Portfolio Optimizer — Portfolio 优化器

ポートフォリオ最適化 工作流

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

• 現状把握 → ポートフォリオ残高・価格取得
• 分析読込 → 直近のニュース分析スコア集計
• 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
• 判断 → 買い/売り/ホールドの資産リスト作成
• 執行 → virtual-trading MCP で注文
• 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。

获取_portfolio → 保有資産一覧・数量・平均取得コスト 获取_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） 获取_balance → 現金残高

PromQL で価格トレンドを見る場合: 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-格式化.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（状态ful 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_状态.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。

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_as设置 発注前に必ず利用可能なUSD残高（设置tled 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_as设置 および buy_as设置 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 获取_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_状态.md を最新の状況で上書き更新する。

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% 过滤器 应用lied)

ポートフォリオ変化

• 総額 $X / 現金 $Y

戦略状態の更新 (strategy_状态.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// 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（获取_portfolio, 获取_prices 等）