント、スプレッド > 20ポイント、またはトレンド反対派の存在 | -3 |
ペナルティは累積（最大-10）し、複数警告割引（アクティブ警告が2つ以上の場合+1）が適用されます。複合スコアリング後に適用されます。
モメンタムスムージング（Momentum Smoothing）
傾きの値は、スコアリング前にEMA(3)（指数移動平均、スパン=3）を使用して平滑化されます。加速は、平滑化された傾きの直近10ポイント平均と過去10ポイント平均を比較して計算され（10v10ウィンドウ）、データポイントが20未満の場合は5v5にフォールバックします。
過去のコンテキスト信頼度インジケーター（Historical Confidence Indicator）
過去のコンテキスト構成要素には、以下に基づく信頼度評価が含まれます：
- サンプルサイズ： 利用可能な過去データポイントの数
- レジームカバレッジ： 観測された異なる市場レジーム（強気/弱気/中立）の割合
- 新しさ： 最新データポイントがどれだけ最近のものか
信頼度レベル：高、中、低。
API要件（API Requirements）
必須： なし（無料のGitHub CSVデータを使用）
出力ファイル（Output Files）
- JSON:
uptrend_analysis_YYYY-MM-DD_HHMMSS.json - Markdown:
uptrend_analysis_YYYY-MM-DD_HHMMSS.md
参考ドキュメント（Reference Documents）
references/uptrend_methodology.md
- アップトレンド比率の定義としきい値
- 5構成要素のスコアリング手法
- セクター分類（循環株/ディフェンシブ株/コモディティ）
- 過去のキャリブレーションノート
参考ドキュメントを読み込むタイミング（When to Load References）
- 初回使用時： フレームワーク全体を理解するために
uptrend_methodology.mdを読み込む - 通常実行時： 参考ドキュメントは不要。スクリプトがスコアリングを処理します