FICC_Researcher は何をしますか？
エージェント指向の債券市場調査スキル。FICCプレイブック、証拠カード、データソースポリシー、テンプレート、OpenClaw/MCP統合を備えています。
概要
このスキルは、FICC（固定収入、為替、コモディティ）市場におけるエージェントベースの調査と分析を可能にします。プレイブックには標準的な取引戦略と分析手順が含まれ、証拠カードはデータ駆動型の主張を構造化して記録します。データソースポリシーは、信頼できる市場データプロバイダーとその利用方法を定義します。テンプレートは、レポートや分析結果の一貫したフォーマットを提供します。
インストール
# スキルをクローン
gh repo clone Kevin-Zhu-11/FICC_Researcher
# 依存関係をインストール
pip install -r requirements.txt
使用方法
from ficc_researcher import FICCResearcher
# リサーチャーを初期化
researcher = FICCResearcher()
# プレイブックを実行
result = researcher.execute_playbook("信用分析")
print(result)
設定
環境変数または設定ファイルを使用して、データソースとAPIキーを構成します。
| 変数 | 説明 | 必須 |
|---|---|---|
DATA_SOURCE_POLICY | データソースポリシーファイルへのパス | いいえ |
OPENCLAW_API_KEY | OpenClaw統合用APIキー | いいえ |
MCP_ENDPOINT | MCPサーバーエンドポイント | いいえ |
プレイブック
利用可能なプレイブックには以下が含まれます：
- 定量分析：イールドカーブモデリング、スプレッド分析
- ファンダメンタル分析：信用リスク評価、発行体分析
- マクロ戦略：金利予測、通貨戦略
証拠カード
証拠カードは、分析結果を構造化された形式で保存します：
{
"claim": "イールドカーブがスティープ化",
"evidence": ["連邦準備制度のデータ", "市場インプライドレート"],
"confidence": 0.85
}
統合
このスキルは、OpenClaw（外部ツール統合用）およびModel Context Protocol（MCP）（コンテキスト共有用）をサポートしています。詳細については、integration/ ディレクトリを参照してください。
ライセンス
MIT