プロのように問う。

• 値動きの帰因

  👤 ⚡ 💎 📊

  この株は今日なぜ動いたのか?

  単一銘柄の一日の動きについて、出典付き・ニュース時刻付きで最も蓋然性の高い原因を順位付けする。

  トリガー例

  • "why is <ticker> up/down"
  • "what's happening with <ticker>"
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• 過去の類例

  💎 🌐 📊 ⚡

  このパターンは過去いつ起きたか?

  ある市場イベントに最も近い過去の類例を探し、その後に何が起きたかを「逸話」ではなく「分布」として報告する。

  トリガー例

  • "has this happened before"
  • "historical parallels for <event>"
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• 規制・法律

  💎 🌐 ⚖️

  類似の訴訟・独禁法案件は過去どう決着してきたか?

  比較可能な規制・法律案件がどう進行し、最終的にどんな救済措置が課されたかを辿る。

  トリガー例

  • "what happened in similar antitrust cases"
  • "how long do these lawsuits take"
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• 構造 vs 循環

  💎 🌐 📊

  この変化は構造的か、循環的か?

  ある変化が恒久的な再評価(構造的)なのか、いずれ平均回帰する揺れ(循環的)なのかを判定する。

  トリガー例

  • "is this the new normal"
  • "will <thing> recover"
  • "structural or cyclical"
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• リスクとサイジング

  📊 ⚡ 💎

  どこまで下がり、どれだけ長く続くか——ドローダウンと回復の分布

  あるイベント区分について、過去の最大ドローダウン・持続期間・回復までの時間の分布を出す。

  トリガー例

  • "how far could it fall"
  • "how long until recovery"
  • "worst case for <ticker>"
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• ポジション・フロー

  💎 📊 ⚡

  機関投資家は今四半期何をしたか?

  最新の 13F を解析し、誰が買い、誰が売ったか、そしてポジショニング上の意味を読み解く。

  トリガー例

  • "who owns <ticker>"
  • "what did <fund> buy"
  • "berkshire 13f"
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• 企業アクション

  💎 ⚡ 👤

  CEO / CFO / 取締役会の交代は株にとって何を意味するか?

  経営陣の交代を読む:強気シグナル(有能な新 CEO)か、弱気シグナル(会計から逃げる CFO)か、それとも計画通りの継承というノイズか。

  トリガー例

  • "<CEO> steps down"
  • "new CEO of <company>"
  • "CFO resignation"
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• マクロ指標

  🌐 ⚡ 📊 ⚖️

  この経済指標を市場はどう読むべきか?

  予定されているマクロ指標(CPI、雇用統計、FOMC、PMI、GDP)を分解する——ヘッドライン vs 内訳 vs 政策リプライシング。

  トリガー例

  • "CPI came in at <X>"
  • "Fed decision today"
  • "NFP miss"
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• 競争環境

  ⚡ 📊 💎

  この銘柄・イベントが動くとき、他に誰が動くか?

  競合、サプライヤー、顧客、代替品をマッピングし、二次的な連動銘柄を順位付けする。

  トリガー例

  • "who benefits from <event>"
  • "who loses from <event>"
  • "collateral impact of <X>"
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• 行動面

  ⚡ 📊 💎

  このニュースはすでに織り込まれているか?

  材料で追う前に、市場がその情報をすでに消化しているかを判定する。

  トリガー例

  • "should I buy on this news"
  • "is this priced in"
  • "market didn't react — why"
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• リスクとサイジング

  ⚡ 📊 💎 👤

  このトレードは過去いくら儲かったか——パラメータ化バックテスト

  Z 日に Z 銘柄を Y 価格で X 株買い、N 日間(あるいは +a% / -b% ルールで)保有したら、歴史的な損益はどうなるか——特定の日付でも、類似イベント全体でも。

  トリガー例

  • "if I bought <ticker> today and held N days"
  • "backtest this trade"
  • "what would this strategy have made"
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• リスクとサイジング

  ⚡ 📊

  出口ルール付きバックテスト(利確 / 損切り / トレーリング)

  利確、損切り、トレーリングストップをバックテストに追加し、リターンとリスクの分布がどう変わるかを測定する。

  トリガー例

  • "what if I stop out at -X%"
  • "take profit at +X%"
  • "trailing stop backtest"
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• リスクとサイジング

  📊 ⚡ 💎

  イベント駆動型バックテスト——ルールを全ての過去事例に適用

  あるイベント区分について、同じトレードルールを過去の全事例に流し、損益分布を報告する——システマティック戦略設計の主力ツール。

  トリガー例

  • "backtest across all instances of <event>"
  • "if I had bought every time <X> happened"
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• リスクとサイジング

  📊 💎 ⚡ 🌐

  リスク調整指標——シャープ、ソルティノ、Calmar、最大ドローダウン

  素のリターンを超えて——異なる相場環境・資産クラスをまたいで戦略を比較可能にする業界標準の指標を計算する。

  トリガー例

  • "sharpe ratio"
  • "risk-adjusted return"
  • "max drawdown"
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• リスクとサイジング

  📊 ⚡

  Walk-forward 最適化——損を出す前に過剰適合を検出する

  サンプルをインサンプル調整とアウトオブサンプル検証に分け、時間軸に沿って前進する——過剰適合な戦略を検出する業界標準。

  トリガー例

  • "is this strategy overfit"
  • "walk forward validation"
  • "out of sample test"
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