Stockbee Momentum Burst — 短期スイングプレイブック

stockbee-momentum-burst-screener 単体の説明ではなく、Momentum Burst ワークフロー全体の使い方ガイドです。候補をスクリーニングしてからチャート確認、サイジング、trader-memory-core への登録、そして手仕舞いまでを一連の流れとして解説します。スクリーナーを単体で走らせる前に、まずこのページを読んでください。

手動運用であり自動化ではありません。 このパイプラインのどのスキルも発注・注文キャンセル・監視を行わず、リアルタイム監視も存在しません。発注はすべて手動でブローカーに出し、スクリーナーの出力は無条件に従うシグナルではなく、レビューすべき候補リストです。

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一段落で言うと

Stockbee 流の Momentum Burst は、レンジが収縮したベースからの短く鋭い価格・出来高のバーストを狙います。4%ブレイクアウト、ドルブレイクアウト、レンジ拡大のいずれかが、常に流動性フロアを超えた出来高で発生した状態です。4%ブレイクアウトとレンジ拡大には前日を上回る出来高も必要ですが、ドルブレイクアウトは流動性フロアさえ満たせばよく、出来高の拡大は要求されません。これは2〜5セッションのスイングであり、長期のトレンドフォローでも、決算ドリフトを狙う PEAD でもありません。スクリーナーは候補生成とセットアップ品質の判定ツールであり、シグナルサービスではありません。4%の値動きだけでは決して十分ではなく、生き残った候補も必ずチャート確認を経て、実際にブローカーで約定したものだけがトレードメモリで ACTIVE になります。

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いつ回すか

• 地合いがスイングの新規リスクを許容していることを確認してから回します。まず market-regime-daily（最低でも drawdown-circuit-breaker）を実行してください。その確認を省く場合は、スクリーニングに --market-gate restrictive を渡すか、出力を明示的に manual-review-only として扱ってください。
• 入力モードは3種類です。ライブのユニバーススキャンを行う --fmp-universe（Mode A）、銘柄を明示指定する --symbols（Mode B）、完全オフラインで動く --prices-json（Mode C）のいずれかを使います。
• デフォルトのエントリー参照値は直近の終値です。このスクリーナーは主に引け後・引け近辺で使うツールだからです。日中に走らせる場合、エントリー参照値はあくまで目安として扱い、実際の発注タイミング付近でブレイクアウトがまだ有効かを手動で確認してください。

回してはいけないとき

• 単体の買いリストとして使わない。 4%のトリガーだけでは足りません。セットアップ品質（ベースの長さ・幅・クローズの位置）とストップまでの許容できるリスク距離が必要です。
• 決算ギャップ狙いには使わない。 決算当日のギャップアップは PEAD の領域であり、このプレイブックの対象外です。詳しくは後述のPEADと混同しないことを参照してください。
• 自動発注には決して繋がない。 このスクリーナーにブローカー連携は存在せず、このパイプライン内で今後も追加されることはありません。

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パイプライン全体像

1  market-regime-daily / drawdown-circuit-breaker →  market_gate                    （新規スイングリスクの許可・制限）
2  stockbee-momentum-burst-screener                →  stockbee_momentum_burst_report （候補、5状態に分類）
3  technical-analyst                                →  チャート確認                    （画像ベース、CLIなし）
4  position-sizer                                    →  ポジションサイズ                （株数、純計算）
5  trader-memory-core（ingest --source manual）        →  IDEA thesis                    （専用アダプタなし）
6  trader-memory-core（link_report、uv run経由）        →  thesisへエビデンスをlink         （スクリーナー・チャートレビューのレポート）
7  trader-memory-core（store transition ENTRY_READY）  →  発注準備完了の thesis
8  pre-trade-discipline-gate                          →  GO / REVIEW_REQUIRED / NO_GO
9  [GOのみ] ブローカーで手動発注
10 trader-memory-core（store open-position）            →  ACTIVE thesis                  （実約定後のみ）

ステップ2・7・8・10は判断ポイントです。ステップ4は純粋な計算です。ステップ3はチャートベースで CLI はありません。

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ランブック

作業日を一度だけ設定してから、ステップ2に進みます。以降のファイル名やジャーナル記録が同じセッションに紐づくようにするためです。

export RUN_DATE=2026-07-15

以下の例では ZBRK という候補をスクリーニングします。

ステップ 1 — 地合いが新規リスクを許容していることを確認

スクリーニングの前に market-regime-daily（最低でも drawdown-circuit-breaker）を実行します。地合いが restrictive であれば、新規エントリーを見送るか、ステップ2のスクリーニングに --market-gate restrictive を渡してください。スコアが高い候補でも ACTIONABLE_DAY1 ではなく MANUAL_REVIEW_ONLY に格下げされます。

ステップ 2 — Momentum Burst 候補をスクリーニング

# Mode A: FMP ユニバーススキャン（過去価格の取得に FMP_API_KEY が必要）
python3 skills/stockbee-momentum-burst-screener/scripts/screen_momentum_burst.py \
  --fmp-universe --max-symbols 300 \
  --market-gate allowed \
  --output-dir reports/

# Mode B: 銘柄を明示指定（過去価格の取得に FMP_API_KEY が必要）
python3 skills/stockbee-momentum-burst-screener/scripts/screen_momentum_burst.py \
  --symbols ZBRK NVDA SMCI \
  --market-gate allowed \
  --output-dir reports/

# Mode C: 完全オフライン（FMP クライアントは一切構築されない）
python3 skills/stockbee-momentum-burst-screener/scripts/screen_momentum_burst.py \
  --prices-json data/daily_ohlcv.json \
  --market-gate allowed \
  --output-dir reports/

Mode A と Mode B はどちらもスクリーニング前に FMPClient を構築するため FMP_API_KEY が必要です。完全オフラインで動くのは Mode C（--prices-json）だけです。

stockbee_momentum_burst_<timestamp>.json を生成します。各候補は setup_score と渡した --market-gate によって、次の5つの state のいずれかに分類されます。

State	条件	目安レーティング
ACTIONABLE_DAY1	score ≥ 80、market gate が restrictive でない	A / A-
MANUAL_REVIEW	70 ≤ score < 80、market gate が restrictive でない	B
MANUAL_REVIEW_ONLY	score ≥ 70 かつ --market-gate restrictive	A／A-／B
WATCH_ONLY	55 ≤ score < 70	Watch
REJECTED	score < 55、または hard reject（最低株価・出来高割れ、トリガーなし、履歴不足、entry_reference <= stop_reference、または --max-risk-pct-to-stop を超えるリスク幅）	Reject

MANUAL_REVIEW_ONLY は MANUAL_REVIEW の言い換えではなく独立した第5の状態です。地合い全体が restrictive のあいだは、スコアの高い候補であっても自動的にアクショナブルにはならないための仕組みです。サイジングの観点では MANUAL_REVIEW と同様に扱ってください。どちらの場合もフルのチャートレビューが必須で、この時点で自動的にアクショナブルになるものはありません。

このスクリーニング処理は、本プレイブック用のオフラインfixtureで実際にend-to-endで実行して確認済みです。20日間のタイトなベースの後に5倍の出来高で7.5%のブレイクアウトが発生したケースで、スコア86（ACTIONABLE_DAY1、レーティングA-）となり、entry_reference はトリガー日の終値、stop_reference はトリガー日の安値でした。

ステップ 3 — チャート確認

A/A- の候補だけを technical-analyst に送って手動でチャートを確認します。B 候補はウォッチリストか、より小さいリスクでのレビューにとどめます。Watch レーティングの候補は、チャートレビューで格上げされない限りトレード計画を立てずモデルブックに残します。Reject 候補は執行対象ではなく、事後分析のキャリブレーション用にのみ保持します。

ステップ 4 — ポジションをサイジング

python3 skills/position-sizer/scripts/position_sizer.py \
  --entry 54.05 --stop 50.38 --account-size 100000 --risk-pct 1.0 \
  --output-dir reports/

entry_reference と stop_reference はスクリーナーの候補行（それぞれ直近終値とトリガー日安値）からそのまま使います。最終的な株数を決めるのはスクリーナーの役割ではなく、これら2つの参照値を渡すだけです。risk_pct_to_stop が自分の口座のリスク方針に対して広すぎる場合は、サイズを縮小するのではなくNO TRADEと判断してください。

ステップ 5 — IDEA thesis を登録（専用アダプタなしの manual ingest）

trader-memory-core には stockbee-momentum-burst-screener 専用のアダプタが無く、候補は汎用の --source manual 経由で登録します。

{
  "ticker": "ZBRK",
  "thesis_type": "growth_momentum",
  "setup_type": "stockbee_momentum_burst",
  "thesis_statement": "ZBRK 4pct_breakout on a 20-day tight base, ACTIONABLE_DAY1 score 86 (A-). Stockbee Momentum Burst short-term swing (2-5 sessions) — not a long-term or PEAD thesis.",
  "entry_price": 54.05,
  "stop_price": 50.38
}

python3 skills/trader-memory-core/scripts/trader_memory_cli.py ingest \
  --source manual --input idea.json --state-dir state/theses/

Registered 1 thesis(es): th_... と表示されます。この ID を export して以降のステップで使ってください。

export THESIS_ID=th_zbrk_grw_20260715_xxxx  # 表示された ID を貼り付け

ここでの thesis_type の扱いには注意が必要です。 trader-memory-core には dividend_income / growth_momentum / mean_reversion / earnings_drift / pivot_breakout の5値しか無く、growth_momentum は Momentum Burst 専用のラベルではなく、消去法で最も近いものを選んでいるにすぎません。canslim-screener のアダプタも同じ growth_momentum で thesis を登録します。list サブコマンドは --type（thesis_type）でしかフィルタできず --setup-type は存在しないため、trader_memory_cli.py store list --type growth_momentum を実行すると Momentum Burst と CANSLIM 由来の thesis が混在して表示されます。上の setup_type: stockbee_momentum_burst フィールドこそが2つのコホートを実際に分ける手がかりであり、現状ではコマンドラインで絞り込むのではなく、各 thesis の YAML から手動でこのフィールドを読み取ることでしか分離できません。

ステップ 6 — 上流のエビデンスをlink

link_report() は CLI サブコマンドではなく Python 関数です。trader_memory_cli.py を経由せず thesis_store を直接 import するため、trader-memory-core の依存（pyyaml、jsonschema）が必要です。uv 経由か、これらが導入済みの環境で実行してください。スクリーナーの出力とチャート確認レポートを thesis に link し、証跡を監査可能にします。以下のパスは各スキル自身が文書化している出力ファイル名の規則に沿った例であり、この実行で実際に生成されたファイルだと主張するものではありません。

uv run --project . python - <<PYEOF
import sys
sys.path.insert(0, "skills/trader-memory-core/scripts")
from pathlib import Path
import thesis_store

state_dir = Path("state/theses/")
thesis_id = "$THESIS_ID"
run_date = "$RUN_DATE"
for skill, path in [
    ("stockbee-momentum-burst-screener", f"reports/stockbee_momentum_burst_{run_date}_101500.json"),
    ("technical-analyst", f"reports/ZBRK_technical_analysis_{run_date}.md"),
]:
    thesis_store.link_report(state_dir, thesis_id, skill, path, run_date)
    print(f"linked {skill} -> {path}")
PYEOF

ステップ 7 — ENTRY_READY へ遷移

チャートレビューとサイジングの両方が確認できたら遷移します。

python3 skills/trader-memory-core/scripts/trader_memory_cli.py store \
  --state-dir state/theses/ transition "$THESIS_ID" ENTRY_READY \
  --reason "ACTIONABLE_DAY1 confirmed, sizing verified"

thesis はステップ10で実際の約定を記録するまで IDEA → ENTRY_READY のままで、決して ACTIVE にはなりません。このfixtureで直接確認済みです。transition ENTRY_READY の後、store list --ticker ZBRK は "status": "ENTRY_READY" を返し、open-position を実際の約定価格・日付で実行して初めて "status": "ACTIVE" に変わります。

ステップ 8 — Pre-Trade Discipline Gate を実行

python3 skills/pre-trade-discipline-gate/scripts/check_pre_trade_discipline.py \
  --answers-file state/manual-entry-checklist.json \
  --state-dir state/theses/ \
  --market-regime-decision reports/exposure_decision_latest.json \
  --circuit-breaker-decision reports/circuit_breaker_decision_latest.json \
  --output-dir reports/pre-trade-discipline

ACTIONABLE_DAY1 は、ゲートが認識するアクショナブルな order_intent の一つです（ENTRY_READY、ACTIONABLE、MANUAL_ORDER と並んで）。このゲートは完全にオフラインで動作し、発注・注文キャンセル・監視は一切行わず、判断をジャーナルに記録するだけです。GO の判定が出たときだけ発注してください。 REVIEW_REQUIRED や NO_GO は「まだトレードしない」ことを意味します。

ステップ 9 — 手動で発注

このパイプラインのどのスキルもブローカーには触れません。ステップ4で計算したサイズで、自分自身で発注してください。

ステップ 10 — 実約定を記録

export FILL_DATE=2026-07-16  # 実際にブローカーで約定した日

python3 skills/trader-memory-core/scripts/trader_memory_cli.py store \
  --state-dir state/theses/ open-position "$THESIS_ID" \
  --actual-price 54.10 --actual-date "$FILL_DATE" --shares 272

ここで初めて thesis が ACTIVE になります。計画上のエントリーが約定として扱われることは決してありません。

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保有ルールとエグジット

このスキル自身の references/entry_exit_rules.md は、意図的に緩いエグジットテンプレートしか定めていません。トリガー日の安値を割ったらストップ、3〜5セッション後にレビュー、異常に速い値動き（特に1セッションで10%以上）では利益を保護、シグナルの完全な反転や数セッション経ってもフォロースルーが無い状態は失敗したバーストとして扱う、という内容だけです。これが参照文書のすべてであり、具体的なセッション番号をチェックポイントとして名指ししているわけではありません。

このプレイブックでは、その方針の上に次の具体的な運用解釈を追加します。これはスキル自身のルールからの引用ではなく、このプレイブック独自の解釈として扱ってください。

• 標準的な保有期間: 2〜3セッション。
• セッション3 — フォロースルーレビューを行います。バーストがまだ確認できているか（トリガー日安値を上回ったまま、出来高が急減していないか）を見ます。
• セッション5 — Momentum Burst ポジションとしての最終期限として扱います。ここまでに結着していなければ、2〜5セッションのスイングをなし崩し的に無期限保有にせず、手仕舞います。
• セッション数によらず、トリガー日安値割れ、シグナルの完全な反転、数セッション経ってもフォロースルーが無い場合はエグジットします。
• 1セッションで10%以上の急伸は利益保護のサインです（ストップの引き上げ、部分利確）。必ずしも即エグジットを意味しません。
• セッション5を超えて本当に保有を続けたい場合は、Momentum Burst の thesis のまま延長してはいけません。いったんクローズするか、メモ上で「転換」と記録した上で、Episodic Pivot や一般的なスイング thesis など別の setup_type を持つ別 thesis として再登録してください。そうすることで trader-memory-core の Momentum Burst コホートの統計が正しく保たれます。

やってはいけないこと

• 4%の値動きだけを買いシグナルにしない。スコア、セットアップ品質、許容できるリスク距離のすべてが必要です。
• スクリーナーの出力を自動発注システムに繋がない。このパイプラインにそのような仕組みは存在せず、即興で作るべきでもありません。
• risk_pct_to_stop が自分のリスク方針に対して広すぎる候補を取らない。それはNO TRADEであり、サイズを小さくして対応するものではありません。
• 損失確定を避けるために、失敗した2〜5セッションのバーストを「長期投資」と言い換えない。

PEADと混同しないこと

どちらのプレイブックも trader-memory-core を通じて流動性の高い米国株のスイングエントリーをスクリーニングしますが、コホートとしては別物です。

	Momentum Burst	PEAD
カタリスト	価格・出来高のブレイクアウト。決算は前提条件でない	実際の決算ギャップアップを手動で確認したもの
エントリーパターン	タイトなベースからの4%ブレイクアウト／ドルブレイクアウト／レンジ拡大	赤週足の高値を上回る緑週足の終値
保有期間	2〜5セッション	2〜6週間
thesis_type	growth_momentum（CANSLIMと共有）	earnings_drift（型は共有、pead-screener 専用アダプタ）
Ingest経路	--source manual、専用アダプタなし	--source pead-screener、fail-closedの専用アダプタ
ストップ参照	トリガー日の安値	赤週足の安値

Stockbee の Episodic Pivot 分類器（analyze_ep.py）は両プレイブックの上流に位置します。momentum_handoff 候補（当日上昇率4%以上、かつ REJECT でない）をこのプレイブックへ渡しますが、実際に thesis として登録するのは ACTIONABLE_DAY1 状態の候補のみとする編集判断を取っており、それ以外の状態は watch にとどめます。同じ分類器はさらに pead_handoff 候補（決算・ガイダンスがカタリスト）を PEAD 候補として個別に示しますが、pead_handoff フラグ自体は PEAD のエントリーを意味しません。候補は、PEAD プレイブックが定める赤週足プルバック→ブレイクアウトの条件を独立に満たして初めて、PEAD のエントリールールが適用されます。

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関連ページ

• このプレイブック専用の workflows/*.yaml manifest はまだ存在しません。stockbee-momentum-burst-screener は、より広範な stockbee-ep-daily と swing-opportunity-daily の両ワークフローに既に含まれていますが、Momentum Burst 単独のフローはありません。専用フローへの Trading Skills Navigator によるルーティングは、それが追加されるまでスコープ外です。
• スキルリファレンス: Stockbee Momentum Burst Screener
• 使用するスキル: stockbee-momentum-burst-screener、technical-analyst、position-sizer、trader-memory-core、pre-trade-discipline-gate
• 関連: PEAD プレイブック