ポートフォリオ ストレステスト スキル
$ARGUMENTS を解析してポートフォリオ銘柄リストとシナリオを判定し、以下のコマンドを実行してください。
実行コマンド
python3 /Users/kikuchihiroyuki/stock-skills/.claude/skills/stress-test/scripts/run_stress_test.py --portfolio <symbols> [--scenario <scenario>] [--weights <weights>]自然言語ルーティング
自然言語→スキル判定は .claude/rules/intent-routing.md を参照。
引数の解釈ルール
portfolio（銘柄リスト・必須）
ユーザーの入力からカンマ区切りの銘柄リストを抽出する。スペース区切りで指定された場合もカンマ区切りに変換する。
| ユーザー入力例 | --portfolio 値 |
|---|---|
7203.T,AAPL,D05.SI | 7203.T,AAPL,D05.SI |
7203.T AAPL D05.SI | 7203.T,AAPL,D05.SI |
トヨタ アップル | 対応するティッカーに変換してから指定 |
weights（保有比率・省略可）
カンマ区切りの比率リスト。銘柄数と同じ数だけ指定する。省略時は等分（各銘柄 1/N）。
| ユーザー入力例 | --weights 値 |
|---|---|
0.5,0.3,0.2 | 0.5,0.3,0.2 |
50%,30%,20% | 0.5,0.3,0.2（パーセントをデシマルに変換） |
| 省略 | 各銘柄 1/N で等分 |
シナリオ一覧
| シナリオ | 概要 |
|---|---|
| トリプル安 | 株式・為替・債券が同時下落。全資産クラスにストレス |
| ドル高円安 | 円が急落。輸入コスト増加、海外資産は円建て評価上昇 |
| 米国リセッション | 米国景気後退。グローバル需要減退、リスクオフ |
| 日銀利上げ | 日本の金利上昇。銀行株上昇、成長株・REIT下落 |
| 米中対立 | 貿易摩擦激化。サプライチェーン分断、半導体・製造業に打撃 |
| インフレ再燃 | 物価再上昇。実質購買力低下、金利引き上げ観測 |
| テック暴落 | NASDAQ -30%。AI期待剥落、テック株直撃、質への逃避 |
| 円高ドル安 | USD/JPY -20円。外貨資産の円建て評価下落、輸出企業に打撃 |
| カスタム | ユーザー指定のシナリオを自然言語で解釈 |
出力形式（10ステップ パイプライン）
結果は以下のステップで構造化して表示してください。
Step 1: ポートフォリオ概要
- 銘柄一覧（シンボル・名称・セクター・比率）
- 総時価総額（推定）
Step 2: 集中度分析
- セクターHHI / 地域HHI / 通貨HHI
- 最大集中軸の特定
- リスクレベル判定（分散 / やや集中 / 危険な集中）
Step 3: ショック感応度スコア
- 各銘柄のベータ・財務健全性・バリュエーション耐性の評価
- 銘柄別ショック感応度スコア（0-100）
Step 4: シナリオ定義
- 適用シナリオ名と概要
- マクロ変数の変化（金利・為替・株式市場の想定変動）
Step 5: 銘柄別インパクト推定
- 各銘柄の推定損失率
- 集中度倍率の適用
- ポートフォリオ加重インパクト
Step 6: ポートフォリオ全体インパクト
- PF全体の推定損失率
- 最大損失銘柄
Step 6b: 相関分析（KIK-352）
- 銘柄間相関行列（ピアソン相関、過去1年日次リターン）
- 高相関ペア（|r| >= 0.7）の検出
- ファクター分解: 各銘柄をマクロ変数（USD/JPY, 日経225, S&P500, 原油, 米10年金利）で回帰
- LLM解釈: ファクター回帰で説明しきれない残差相関について、業界知識で原因を推測して補足する（例: サプライチェーン依存、同一顧客基盤等）。「確定要因（統計）」と「推定要因（推測）」を明確に分離して表示すること
Step 6c: VaR（過去データベースのリスク指標）（KIK-352）
- 過去1年の日次リターンからポートフォリオの加重リターンを算出
- 95% VaR / 99% VaR（日次・月次）
- ストレステストのシナリオ分析（テールリスク）との違いを説明すること
Step 7: 因果連鎖分析
- シナリオ発生時の連鎖的影響の説明
- セクター間波及パス
Step 8: 総合判定 + 推奨アクション（KIK-352）
- リスク軽減のための具体的提案（ルールベース自動生成 + Claude補足）
- 集中度・相関・VaR・ストレステスト結果を統合した推奨
- ヘッジ候補銘柄・セクター
- LLM補完: ルールベースの推奨に加えて、ポートフォリオにないセクターの候補提示、相関の定性的原因を踏まえた分散先の提案をClaudeが補足すること
実行例
# 基本的なストレステスト（シナリオ自動判定）
python3 .../run_stress_test.py --portfolio 7203.T,AAPL,D05.SI
# トリプル安シナリオ
python3 .../run_stress_test.py --portfolio 7203.T,9984.T,6758.T --scenario トリプル安
# 比率指定
python3 .../run_stress_test.py --portfolio 7203.T,AAPL,D05.SI --weights 0.5,0.3,0.2
# カスタムシナリオ
python3 .../run_stress_test.py --portfolio 7203.T,AAPL --scenario "半導体サプライチェーン崩壊"前提知識統合ルール (KIK-466)
get_context.py の出力に以下がある場合、ストレステスト結果と統合して回答する:
- 前回ストレステスト（StressTest）: 前回シナリオ・結果と比較。「前回テック暴落シナリオ: -18% → 今回: -15%（改善: テック比率低下のため）」
- 懸念メモ: 懸念銘柄がストレステストで大ダメージなら「懸念メモと一致 → 対策を検討」
- 投資メモ: ヘッジ戦略メモがあれば参照。「前回の教訓メモ: 円高ヘッジ不足 → 今回もドル高シナリオに弱い」