【結論】株式分析を再現可能なデータ処理にする
Claude Codeは株価予測や売買判断を保証するToolではなく、公開Dataを取得・検証・可視化する分析Pipelineの作成に使います。
価格、決算、通貨、調整後価格のData sourceと取得時刻を保存します。
自動売買は法規制、Broker規約、Risk limit、人間承認を確認し、最初はPaper tradingに限定します。
# ターミナルで実行：分析用環境を作成
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
# ターミナルで実行：Data処理Libraryを導入
pip install pandas matplotlib
# ターミナルで実行：固定Fixtureで再現Test
python analyze.py --input fixtures/prices.csv --output report.html
# ターミナルで実行：生成物のHashを記録
sha256sum fixtures/prices.csv report.html具体的な手順・設定方法
分析目的、銘柄、期間、Benchmark、手数料、評価指標を定義します。
公式または契約済みData sourceから取得し、Licenseと遅延を記録します。
Look-ahead bias、Survivorship bias、欠損、分割・配当調整をTestします。
売買を行わず、Reportと再現可能なNotebook・Scriptを人間がReviewします。
実践プロンプト / 活用テクニック
# 起動後のセッション内で入力
prices.csvを用いた再現可能な分析計画を作成してください。
Data source、取得時刻、欠損、分割・配当調整、手数料、Benchmark、過学習Riskを確認してください。
将来価格の断定、売買注文、外部API呼び出しは行わないでください。注意点・よくあるエラーと対処法
過去Performanceは将来成果を保証しません。
無料Dataは遅延、欠損、利用制限があるため投資判断へそのまま使わないでください。
API keyやBroker credentialをClaude Codeへ広く与えず、注文権限を分離してください。