quant.ai

米国株のためのクオンツ調査ツール。AIアシスタントの中で動作するように設計されています。 Claude や Codex に MCP 経由で接続し、任意のティッカーについて質問すると、説明可能なレーティング、重要な水準、その根拠を取得し、同じチャット内で議論できます。また、単一コマンドのCLIとしても動作します。

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quant.ai は、米国株式のためのコマンドラインクオンツ調査ツールキットで、一般投資家向けに構築されています。1つのコマンドを入力するだけで、説明可能なレーティング、重要なサポート/ストップ水準、およびその背後にある根拠を取得できます。これらはすべて過去の価格から導き出され、完全にオフラインで動作し、証券会社とは連携しません。

⚠️ 調査のみ — 投資助言ではありません。実際の注文を発行したり提案したりすることはありません。 出力はデフォルトで英語です。--lang zh を追加するか（または quant-ai init で選択）、中国語（中文）に切り替えます。

クイックスタート

pip install -e .          # or: pip install -r requirements.txt
quant-ai doctor           # environment self-check (deps + data connectivity)
quant-ai analyze AAPL     # rate one stock in seconds

エントリポイントがない場合？ python -m quant_agent analyze AAPL でも同じように動作します。

Related MCP server: mcp-financex

得られるもの

quant-ai analyze AAPL の実際の出力 — デフォルトで英語、--lang zh で中国語。レーティングは Strong Buy から Neutral、Strong Sell までの範囲です。--output-dir を追加するとMarkdown + JSONをエクスポート、--chart でPNGチャートを出力します。

Claude や Codex 内で使用する

主要機能 — quant.ai を MCP サーバーとして公開し、AIアシスタントに呼び出させる：

claude mcp add quant-research -- python -m quant_agent.mcp_server

すると、作業中の同じチャットで次のように尋ねるだけです：

"NVDA の評価は？" · "TSLA を監視して。" · "AAPL を182.5で15株買いました — 追跡して。" · "私のポジションはどうなっていますか？" · "今日のマーケットレポートを生成して。"

Claude（またはCodex）が実際のプロジェクトデータを呼び出し、クオンツ分析を表示し、その場で議論できます — 別のウェブサイトやコピーペーストは不要です。日次レポートはあなたの保有銘柄の損益で始まり、洗練されたHTMLアーティファクトとしてレンダリングされます。Claude Desktop / Codexの設定についてはマニュアル（中国語）を参照してください。

AIアシスタントにインストールさせる — これをClaude Code（または任意のAI CLI）に貼り付けるだけで、すべてをセットアップできます：

Install https://github.com/TingdeLiu/quant.ai as an MCP server:
1. git clone https://github.com/TingdeLiu/quant.ai && cd quant.ai
2. pip install -e .
3. claude mcp add quant-research -- python -m quant_agent.mcp_server
4. Verify: `claude mcp list` should show quant-research ✓ connected

ハイライト

• 🤖 AIアシスタント内で動作 — 主要機能。 組み込みのMCPサーバーをClaude や Codex に接続し、"NVDA の評価は？" と尋ねるだけで、このプロジェクトから実際のクオンツ分析を取得し、分析を見ながら同じ会話で議論できます。ほとんどの株式分析ツールはスタンドアロンのウェブサイトですが、これはあなたがすでにチャットしているAIに組み込まれています。

• 💼 ウォッチリストと保有銘柄をチャットで管理。 Claudeに "NVDA を監視" や "AAPL を182.5で15株買いました" と伝えると、ローカルの data/portfolio.json に永続化され、すべての分析に自動的に組み込まれ、日次レポートはあなたのポジションと未実現損益で始まります（ベストエフォートのリアルタイム株価、最終終値にフォールバック）。

• 🖼️ アーティファクト対応の日次レポート — マーケットブリーフは、Claudeがインラインアーティファクトとしてレンダリングする自己完結型のライト/ダークHTMLファイルとして提供されます。MarkdownとJSONも同時に書き出されます。

• 🎯 ゼロ設定の単一銘柄分析 — analyze AAPL でレーティング、リターン、RSI、ボラティリティ、移動平均の位置、サポート/ストップ水準、人間が読める理由を返します。

• 🧩 パーソナライズされたウォッチリスト — quant-ai init で、2/3はあなた自身の選択（関心のある企業＋セクター）と、1/3はエンジンが広い市場から発見したもので構成されるユニバースを構築します。

• 🔬 リサーチバックテスト — クロスセクションシグナル（12-1モメンタム、20/50トレンド、1ヶ月リバーサル、低ボラティリティ）、シグナルウェイト探索、ウォークフォワード安定性分析、さらにSPYと等ウェイトのベースラインでアルファとベータを分離。

• 📊 ローカルコンソール — 1ページ、4つのタブ（レポート / マーケット / バックテスト診断 / 運用）、APIキー不要でローカルに提供。

• 🛡️ 安全設計 — 決定論的シグナル＋リスクレイヤー、ネットワーク/データエラー時の優雅な劣化、ペーパートレーディングのみ — 実際の注文は決して送信しません。

日次マーケットレポートとローカルコンソール

quant-ai market-report は、Anthropicスタイルのデザインで米国株式のリサーチブリーフを構築し、4つの形式で出力します：完全なHTMLページ、自己完結型のアーティファクトフラグメント、Markdown、JSON。これは1ページで4つのタブ — 保有銘柄、マーケット、アイデア、ニュース — を純粋なCSSで切り替えるため、AIクライアントのサンドボックス化されたアーティファクトビュー内でも動作します。

保有銘柄 — あなたのポジションが最初に表示されます

ブリーフはあなたの損益で始まります：時価総額、未実現損益、日次損益、ポジションごとのスパークライン（ベストエフォートのリアルタイム株価、最終終値にフォールバック）。そのすぐ下に、保有銘柄一覧として各ポジションに独自のカードが表示されます — ポートフォリオウェイト、トレンド状態、5日/1ヶ月/3ヶ月リターン、年率ボラティリティ、1年間の最大ドローダウン、52週高値からの距離、ベンチマークに対する強さ、セルサイドアナリストのレンジ、クオンツリストでの位置、最近のヘッドライン、クリックで展開する1週間～5年の終値チャート。

このセクションは意図的に事実のみを提示します。買い/売りの推奨や価格予測は含まれません — テストで文言が逸脱しないことを確認しています。これはリサーチツールであり、認可されたアドバイザーではありません：証拠を提示し、判断はあなたに委ねます。

保有銘柄ごとのニュースの要約は手書きで data/news_digest.json から読み取られます（{as_of, digests: {SYMBOL: "1行"}}） — プロジェクトはこれらにLLM APIを呼び出しません。そのファイルの as_of がレポートのデータ日付より古い場合、各カードには「as_of時点のダイジェスト」とスタンプされ、古い要約が今日のものとして誤認されるのを防ぎます。

マーケット — 実際の相場の動き

単に指数を引用するのではなく：ベンチマークの日次/5日/1ヶ月/3ヶ月リターンと52週高値からの距離、ドローダウン、ボラティリティ；VIXリスクゲージとその過去1年間のパーセンタイル；市場幅メーター — 5日/1ヶ月で上昇している銘柄の割合、20日/50日移動平均線を上回っている銘柄の割合（あなたの個別銘柄のみでカウントされるため、多数の指数ETFが数値を水増しすることはありません）；セクターローテーション — 11のSPDRセクターETFを1ヶ月の動きでランク付けし、ベンチマークに対する超過リターンを表示；ファンドトラッカー — 広範な指数、テーマ（半導体、AI）、クロスアセット（VIX、長期国債、金、ドル、原油）にグループ化され、株式以外の資金の流れを示します。

アイデア — クオンツピック、潜在銘柄、高リスク銘柄

リサーチピックは保有期間（長期 / 中期 / 短期）で分割され、それぞれにアナリストのバリュエーションレンジバー、日次変化、リスクと確信度のタグが表示されます — すでに保有しているポジションは上部に固定され強調表示されます。その下に、潜在銘柄と高リスクのテーブルがあり、各銘柄が該当した統計的理由が説明されています。指数ETFとセクターETFは両方のリストから除外されます。

ローカルコンソール

quant-ai serve-dashboard は、1つのローカルページを4つのタブ（レポート、マーケット、バックテスト診断、運用）で提供し、レポートのスタイルを再利用します（別のデザインは使用しません）。write-dashboard はバックテスト診断ページを単独で書き出し、実行の出力の隣に配置します。ページの言語は設定の language: に従います。

よく使うコマンド

仕組み

1. データ — デフォルトではYahoo Finance（yfinance）からの日次OHLCV、またはローカルのCSV/Parquet。キャッシュされ検証されます。

2. シグナル — クロスセクション、時点ラグ付きファクター、日次でzスコア化。

3. ポートフォリオとリスク — ポジション/回転率/流動性制限下での決定論的な目標ウェイト。

4. 評価 — トレーニング/検証/テスト分割、ウォークフォワードウィンドウ、ベンチマーク相対メトリクス（シャープレシオ、ソルティノレシオ、カルマーレシオ、最大ドローダウン、アルファ/ベータ）。

5. AI — プロジェクトは独自のLLM APIを呼び出しません。検証可能な事実を提供します：統計量、ルールベースのレーティング、サードパーティのコンセンサス。統合と議論はMCPサーバーがマウントされているAIクライアント内で行われるため、APIキー、追加コスト、データとあなたの間の第二のモデルはありません。

ドキュメント

• 完全マニュアル（中国語）： docs/manual_zh.md — 詳細な設定、バックテスト/ウォークフォワード、ダッシュボードAPI、MCP統合、出力ファイル。

• 変更履歴： CHANGELOG.md · コントリビューション： CONTRIBUTING.md · ロードマップ： roadmap.md

テスト

python -m pytest      # 106 tests, network-free
python -m ruff check quant_agent tests conftest.py

免責事項

このプロジェクトはクオンツ研究および教育目的のみです。過去の価格を分析し、リサーチシグナルを生成します — 投資助言ではなく、取引の許可でもありません。市場にはリスクが伴います。あなた自身の判断で行動してください。

ライセンス

MIT