ZhuLinsen/alphasift

何を解決するか

AlphaSift は、特定の戦略に基づいて高潜在性株式を特定するための株式発見・ランク付けエンジンです。ユーザーおよび AI エージェントが広範な市場をスキャンするのを支援します。生の市場データと実行可能な候補リストの間のギャップを、決定論的なテクニカルフィルタとオプションの LLM を用いた定性的な推論を組み合わせることで埋めます。

動作方法

エンジンは多層パイプラインで動作します：

1. L1 決定論的スクリーニング：全市場スナップショット上でハードフィルタとファクタースコアリングを適用し、候補範囲を絞り込みます。
2. L2 LLM ランキング：（オプション）LLM を使って構造化された推論を残りの候補に対して実行し、トリガー要因、リスク、信頼度を分析します。
3. L3 ポスト分析：（オプション）ローカルスコアカードや外部アナライザー（例：Daily Stock Analysis (DSA) サービス）で最終チェックを実行します。
4. 拡張と発見：システムは候補に毎日の K ライン特徴量（例：MACD、RSI）を追加し、タイムライン証拠付きで市場の「ホットスポット」（トレンドのトピック／セクター）を発見できます。
5. 評価ループ：ユーザーは実行結果を保存し、後で（T+N）評価できるため、フォロースルーの追跡、失敗したブレイクアウト、ドローダウンの分析が可能です。

対象ユーザー

• 定量研究者：YAML ベースのスクリーニング戦略を実装・監査したい方。
• AI エージェント開発者：市場発見用の構造的で呼び出し可能なインターフェース（SKILL.md）が必要な開発者。
• 小規模トレーダー：手動でのスキャンなしに、価値、トレンド、モメンタム株式を体系的に発見したいユーザー。

特徴

• エージェントネイティブ：専用のスキル記述とローカル JSON API を備えており、AI エージェントとのシームレスな統合が可能。
• ハイブリッドランク付け：数学的なハードファクターと LLM の判断を組み合わせ、より洗練された選定プロセスを実現。
• 堅牢なデータ取得：複数の A 株データプロバイダー（Sina、Tushare、AkShare など）に対して優先順位ベースのフォールバックシステムを実装し、可用性を確保。
• 監査可能な戦略：戦略は YAML で定義されるため、変更・共有・監査が容易。
• 内蔵評価機能：実行結果を保存し、T+N 評価を実行するツールを備えており、実際のパフォーマンスをその後の価格動向と比較して測定可能。