Portfolio Optimizer

SKILL.md

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name: portfolio-optimizer
description: >-
  virtual-trading MCPの価格情報とautomatic-investment-strategy/analysisのニュース分析を
  組み合わせてポートフォリオを最適化し、割安資産の購入・割高資産の売却を実行する。
  年率7%以上を目標とし、買い判断・売り判断・リバランス提案を行う。
  ユーザーが「ポートフォリオを最適化して」「割安な資産を買って」「リバランスして」
  「投資戦略を実行して」などと依頼したときにトリガーすること。
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# ポートフォリオ最適化 Workflow

virtual-trading MCP の価格データと analysis/ のニュース分析スコアを統合し、
S&P500を上回るリターンを目標とした売買判断・注文執行を行う。

## ワークフロー概要

```
1. 現状把握   → ポートフォリオ残高・価格取得
2. 分析読込   → 直近のニュース分析スコア集計
3. バリュエーション → 価格トレンド＋ニューススコアで割安/割高判定
4. 判断       → 買い/売り/ホールドの資産リスト作成
5. 執行       → virtual-trading MCP で注文
6. サマリー   → 実行結果と次回推奨をレポート
```

## Step 1: 現状把握

以下の virtual-trading MCP ツールで現状を取得する。

```
get_portfolio   → 保有資産一覧・数量・平均取得コスト
get_prices      → 対象資産の現在価格（または PromQL で過去1週間の高値/安値）
get_balance     → 現金残高
```

PromQL で価格トレンドを見る場合: [references/virtual-trading-api.md](./references/virtual-trading-api.md) 参照。

## Step 2: ニュース分析スコア集計

git pull あるいは 

```
git clone git@github.com:kackyt/automatic-investment-strategy.git
```

を実行して最新のニュース分析を取得する

`analysis/` ディレクトリの構造と読み方: [references/news-analysis-format.md](./references/news-analysis-format.md) 参照。

- 直近 3〜7 日分の bloomberg.md / coindesk.md を読む
- 投資対象となる資産クラスの **平均スコア** を算出する
  - 株式 (Stocks): bloomberg スコア (株式) の平均
  - 暗号資産 (Crypto): coindesk スコアの平均
  *(注: 現金は USD で保有し、債券は取引対象外のためスコア集計から除外する)*

## Step 3: 戦略の一貫性維持（Stateful Strategy Memory の読み込み）

10分ごとの実行（Tick）において方針がブレるのを防ぐため、前回の戦略状態を読み込む。
- `automatic-investment-strategy/analysis/strategy_state.md` ファイルを確認する（存在しなければ新規作成を想定）。
- 記載されている「長期軸（Long-term View）」と「短期軸（Short-term View）」を読み込み、直近の動きとの差分をとらえ、適宜更新していく。

## Step 4: マクロ環境による「Risk-On / Risk-Off」の判定

各アセットクラスの `news_score` を用いて、相場全体の地合いを判定し、攻めと守りのスイッチを切り替える。ベンチマークである「SPYの100%バイアンドホールド」のドローダウンを回避することが目的である。

- **Risk-On（強気相場）**: アセットクラスの `news_score` が **0より大きい** 場合。このクラスの銘柄への投資を許可する。
- **Risk-Off（弱気相場）**: `news_score` が **0以下** の場合。暴落回避のため、このクラスの銘柄は**すべて売却し、100%現金（USD）に退避**する。

## Step 5: 個別銘柄のモメンタム判定と目標配分計算

売買対象銘柄（`SPY`, `BKCH`, `MSFT`, `GOOGL`, `BTC`, `ETH`, `LINK`）について、価格の勢い（モメンタム）を評価し、強い銘柄に資金を集中させる。

```text
R = (現在価格 - 直近7日安値) / (直近7日高値 - 直近7日安値)  // 0なら底値、1なら高値
モメンタムスコア = R × 100

総合確信度スコア = (ニューススコア平均 × 5) + モメンタムスコア
```

- **投資条件**: 総合確信度スコアが **+60 以上** の銘柄のみを投資対象とする。
- **目標割合(%)**: `確信度スコア` の数値そのままを目標割合(%)とする（例: スコア70なら70%）。
- **上限設定**: 分散を強制するため、**1銘柄あたりの上限は 30%** とする。
- **現金バッファ**: 条件を満たす銘柄の割合合計が100%に満たない場合は、残りをUSD（現金）として保持する。合計が100%を超える場合のみ、100%になるよう等比率で縮小（正規化）する。

## Step 6: 取引コストと決済ラグへの対応（Hysteresis）

10分周期の実行に対して毎回細かく売買すると、取引手数料（0.25%）により資金（初期$10,000）が枯渇する（Fee Bleed）。また、株式の翌日決済により資金ロックが発生する。

- **リバランス閾値（不感帯）**: 各銘柄の「現在の保有割合」と「目標割合」の差が**絶対値で 15% 以上**乖離していない限り、売買は実行しない（ホールド継続）。これにより微細なノイズによる取引を防止する。
- **注文時の残高確認（決済対応）**: `buy_asset` 発注前に必ず利用可能なUSD残高（Settled Cash）を確認する。株式の売却代金が未決済（翌日反映）である場合は、手元の現金残高の範囲内でのみ買い注文を出す。

## Step 7: 注文執行

virtual-trading MCP の `sell_asset` および `buy_asset` で注文を執行する。
（※ 売り注文を先に行い、現金を確保してから買い注文を行うこと）
執行後は `get_portfolio` で最新の状況を確認する。

## Step 8: サマリーレポートと戦略の更新

以下の形式でレポートを出力するとともに、次回のTickに向けて `strategy_state.md` を最新の状況で上書き更新する。

```markdown
## 最適化レポート (YYYY-MM-DD HH:MM)

### 市場環境サマリー
- Stocks センチメント: [スコア] (Risk-[On/Off])
- Crypto センチメント: [スコア] (Risk-[On/Off])

### 実行した取引 (Threshold 15% filter applied)
| 資産 | 売/買 | 数量 | 金額 | 理由 |
|------|-------|------|------|------|
（※ 取引なしの場合は「なし（不感帯内）」と記載）

### ポートフォリオ変化
- 総額 $X / 現金 $Y

### 戦略状態の更新 (strategy_state.md へ反映)
- **長期軸**: [マクロトレンドの評価]
- **短期軸**: [直近のアクション理由と次の注目点]
```

## 注意事項

- virtual-trading は仮想取引: 実際の資金損失は発生しないが、ロジックの一貫性を保つこと
- ニュース分析は `automatic-investment-strategy/analysis/<YYYY-MM-DD>/` に格納される
- 分析ファイルが当日分でない場合は直近の日付フォルダを使う
- MCP ツール名は会話の文脈で確認すること（get_portfolio, get_prices 等）