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何を解決するか

このプロジェクトは、AIの誤った計算を排除する個人用株式・ETF取引デスクを提供します。LLMによる数学的分析に依存する問題を解決するために、すべてのテクニカル指標およびスコアリングロジックを決定論的なPythonスクリプトに委ね、AIエージェントはデータ取得、ユーザーインタラクション、取引実行のオーケストレーションに使用されます。

動作方法

このシステムはハイブリッドアーキテクチャを採用しており、AIエージェント（Claude CodeとRobinhood MCPプロトコル統合）が決定論的でないタスクを処理し、一連のPythonスクリプトが実際の分析を実行します：

• データオーケストレーション：エージェントはRobinhood経由で価格履歴と見積もりを取得し、Investing.comからマクロデータを取得します。
• 決定論的計算：エージェントはこのデータをJSON形式で専用スクリプトに渡します：
  • macro_pillar.py：資産間のセンチメント（例：利回り曲線、セクター回転）を分析し、マクロスコアを作成します。
  • indicators.py：EMA、RSI、MACD、TRIXなどの基本的なテクニカル指標を計算します。
  • score.py：指標とマクロスコアを統合して「Three-Pillar Framework」（トレンド、モメンタム、マクロセンチメント）を生成し、具体的な取引判断（例：EXIT、RE-ENTRY、HOLD）を出力します。
• 実行ガードレール：AIの誤りを防ぐために、PreToolUseフック（mandate-order-guard.sh）がブローカーへのツール呼び出しをインターセプトします。注文タイプ、セッションタイミング（マーケット注文 vs. 制限注文）、最大ノミナル価値（$1,200）に対するハード制限を強制します。
• 定性的な補強：エージェントはGoogle FinanceおよびInvesting.comからのニュースとアナリストのコンセンサスを数学的スコアに補足しますが、これは決定論的スコアを変更しません。

対象ユーザー

短期的なポートフォリオ管理にエージェントワークフローを求める個人トレーダー向けです。ただし、AIが無許可または誤った取引を行うのを防ぐために、厳密な数学的確実性とリスクガードレールが必要です。

特徴

• Three-Pillarスコアリング：-2から+2の範囲でトレンド、モメンタム、マクロセンチメントを定量的に評価するフレームワーク。
• 決定論的エンジン：LLMによる数学計算に一切依存せず、すべての指標はPython標準ライブラリで計算されます。
• ハーネスレベルのガード：シェルフックを使用して、ブローカーに到達する前に禁止された注文タイプ（例：ストップ注文）をブロックします。
• MCP統合：Model Context Protocolを活用し、Robinhood証券口座とのシームレスな連携を実現します。