- 注意：以下の記事を参考にされ、問題が生じた場合、責任は負えません。
- 基本的には私の忘備録です。
- 使用環境は linuxです。
- windowsでは利用できない設定があるかもしれません。
- link先に了解なく引用している部分がありますので、問題があればご連絡ください。
- 間違いを見つけられましたら、コメントをお送りください。
- 怠け者のため、質問にはおそらく回答しません。
- すべて自己責任でお願いします。いかなる責任もおえません。
前置き：
Qiitaでこの記事を読むような人は、まずいないと思うので、完全に私向けの忘備録です。
よって、この記事基づいた行動は、すべて自己責任でお願いします。
どのような事故や損失も責任をおえません。
最近（2025.11.30）の相場の状況など
最近の株式相場はAIバブルです。
These aren’t the droids you’re looking for. You can go about your business.
現在は1st-stageか終了し、踊り疲れた投資家達はつかの間の休息中。
これから2nd-stageが開くのか、このまま夜明けを迎え、stageの上で踊り疲れて、逃げ遅れるのか。
私はボチボチ家路につく支度をしたいと思い、LLMと相談して、対話型でcheck-sheetを出力できるscriptを作成してみました。（おもちゃのようなものです。）
またオマケのcheck-listも最後につけました。
AI投資のダンスに溺れ、stageの上で逃げ遅れないように。
1. 使い方など
1-1. 使い方
python make_ai_record_cli.py
画面から聞かれるのは主に以下だけ（すべて上書き可能）。
入力できるところは入力、不明な箇所はblankでEnterを押していくだけ。
- check_your_ai_eq/ティッカー_日付.tsv / .csv / .md の3ファイルが生成される.
- 利用しやすい形式の表を使い、できるだけ空欄を埋めてゆきます。
（ここが大事。これで頭が冷えてゆく。） - その後、一晩おいて表を見直し、判断する。
（これでさらに冷静になれる。）
ticker
total_asset_jpy
invest_amount_jpy
tier_order
entry_plan
exit_plan
decision
評価系（デフォルトの数字のままでも可）
1-2. 出力されるtable．
## シート構成（例：1銘柄＝1シート）
### 列構成
* A列: field（項目名）
* B列: value（値）
* C列: memo（補足・メモ）
### 行構成（コピー＆ペースト用）
| A:field | B:value | C:memo
| ------------------ | ------- | --------------------------
| ticker | | ティッカー（例：NVDA）
| date | | 検討日（例：2025-xx-xx）
| total_asset_jpy | | ご自身の総資産（円）
| invest_amount_jpy | | この銘柄への投資予定額(円)
| asset_pct | | 投資額が資産に占める割合
| tier_order | | 買付額。３回に分けて買う例：200k| 200k | 200k |
| entry_plan | | 例：成り行き＋押し目買い
| exit_plan | | 損切り・利確ルール
| max_loss_pct | | 許容最大損失％（例：-10）
| business_core | | 1~5：既存事業の強さ
| ai_dependency | | 1~5：AI依存度
| customer_quality | | 1~5：顧客の質・分散
| financial_strength | | 1~5：財務の健全性
| valuation_level | | 1~5：株式の割高度（5=かなり高い:PERなど)
| tech_momentum | | 1~5：銘柄の強さ
| psych_fit | | 1~5：自分の打たれ強さ（精神力）
| decision | | BUY / WAIT / REDUCE / SKIP
1-3. 一晩置いてから表の見直しを推奨。
A. 運用のポイント
- “decision” は「BUY / WAIT / REDUCE / SKIP」など明確に。
- 資産比率(asset_pct)は必ず入れる（→無意識の過大投資防止）。
B. 実務でおすすめする運用フロー
- 検討する銘柄を CSV/TSV に追記。
- 評価後に一晩置く。
- 翌朝、本当にその判断で良いかを再チェック。
- それでもOKなら注文実行。
これより、感情による即日注文を抑止しつつ、投機の機会も逃がさない スタイルへ。
1-4. script
以下を make_ai_record_cli.py として保存して、利用しください。
#!/usr/bin/env python
'''
usage
python make_ai_record_cli.py
画面から聞かれるのは主に以下だけ（すべて上書き自由）
ticker
total_asset_jpy
invest_amount_jpy
tier_order
entry_plan
exit_plan
decision
評価系（デフォルトの数字のままでも可）
Enterを押していくだけで
records_ai_growth/ティッカー_日付.tsv / .csv / .md の3ファイルが自動生成
================================================
1.運用のポイント
「数字（数値項目）は ASCII、記述項目は日本語可」
- “decision” は「BUY / WAIT / REDUCE / SKIP」など明確に
- 資産比率(asset_pct)は必ず入れる（→無意識の過大投資防止）
- 検討中ならまず行を追加し、”BUY(partial)”で登録 → 実行前に確認
2.実務でおすすめする運用フロー
1 検討する銘柄を CSV/TSV に追記
2 「psych_fit」「valuation_level」評価後に一晩置く
3 翌朝、本当にその判断で良いかを再チェック
4 それでもOKなら注文実行
この方式により 感情による即日注文を抑止しつつ、投機の機会も逃がさない スタイルになります。
'''
import datetime
from pathlib import Path
import datetime as dt
now= dt.datetime.now().strftime("%y%m%d_%H%M")
print( f" {now} start !")
FIELDS = [
"ticker",
"date",
"total_asset_jpy",
"invest_amount_jpy",
"asset_pct",
"tier_order",
"entry_plan",
"exit_plan",
"max_loss_pct",
"business_core",
"ai_dependency",
"customer_quality",
"financial_strength",
"valuation_level(株が割高か)",
"tech_momentum",
"psych_fit",
"decision",
]
def ask(prompt: str, default: str = "") -> str:
"""入力用の小さなヘルパー。空なら default を返す。"""
s = input(f"{prompt} [{default}]: ").strip()
return s if s else default
def make_record_interactive() -> dict:
"""対話入力で1銘柄分のデータを作成"""
print("=== 成長・攻め銘柄 記録作成 ===")
ticker = ask("ticker (例 LITE)")
total_asset_jpy = int(ask("total_asset_jpy (総資産円)", "10_000_000"))
invest_amount_jpy = int(ask("invest_amount_jpy (この銘柄への投資額)", "600_000"))
tier_order = ask("tier_order (例 200k|200k|200k)", "200k|200k|200k")
entry_plan = ask("entry_plan", "entry:$280 + 押し目買い")
exit_plan = ask("exit_plan", "SL -30% / TP +30%")
decision = ask("decision (BUY/WATCH/SKIP など)", "BUY(partial)")
# 評価系はとりあえずデフォルトを用意し、必要なら上書き
max_loss_pct = ask("max_loss_pct (許容損失% -30など)", "-30")
business_core = ask("business_core (1-5 既存事業の強さ)", "3")
ai_dependency = ask("ai_dependency (1-5 AI依存度)", "3")
customer_quality = ask("customer_quality (1-5 顧客の質)", "3")
financial_strength = ask("financial_strength (1-5 財務健全性)", "3")
valuation_level = ask("valuation_level (1-5 株の割高度 5=かなり高い)", "3")
tech_momentum = ask("tech_momentum (1-5 モメンタム)", "3")
psych_fit = ask("psych_fit (1-5 忍耐できるか)", "4")
today = datetime.date.today().isoformat()
asset_pct = invest_amount_jpy / total_asset_jpy
record = {
"ticker": ticker,
"date": today,
"total_asset_jpy": str(total_asset_jpy),
"invest_amount_jpy": str(invest_amount_jpy),
"asset_pct": f"{asset_pct:.4f}",
"tier_order": tier_order,
"entry_plan": entry_plan,
"exit_plan": exit_plan,
"max_loss_pct": max_loss_pct,
"business_core": business_core,
"ai_dependency": ai_dependency,
"customer_quality": customer_quality,
"financial_strength": financial_strength,
"valuation_level": valuation_level,
"tech_momentum": tech_momentum,
"psych_fit": psych_fit,
"decision": decision,
}
return record
def save_tsv(record: dict, path: Path) -> None:
lines = ["field\tvalue"]
for f in FIELDS:
lines.append(f"{f}\t{record.get(f, '')}")
path.write_text("\n".join(lines), encoding="utf-8")
def _csv_escape(s: str) -> str:
if any(c in s for c in [",", '"', "\n"]):
return '"' + s.replace('"', '""') + '"'
return s
def save_csv(record: dict, path: Path) -> None:
lines = ["field,value"]
for f in FIELDS:
v = record.get(f, "")
lines.append(f"{_csv_escape(f)},{_csv_escape(v)}")
path.write_text("\n".join(lines), encoding="utf-8")
def save_markdown(record: dict, path: Path) -> None:
lines = [
"| field | value |",
"|-------|-------|",
]
for f in FIELDS:
v = record.get(f, "").replace("\n", "\\n")
lines.append(f"| {f} | {v} |")
path.write_text("\n".join(lines), encoding="utf-8")
def save_all_formats(record: dict, out_dir: Path) -> None:
out_dir.mkdir(exist_ok=True)
base = f"{record['ticker']}_{record['date']}"
save_tsv(record, out_dir / f"{base}_{now}.tsv")
save_csv(record, out_dir / f"{base}_{now}.csv")
save_markdown(record, out_dir / f"{base}_{now}.md")
print(f"saved: {base}.tsv / .csv / .md")
def main():
rec = make_record_interactive()
out_dir = Path("check_your_ai_eq")
save_all_formats(rec, out_dir)
if __name__ == "__main__":
main()
## table sample
#{{{
'''
このシートは「縦長」で 1 銘柄ずつ記録する前提です。
Excel では A列に「項目名」、B列に「値」、C列に「メモ」を入力する形を想定しています。
## シート構成（例：1銘柄＝1シート）
### 列構成
* A列: field（項目名）
* B列: value（値）
* C列: memo（補足・メモ）
### 行構成（コピー＆ペースト用）
| A:field | B:value | C:memo
| ------------------ | ------- | --------------------------
| ticker | | ティッカー（例：NVDA）
| date | | 検討日（例：2025-11-xx）
| total_asset_jpy | | 総資産（円）
| invest_amount_jpy | | この銘柄への投資予定額(円)
| asset_pct | | invest_amount_jpy / total
| tier_order | | 例：200k| 200k | 200k |
| entry_plan | | 例：258成り行き＋押し目買い
| exit_plan | | 損切り・利確ルール
| max_loss_pct | | 許容最大損失％（例：-30）
| business_core | | 1?5：既存事業の強さ
| ai_dependency | | 1?5：AI依存度
| customer_quality | | 1?5：顧客の質・分散
| financial_strength | | 1?5：財務の健全性
| valuation_level | | 1?5：割高度（5=かなり高い)
| tech_momentum | | 1?5：モメンタムの強さ
| psych_fit | | 1?5：メンタル適合度
| decision | | BUY / WAIT / REDUCE / SKIP
'''
# }}}
## mode lline : 折りたたみの設定でmarker {{{ }}} を使う。
# vim:set foldmethod=marker:
2. オマケ-1_チェックリスト
成長・攻め銘柄 チェックリスト
（目安ですので、ご自身でもよく検討して。）
【銘柄名】__________ 【ティッカー】__________ 【検討日】____/____
■ 0. ポートフォリオ枠
- 成長・攻めゾーン残り枠は大丈夫か？（10％以内） → Yes / No
- この銘柄の予定投資額は総資産の 2〜3％以内か？ → Yes / No
■ 1. 事業クオリティ
- AIがなくても稼げる中核事業があるか？
- 例：既存インフラ、既存ソフト、長期契約など
- 顧客基盤は分散しているか？（特定1〜2社依存ではない）
☑ 合格ライン：おおまかに Yes が取れること。
■ 2. AI依存度と顧客の質
- 売上の多くが「AIブーム」頼みになっていないか？
- 売上の相手が Big Tech 同士だけでなく、
産業・医療・金融など一般企業にも広がっているか？
☑ 合格ライン：AI依存過剰ではなく、顧客の裾野が広がっていること。
■ 3. 財務とキャッシュフロー
- 営業利益、フリーキャッシュフローはプラスか？
- 借金頼みの成長になっていないか？
- CAPEX（設備投資）が売上やCFに対して極端に重すぎないか？
☑ 合格ライン：赤字スタートアップではなく、
ある程度「自分で自分の投資を賄えている」こと。
■ 4. バリュエーション（割高さ）
- PER、EV/売上、EV/FCF は、同業他社と比べて極端に高くないか？
- 直近1〜2年の自社平均と比べて、
「バブル率（何倍か）」をざっくり計算してみたか？
☑ 合格ライン：業界トッププレミアムは許容するが、
明らかに桁違いのバブルならサイズを落とす。
■ 5. モメンタム・テクニカル（入るタイミング）
- 直近で「大陽線連発の直後」に飛びつこうとしていないか？
- 20日移動平均線やVWAPから、あまりに乖離していないか？
- 出来高は増えすぎておらず、異常な高まりではないか？
☑ 合格ライン：「みんなが興奮している真ん中」ではなく、
一歩引いた位置から入れているかどうか。
■ 6. エントリー・エグジット計画
■ 6. エントリー・エグジット計画
- エントリーは最低3分割で計画したか？ → Yes / No
- 1トレードあたりの最大許容損失（例：−25〜−30％）を決めたか？ → Yes / No
- 利確・撤退の条件を事前に1行で書いたか？
例：「高値から−25％で半分カット、−40％で全カット」
■ 7. メンタル適合度
- 夜中に株価チェックしてしまうほど気になる銘柄ではないか？
- その銘柄が−50％になっても、
人生全体の計画を変える必要がないか？
【総合判断】
□ 規模・ルール的に許容 □ 規模を減らせば許容 □ 今回は見送り
メモ：
専門的なcheck_sheet。（ご関心があれば。）
意味不明なら、以下をLLMにやらせるのも面白いが、最後は各自でよく吟味してください。
Main monitor sample
vix 16.34↓: -5.11%
DXY 99.422↓
米10年金利 4.036↑ : +0.47%
為替 155.60↓
US100 25253→
(NQ1! 25319→)
QQQ 619.25↑
BTC 87282↓ :-3.24%
NI255 49437 : -1.66%
(NKD1! 49510↓ : -1.51%)
(日経先物)
TOPIX 3340↓ :
-----------------------------------
Ticker
検討日
エントリー想定
為替
市場テーマ
目的
保有期限
時間切れ日
事業内容(短)
トレンド
直近高値
VWAP位置
ATR
VP主要山
決算予定日
主要イベント
為替レンジ
損切り
利確1
OCO
最終判断
メモ
さらに詳細な条件。
## 0. 前提
- チャート：日足を基本とする。
- インジケータの定義：
- EMA20：短期トレンド
- MA50：中期トレンド
- MA200：長期トレンド
- RSI：日足 RSI（標準 14）
- 出来高：日足出来高（直近バー vs 直前 2〜3 本）
- wvap（cost）, VP（抵抗帯や支持帯）も確認すべき。
---
## 1. スクリーニング段階（銘柄候補に入れるか）
- ☐ 価格が MA200 以上
- ☐ MA200 の傾きが「横ばい〜上向き」
→ MA200 が明確に下向きなら候補から除外
- ☐ MA50 の傾きが「横ばい〜上向き」
→ MA50 が下向きなら、スイング候補から基本除外（どうしてもなら少量のみ）
- ☐ 直近 3〜6 ヶ月のニュース／決算で致命的悪材料がない
（ここで落ちる銘柄は、基本「触らない」）
---
## 2. 外部環境チェック（任意だが推奨）
- ☐ VIX < 23（ボラ過熱時は新規エントリーを控える）
- ☐ QQQ / NDX / SPY が「急落中」ではない
- ☐ 決算発表日まで 5 営業日以上あけられる
→ 決算週の新規エントリーは原則見送り
---
## 3. トランシェ 1（1/4）初動エントリー
目的：トレンド継続 or 反発の「兆し」を確認しつつ、試し玉で入る。
**必須条件：**
- ☐ 可能なら「一度下げてから、同じ価格帯まで戻った」タイミング
- 例：280 まで下げ → 一度 270 台へ → 280 に戻る、など
- ☐ 株価が EMA20 を上回っている
- ☐ EMA20 の傾きが「横ばい〜上向き」
- ☐ MA50 / MA200 は「少なくとも上 or 横向き」であること
- ☐ RSI が 30 以上 65 以下（過熱買い・売られ過ぎの極端ゾーンを避ける）
- ☐ 直近バーの出来高が「直前 2〜3 本より減っていない（できれば増加）」
※これを満たさない場合は「まだ落ちるナイフの途中」とみなして見送り。
---
## 4. トランシェ 2（+1/2）本体エントリー
目的：トレンドが継続しそうだと確認できた段階で、ポジションの中核を作る。
**条件：**
- ☐ EMA20：横〜上向き
- ☐ MA50：横〜上向きが理想
- MA50 がまだ下向きなら「慎重モード」（枚数を減らす、あるいは見送り）
- ☐ 価格帯は「自分が想定した押し目ゾーン」（例：270 ± 2 など）
- ☐ RSI が 30〜65 の範囲
- ☐ 出来高がトランシェ1と同等以上（明らかに細っていない）
- ☐ 決算・重要イベントが近づきすぎていない（1 週間以上余裕）
---
## 5. トランシェ 3（残り 1/4）“底値拾い枠”
目的：市場が行き過ぎて叩き売られたときの「ご褒美ゾーン」で少量を追加。
**条件：**
- ☐ 価格が自分の想定する「下限ゾーン」（例：260 付近）まで下げている
- ☐ 出来高が細らず、一定以上で推移（投げ売り一巡後の買い手がいる）
- ☐ MA200 は依然として「横ばい〜上向き」
→ MA200 下向きなら絶対に新規追加しない
- ☐ MA50 が下向きの場合：
- 原則「見送り」、どうしてもなら「極少量」にとどめる
- ☐ RSI はあってもなくても良い（暴落局面では RSI は極端になりやすい）
- ☐ EMA20 の向きは問わない（反発狙いのため）
---
## 6. 共通 NG 条件（エントリーしない場面）
- ☐ 日足 RSI > 70 に向かっている途中での追いかけ買い
- ☐ 連続陽線 3 本以上の「伸びきった翌日」に飛びつく
- ☐ 前日比 +5% 以上の急騰日に新規で入る（翌日以降を待つ）
- ☐ 決算週、または決算前 3 営業日以内
- ☐ 板が極端に薄い時間帯（プレ・アフター）でのエントリー
3. オマケ-2_最適買付け時間マップ（私の忘備録）
(これを盲信してはだめですよ（笑) ）
米国株セクター別
経験としては、買付は2:00 ~ 3:00ごろが最善だが、起きてるのが困難なのが難点。
==============================================================================
【凡例】
◎＝最適 ○＝良い △＝注意 ×＝危険 ××＝極めて危険
時間は日本時間で表記
------------------------------------------------------------------------------
寄り付き 23:30〜24:00
初動 24:00〜26:00（0:00〜2:00）
安定帯 26:00〜28:00（2:00〜4:00）
引け前 28:00〜30:00（4:00〜6:00）
==============================================================================
一般的な傾向
------------------------------------------------------------
時間帯（日本） 特徴 評価
------------------------------------------------------------
23:30〜24:00 寄り直後は荒れやすい ★☆☆（安全性が低い）
24:00〜26:00 方向性が出る時間帯 ★★★（やや攻め）
26:00〜28:00 一日の落ち着いた本流 ★★★★（最適）
28:00〜29:30 引け前の調整 ★★★（安定性あり）
================================================================
【7. ETF（低〜中リスク）】
銘柄例：SPY, QQQ, DIA, GLDM, JEPI, JEPQ
時間帯 特徴 最適性
------------------------------------------------------------------------------
寄り付き マクロ反動が出て荒れやすい ×
0:00〜2:00 押し目が最も分かりやすい ◎
2:00〜4:00 トレンド安定、判断最も容易 ◎◎（最強）
4:00〜6:00 引けに向け緩やかに収束 ○
総評：ETFは“夜中2〜4時の買付けが最も美しい”。
==============================================================================
【1. テック（大型）】
銘柄例：MSFT, AAPL, GOOGL, META, NVDA, AMZN
時間帯 特徴 最適性
------------------------------------------------------------------------------
寄り付き 騙し多い・急騰急落 ×
0:00〜2:00 最初の押し目が出やすい ○
2:00〜4:00 トレンドが最も素直 ◎
4:00〜6:00 引けに向け安定 ○
総評：大型テックは“2〜4時“が黄金帯。AMZNのみやや荒め。
==============================================================================
【2. 小売・ディフェンシブ（超大型）】
銘柄例：WMT, COST, PEP, KO
時間帯 特徴 最適性
------------------------------------------------------------------------------
寄り付き 動くが秩序あり △（小ロット）
0:00〜2:00 VWAP付近で押し目が出る ○
2:00〜4:00 最も安定。WMTは特に◎ ◎
4:00〜6:00 利確売りで小さな波 ○
総評：WMTは“夜中2〜4時の買付け安定性”が最強クラス。
==============================================================================
【3. 半導体（大型〜中型）】
銘柄例：AMD, AVGO, MU, NVDA
時間帯 特徴 最適性
------------------------------------------------------------------------------
寄り付き 大荒れ。ギャップ大 ×
0:00〜2:00 トレンド発生 ○
2:00〜4:00 強い銘柄は素直、弱い銘柄は失速 ◎〜△（銘柄依存）
4:00〜6:00 引け前に大きなスパイク △
総評：NVDA/AVGOは大型として強いが、AMD/MUは荒れる。
==============================================================================
【4. AI・ソフトウェア（中型）】
銘柄例：PLTR, RBLX, ABNB, UBER
時間帯 特徴 最適性
------------------------------------------------------------------------------
寄り付き 価格が飛ぶ。事故率最大 ××
0:00〜2:00 強弱の判断がつく △
2:00〜4:00 一見安定に見えるが騙し多い △（小ロット）
4:00〜6:00 引け前に巨大注文が出る ×
総評：PLTR は“時間帯優位性が小さく”、形だけで判断すべき銘柄。
==============================================================================
【5. バイオ・クリエイター系（小型）】
銘柄例：NBIS, SOUN, DNA
時間帯 特徴 最適性
------------------------------------------------------------------------------
寄り付き ストップ級スパイク ×××
0:00〜2:00 流動性不足、急落しやすい ×
2:00〜4:00 一見静かでも突然動き出す ×
4:00〜6:00 引け前大荒れ ×××
総評：小型は“時間帯で有利になる瞬間は存在しない”。指値放置NG。
==============================================================================
【6. 仮想通貨関連（小型・高β）】
銘柄例：IREN, CIFR, MARA, RIOT
時間帯 特徴 最適性
------------------------------------------------------------------------------
寄り付き BTC連動で爆上げ・爆下げ ××
0:00〜2:00 BTCの動き次第で乱高下 ×
2:00〜4:00 BTCの変化に遅れて反応 ×
4:00〜6:00 引け前スパイク急増 ×××
総評：BTC銘柄は“時間帯よりBTCチャートが全て”。夜間単独買付は危険。
==============================================================================
【7. ETF（低〜中リスク）】
銘柄例：SPY, QQQ, DIA, GLDM, JEPI, JEPQ
時間帯 特徴 最適性
------------------------------------------------------------------------------
寄り付き マクロ反動が出て荒れやすい ×
0:00〜2:00 押し目が最も分かりやすい ◎
2:00〜4:00 トレンド安定、判断最も容易 ◎◎（最強）
4:00〜6:00 引けに向け緩やかに収束 ○
総評：ETFは“夜中2〜4時の買付けが最も美しい”。
==============================================================================
参照
1.These aren’t the droids you’re looking for. You can go about your business.