screening

name	screening
description	プリセット選択式スクリーニング。ファンダメンタル条件でスクリーニング後、テクニカルフィルタを任意で適用。

スクリーニング Skill

プリセットまたはカスタム条件でファンダメンタルスクリーニングを実行し、オプションでテクニカルフィルタを段階的に適用する。

必要なツール

• screen_stocks（ラジ株ナビMCP）: ファンダメンタル条件スクリーニング
• JQuants API: テクニカルフィルタ用の株価データ取得

Workflow

Step 1: プリセット選択

ユーザーに以下の形式でプリセット一覧を表示する。 src/skills/screening/presets/ 内のYAMLファイルと src/skills/screening/presets/user/ 内のユーザープリセットを読み込んで一覧表示。

表示フォーマット:

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📋 スクリーニング・プリセット一覧
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

【デフォルト】
  1. 🎯 高配当バリュー — 配当利回り>3%, ROE>8%, PBR<1.5, PER<20
  2. 🚀 成長株（CAN-SLIM風） — ROE>15%, 売上成長率>10%, PER 10-35
  3. 💎 割安高収益 — ROE>12%, PER<15, PBR<1.2, 営業利益率>10%
  4. 🏦 安定高財務 — 自己資本比率>50%, ROE>8%, 営業利益率>5%
  5. 🌱 小型成長株 — 売上成長率>15%, ROE>10%, PER<30
  6. 🔄 逆張りバリュー — PBR<0.8, PER<12, 自己資本比率>40%

【ユーザープリセット】（あれば表示）
  U1. {名前} — {条件サマリー}
  ...

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
番号を選択、または「カスタム」で独自条件を指定できます。

• 番号で選択 → そのプリセットの条件で Step 2 へ
• 「カスタム」→ ユーザーに条件を聞いてから Step 2 へ

Step 2: ファンダメンタルスクリーニング実行

選択されたプリセット（またはカスタム条件）の conditions を使って screen_stocks を呼び出す。

• sort と limit もプリセットから取得（デフォルト: limit 50）
• sector / market の指定があればそれも適用

結果を表形式で表示:

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📊 スクリーニング結果: {プリセット名}
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
該当: {X}銘柄

| # | 銘柄 | 株価 | ROE | PER | PBR | {プリセット固有の指標} |
|---|------|------|-----|-----|-----|---------------------|
| 1 | {企業名}({コード}) | {X}円 | {X}% | {X}倍 | {X}倍 | ... |
| ... |

Step 3: テクニカルフィルタ選択

ファンダメンタル結果を表示後、テクニカルフィルタの適用を提案:

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔧 テクニカルフィルタ（任意）
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
以下のフィルタを追加で適用できます（複数選択可）:

  A. ミネルヴィニ（SEPA） — 株価>SMA200, SMA50>SMA200, 52週高値25%以内
  B. ダウ理論 — 高値・安値切り上げパターン確認
  C. グランビル — SMA200との位置関係で買いシグナル判定
  D. 需給分析 — 信用倍率・出来高トレンド確認
  E. 全部適用

適用するフィルタを選択してください（例: A,C）。
「なし」でファンダメンタル結果のまま終了。

Step 4: テクニカルフィルタ実行

選択されたフィルタを順番に適用する。各フィルタの詳細:

A. ミネルヴィニ（SEPA）:

• 株価 > SMA200
• SMA50 > SMA200
• 52週高値の25%以内
• 直近5日平均出来高 > 20日平均出来高

B. ダウ理論:

• 直近スイングポイントがHH+HL（高値・安値切り上げ）パターン
• 上昇トレンド確認

C. グランビル:

• SMA200との位置関係から買いシグナル（B1〜B3）判定
• 乖離率+20%超は過熱注意フラグ

D. 需給分析:

• 信用倍率 5.0倍以下
• 出来高トレンド確認

注意: テクニカルフィルタはJQuants APIで株価データを取得して判定する。候補が多い場合は上位20銘柄に絞ってからテクニカル判定を行う（API制約）。

Step 5: 最終結果出力

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🏆 最終スクリーニング結果
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📅 実行日: {日付}
📋 プリセット: {名前}
🔧 適用フィルタ: {選択されたフィルタ}
📊 初期候補: {X}銘柄 → 最終候補: {Y}銘柄

| 順位 | 銘柄 | 株価 | ROE | PER | PBR | テクニカル判定 | 総合評価 |
|------|------|------|-----|-----|-----|-------------|---------|
| 1 | {企業名}({コード}) | ... | ... | ... | ... | {判定結果} | ⭐⭐⭐ |
| ... |

【各銘柄の注目ポイント】
  {コード}: {1行コメント}

【注意事項】
  - 個別銘柄の詳細分析は「{コード}を分析して」で実行可能
  - テクニカルデータは実行時点のスナップショット
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

プリセット管理

プリセット追加

ユーザーが「プリセット追加して」「マイプリセット作りたい」と言った場合:

1. プリセット名を聞く
2. 条件を対話的に設定（指標、演算子、値）
3. ソート条件を聞く
4. src/skills/screening/presets/user/ にYAMLファイルとして保存

ファイル形式:

name: ユーザー定義のプリセット名
description: 1行の説明
conditions:
  - metric: "指標名"
    operator: ">="
    value: 数値
sort:
  metric: "ソート指標"
  order: "desc"

プリセット編集・削除

• 「プリセット編集して」→ 一覧表示 → ユーザープリセットのみ編集可能
• 「プリセット削除して」→ ユーザープリセットのみ削除可能
• デフォルトプリセットは編集・削除不可

利用可能な指標一覧

ユーザーがカスタム条件やプリセット作成時に参考にする主要指標:

指標名	日本語	例
roe	ROE（自己資本利益率）	>= 10
roa	ROA（総資産利益率）	>= 5
per	PER（株価収益率）	<= 20
pbr	PBR（株価純資産倍率）	<= 1.5
operatingMargin	営業利益率	>= 10
salesGrowth	売上成長率	>= 10
dividendYield	配当利回り	>= 3
equityRatio	自己資本比率	>= 40
marketCap	時価総額（億円）	>= 500
netCash	ネットキャッシュ	>= 0

※ 108指標が利用可能。上記は代表的なもの。