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WilliamYi951208/trading-assistant

金先物の日内取引アシスタント — Al Brooksのプライスアクション、SMC、オーダーフロー、ボリュームプロファイルを統合。TradingViewウェブフックやATASオーダーフローインジケーターからラインバーを取り込み、構造化されたトレードシグナルを出力。Claude Code / Codex / OpenClaw用のプラグアンドプレイ型エージェントスキル。

trading-assistant とは?

このスキルは、金先物(GC)の日内取引をサポートするAIエージェント向けスキルです。Al Brooksのプライスアクション理論、SMC(Smart Money Concepts)、オーダーフロー分析、ボリュームプロファイルを組み合わせた高度なトレード戦略を実装しています。TradingViewのウェブフックエンドポイントまたはATASのオーダーフローインジケーターからリアルタイムのバーデータを受信し、AIがそれらを解析してエントリー、ストップロス、テイクプロフィットを含む構造化されたトレードシグナルを生成します。Claude Code、Codex、OpenClawなどのAIエージェント環境に簡単にプラグインでき、コマンドラインから即座に取引支援を受けられます。主なユースケースとしては、ライブ市場のデータフィードを監視しながら自動的に取引機会を評価し、人間のトレーダーに明確なアクション可能なインサイトを提供することです。

対応✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add WilliamYi951208/trading-assistant

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ドキュメント

trading-assistant は何をしますか?

金先物の日内取引アシスタント — Al Brooksのプライスアクション + SMC + オーダーフロー + ボリュームプロファイル。TradingViewウェブフックまたはATASオーダーフローインジケーターを介してラインバーを自動的に取り込み、構造化されたトレードシグナルを出力します。Claude Code / Codex / OpenClaw用のプラグアンドプレイ型エージェントスキルです。

仕組み

  1. データソース設定: TradingViewウェブフックURLまたはATASオーダーフローインジケーターのエンドポイントを設定します。
  2. バーデータの取得: 新しいバーが到着するたびに、AIがプライスアクション、SMC、オーダーフロー、ボリュームプロファイルを分析します。
  3. シグナル生成: 分析結果に基づき、エントリー価格、ストップロス、テイクプロフィットを含む構造化されたトレードシグナルを生成します。
  4. 通知: シグナルはターミナルに出力され、必要に応じてTelegramやDiscordなどの外部サービスに転送できます。

インストール

git clone https://github.com/WilliamYi951208/trading-assistant.git
cd trading-assistant

設定

環境変数または設定ファイルで以下の項目を設定してください:

変数名説明デフォルト値
WEBHOOK_URLTradingViewウェブフックのURLhttp://localhost:8080/webhook
ATAS_ENDPOINTATASオーダーフローインジケーターのエンドポイントhttp://localhost:9090/atas
SYMBOL取引シンボルGC=F
TIMEFRAME使用する時間足1m

使用方法

Claude Code / Codex / OpenClawで使用する場合

このスキルはエージェントに直接ロード可能です。エージェントが起動すると、自動的にデータソースに接続し、リアルタイム分析を開始します。

# Claude Codeを使用する場合
claude code --skill trading-assistant

スタンドアロンモード

python main.py

取引戦略概要

  • Al Brooks プライスアクション: トレンド、レンジ、ブレイクアウトのパターンを認識します。
  • SMC (Smart Money Concepts): 流動性プール、オーダーブロック、フェアバリューギャップを特定します。
  • オーダーフロー: デルタ、累積デルタ、インバランスを監視します。
  • ボリュームプロファイル: 高出来高エリア(POC、バリューエリア)を分析します。

注意事項

  • このツールは教育および情報提供を目的としており、実際の投資判断は自己責任で行ってください。
  • 過去のパフォーマンスは将来の結果を保証するものではありません。

詳細については、GitHubリポジトリ をご覧ください。

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