🔍
🛠️開発記録 14分
watch list scanner 初運用レポート - 全銘柄自動スコアリング + ChatGPT詳細調査で6銘柄の買い増し候補を発掘
東証全銘柄を対象にv2.3スコアリングを自動適用し、Phase 1機械絞り込み+Phase 2 ChatGPT詳細調査の二段階設計で買い増し候補を発掘。スコアと順位の逆転から見えるv2.3の限界と改善余地。
AIと作る投資ツールの設計・実装・失敗の全記録。Claude Codeと二人三脚で動くものを作る過程をありのままに書きます。
子育て中の隙間時間で、Claude Codeを相棒に株式情報監視システムを作った全工程の記録。スマホ一台で本格的なシステムができてしまう時代の体験談を、苦労話と今後の展望を交えて綴ります。
東証全銘柄を対象にv2.3スコアリングを自動適用し、Phase 1機械絞り込み+Phase 2 ChatGPT詳細調査の二段階設計で買い増し候補を発掘。スコアと順位の逆転から見えるv2.3の限界と改善余地。
バックテストで判明した検出率16.1%という現実から、データソース移行と3つのロジック改善で51.6%まで引き上げた技術レポート
MBO/TOBスクリーニングに親子上場視点を追加してフル実行。ChatGPTでTop候補6銘柄を深掘り調査したところ、2銘柄がすでにTOB発表済みという驚きの結果に。神鋼鋼線工業、弘電社の事例から見えた3つの完全子会社化パターン。
前回設計したMBO/TOBスクリーニングMVPを2,820銘柄でフル実行。仮説は概ね正しかったが、想定外の業種が浮上した。介護・葬儀がTop50に出てこなかった理由の考察まで。
過去にTOB/MBOされた保有銘柄の共通点を仮説化し、非公開化の合理性をスコア化するスクリーニングシステムをChatGPTとClaudeに壁打ちしながら設計した記録。yfinanceとJPX公式CSVで無料運用するMVP仕様まで。