US Market Bubble Detector

Minsky/Kindleberger v2.1フレームワークに基づき、定量データ駆動でバブルリスクを評価するスキルです。

API不要

スキルパッケージをダウンロード (.skill) GitHubでソースを見る

目次

1. 概要

US Market Bubble Detectorは、ミンスキー/キンドルバーガーの5段階バブルモデルに基づく改訂v2.1フレームワークを用いて、マーケットのバブルリスクを定量的に評価するスキルです。

主な特徴:

  • 2段階評価プロセス: 定量評価（Phase 2: 0-12点）+ 定性調整（Phase 3: 0-3点）= 最大15点
  • 6つの定量指標に明確な閾値を設定（Put/Call、VIX、マージンデット、IPO、ブレッドス、価格加速）
  • 5つのリスクフェーズ: Normal、Caution、Elevated Risk（v2.1新設）、Euphoria、Critical
  • 確認バイアス防止チェックリスト（定性評価の恣意性を排除）
  • リスクバジェットとATRストップの自動調整推奨

解決する問題:

  • 「今バブルなのか？」という問いに、印象論ではなくデータ駆動で回答します
  • 利確/新規参入/空売りのタイミング判断に、機械的なスコアリングを提供します
  • 確認バイアス（自分が望む結論に向けた過大評価）を構造的に防止します

2. 前提条件

項目 要否 説明
APIキー 不要 WebSearchでデータ収集。FMP/FINVIZ不要
Python 不要 スクリプトなし（対話型スキル）
WebSearch 必須 Put/Call、VIX、マージンデット等のデータ収集に使用

評価に必要なデータ（Put/Call、VIX、マージンデット等）はすべてWebSearchで取得可能な公開データです。CBOE、FINRA、Yahoo Finance等から収集します。

3. クイックスタート

Claudeに以下のように指示するだけで使えます：

今の米国市場はバブルですか？バブル評価を実施してください

Claudeが以下の流れで処理します：

  1. Phase 1: 必須データの収集（Put/Call、VIX、マージンデット、IPO、ブレッドス、価格加速）
  2. Phase 2: 6指標の機械的スコアリング（各0-2点、合計0-12点）
  3. Phase 3: 定性調整（社会浸透、メディア/検索トレンド、バリュエーション乖離、合計0-3点）
  4. Phase 4: 最終スコアに基づくリスクフェーズ判定とアクション推奨

緊急時の簡易チェック：

バブルの緊急3質問チェックをしてください

このプロンプトでは以下の3質問に回答する簡易版が実行されます：

  1. 非投資家が投資を推奨しているか？
  2. ナラティブが「常識」になっているか？
  3. 「今回は違う」が合言葉になっているか？

4. 仕組み

4段階評価プロセス 

必須データ収集(Phase 1) → 定量評価(Phase 2) → 定性調整(Phase 3) → 最終判定(Phase 4)

Phase 1: 必須データ収集

評価前に必ず以下のデータを収集します（データなしで評価に進むことは禁止）：

データ ソース 収集内容
Put/Call比率 CBOE 5日移動平均
VIX Yahoo Finance (^VIX) 現在値 + 3ヶ月パーセンタイル
マージンデット FINRA 直近月 + YoY変化率
IPO Renaissance Capital 四半期件数 + 初日リターン中央値
ブレッドス Barchart S&P 500銘柄のうち50日MA上の割合
価格加速 指数データ 過去3ヶ月リターンの10年パーセンタイル

Phase 2: 定量評価（6指標 x 0-2点 = 最大12点）

各指標の閾値はセクション10のスコアリング早見表を参照。Put/Call、VIX+高値、マージンデット、IPO過熱、ブレッドス異常、価格加速の6指標を機械的にスコアリングします。

Phase 3: 定性調整（最大+3点、v2.0の+5点から引き下げ）

各項目はすべて計測可能なエビデンスが必須：

調整項目 +1点の条件 無効な例
A: 社会浸透 非投資家からの直接推薦3件以上（日付・名前・具体的会話） 「みんな株の話をしている」（漠然とした印象）
B: メディア/検索 Google Trends 5x+ YoY（計測値）かつ 大手メディア特集（日付特定） 「AIの話題が多い気がする」（未計測）
C: バリュエーション乖離 P/E>25 かつ Phase 2で未計上 かつ メディアが「ファンダ無視」を報道 「P/E 30.8だが企業は実質的な利益あり」（ファンダが支持=0点）

Phase 4: 最終判定

スコア フェーズ リスクバジェット 新規エントリー
0-4 Normal 100% 通常通り
5-7 Caution 70-80% 50%縮小
8-9 Elevated Risk（v2.1新設） 50-70% 高品質のみ厳選
10-12 Euphoria 40-50% 停止
13-15 Critical 20-30% 停止、利確優先

5. 使用例

例1: デイリーバブルチェック

プロンプト:

今日のバブル指標をチェックして。Put/Call、VIX、マージンデットの最新値を取得して
Phase 2のスコアを出してください。

Claudeの動作:

  • WebSearchでCBOE Put/Call、VIX、FINRAマージンデットを収集
  • 各指標の閾値に基づいて機械的にスコアリング
  • リスクバジェットとATRストップの推奨を出力

なぜ有用か: 毎朝5分のルーティンとして、市場の「体温」を定量的にチェックできます。

例2: FRBピボット評価

プロンプト:

FRBが利下げに転じた場合のバブルリスク評価をしてください。
現在のスコアに加えて、利下げ後に各指標がどう変化しうるかシナリオ分析を含めて。

Claudeの動作:

  • 現在の6指標スコアを算出
  • 利下げシナリオでの各指標の変化を推定（VIX低下→スコア上昇、レバレッジ増加→スコア上昇等）
  • シナリオ別のリスクフェーズ遷移を提示（例: Caution 6点 → Elevated Risk 9点の可能性）

なぜ有用か: 金融政策転換が市場のバブルリスクにどう影響するか、定量的に事前評価できます。

例3: リテール浸透度分析

プロンプト:

最近、投資に詳しくない友人3人から株の推薦を受けました。
バーバー（11/1）、歯科医（11/2）、Uberドライバー（11/3）です。
この情報を含めてバブル評価をしてください。

Claudeの動作:

  • Phase 2: 6指標の定量スコアを通常通り算出
  • Phase 3: 社会浸透（Adjustment A）の評価
    • 非投資家からの直接推薦: 3件
    • 具体的な日付と人物: あり
    • 独立した複数ソース: 3件（基準を充足）
    • → +1点を付与
  • 最終スコアに反映してリスクフェーズ判定

なぜ有用か: 「タクシードライバーが株を推薦したら売り時」という格言を、厳格な基準で定量的に評価します。3件以上の独立した事例がないと加点されません。

例4: Google Trends確認

プロンプト:

「AI stocks」のGoogle Trendsを確認して、メディア/検索トレンドのバブル指標を
評価してください。YoY比較と大手メディアのカバレッジも含めて。

Claudeの動作:

  • WebSearchで「AI stocks Google Trends 2026」を検索
  • YoY検索量変化を確認（5x以上なら+1点の候補）
  • Time Magazine、CNBC等の大手メディアでのAI投資特集を検索
  • 両条件が揃えば Adjustment B に+1点
  • 「AIの話題が多い気がする」では0点（計測値が必須）

なぜ有用か: 「メディアが過熱している」という主観的な印象を、Google Trendsの数値とメディア特集の日付という客観的データで検証します。

例5: バリュエーション乖離

プロンプト:

現在のS&P 500のP/Eは割高ですか？バリュエーション乖離のバブル指標を評価してください。
ファンダメンタルズが支持しているかどうかも判断に含めて。

Claudeの動作:

  • 現在のS&P 500 P/E（Forward含む）を収集
  • 歴史的平均（約18x）との比較
  • 重要チェック: ファンダメンタルズが現在のバリュエーションを支持しているか？
    • AI企業の実質利益成長がある → 支持あり → 0点
    • メディアが「利益は関係ない」と報道 → 支持なし → +1点の候補
  • Phase 2の定量指標と二重計上していないか最終確認

なぜ有用か: 「P/Eが高い=バブル」という短絡的な判断を避け、ファンダメンタルズの裏付けの有無で正確に評価します。v2.1の核心的な改善点です。

例6: IPOフラッド検出

プロンプト:

直近のIPO市場の状況を調べて、バブル指標としてのIPO過熱度を評価してください

Claudeの動作:

  • Renaissance Capital等からIPO統計を収集
  • 四半期IPO件数を5年平均と比較、初日リターン中央値を確認
  • 閾値に基づいて0/1/2点を機械的に判定

なぜ有用か: バブル末期にはIPOが氾濫し、低品質企業までもが高い初日リターンを記録します。この定期監視でバブルの進行度を測れます。

例7: ショートセリング準備（3+条件確認）

プロンプト:

ショートセリングの複合条件を確認してください。7つの条件のうち何個が満たされているか
チェックして、ショートポジションの妥当性を評価してください。

Claudeの動作:

  • 7条件（週足切り下げ高値、出来高ピークアウト、レバレッジ急落、検索トレンドピーク、弱い銘柄崩壊、VIXスパイク、Fed/政策転換）を順番にチェック
  • X/7の条件充足数を報告し、現在のバブルフェーズに必要な最低条件数と比較

なぜ有用か: 「明らかに割高だから空売り」という主観的判断ではなく、複合条件の機械的チェックにより、タイミングの早すぎるショートを防止します。

6. 出力の読み方

評価レポートの構造

セクション 内容 注目ポイント
Overall Assessment 最終スコア/15、フェーズ、リスクレベル スコアの絶対値とフェーズを確認
Phase 2: Quantitative 6指標の計測値とスコア 各指標の2点（警戒）が何個あるか
Phase 3: Qualitative 3調整項目のエビデンスとスコア 確認バイアスチェックリストの通過状況
Recommended Actions リスクバジェット、ATR係数、ショート判定 具体的なアクションに落とし込む

リスクフェーズの推移に注目

単一時点のスコアよりも、スコアの変化（トレンド）が重要です：

  • 5点→7点→9点: 上昇トレンド。段階的にリスク削減を進める
  • 9点→7点→5点: 下降トレンド。リスクバジェットを段階的に回復
  • 急激な変化（5点→10点）: 何か大きなイベント。個別指標の変化を精査

7. Tips & ベストプラクティス

運用ルーティン

  • デイリー（5分）: Put/Call、VIX、指数の52週高値との距離を確認
  • ウィークリー（15分）: 6指標のフルスコアリングを実施
  • 月次: マージンデット（FINRA月次データ）更新後にフル評価

スコアリングの原則

  • データ > 印象: 「ニュース記事をたくさん見た」は0点。Google Trendsの数値が必要
  • 厳格な順序: Phase 2（定量）を完了してからPhase 3（定性）に進む。逆はNG
  • 二重計上禁止: Phase 2でカウントした指標をPhase 3で再度カウントしない
  • 「タクシードライバー」は象徴的: 非投資家の直接推薦がなければ社会浸透は0点

よくある失敗パターン

失敗 例 正しい対処
ニュース記事で評価 「過熱報道が多い」→ メディア2点 Google Trendsの数値で検証 → 計測値で評価
専門家コメントに過剰反応 「バブル警告」→ Euphoria判定 Put/Call、VIX、マージンデットの計測値で判定
価格上昇に感情的反応 「1日4.5%上昇」→ 価格加速2点 10年分布のパーセンタイルで客観評価
バリュエーションだけで判断 「P/E 17」→ バリュエーション乖離2点 P/E + ナラティブ依存 + 他の定量指標で総合判断

8. 他スキルとの連携

Bubble Detector → Breadth Chart Analyst

ブレッドス指標の詳細確認：

1. Bubble Detector: ブレッドス異常（指標5）で「新高値 + <45% above 50DMA」を検出
2. Breadth Chart Analyst: ブレッドスチャート画像で50DMA/200MA上の銘柄比率を詳細分析
3. 統合: 数値だけでなく、ブレッドスの方向（改善中/悪化中）を視覚的に確認

Bubble Detector → Sector Analyst

ナローリーダーシップの深掘り：

1. Bubble Detector: ブレッドス異常で少数銘柄主導のラリーを検出
2. Sector Analyst: セクターローテーションチャートでどのセクターが牽引しているか特定
3. リスク管理: 牽引セクターへの過度な集中を回避

Bubble Detector → Position Sizer

バブルフェーズに応じたポジションサイズ調整：

1. Bubble Detector: リスクバジェット70%（Cautionフェーズ）と判定
2. Position Sizer: 通常のリスク1%を0.7%に調整してポジションサイズ計算
3. 実行: バブルリスクを反映した適正サイズでエントリー

9. トラブルシューティング

Phase 1のデータが揃わない

原因: マージンデットはFINRAの月次発表のため、最新値が1-2ヶ月前のデータになる場合がある

対処:

  • 入手可能な最新データを使い、遅延を明記する（「マージンデットは2026年1月時点」等）
  • 他の5指標はリアルタイムまたは日次で更新可能
  • データが古い指標は「(unverified)」とマークして保守的に評価

スコアが急変した

原因: 単一指標の閾値跨ぎ（例: VIXが15から14.9に低下 → 0点から1点に変化）

対処:

  • 閾値付近のスコアは不安定。前回スコアとの差分を確認
  • 2回連続で新しいスコアが維持されるまでは、前回のフェーズを維持するのが保守的

定性評価の判断が難しい

原因: 「この情報は計測可能なエビデンスと言えるのか」の判断が曖昧な場合

対処:

  • 迷ったら0点。v2.1の原則は「定性ポイントは疑わしきは加点せず」
  • 確認バイアス防止チェックリストの4項目すべてがYESの場合のみ加点
  • 「独立した第三者も同じ結論に達するか」が最も重要な判断基準

日本市場にも使えるか

原因: デフォルトは米国市場向けの指標とソース

対処:

  • SKILL.mdに日本市場向けのデータソースも記載あり（JNIVE、JSFマージンデット等）
  • 「日本市場のバブル評価をしてください」と指示すれば、日本市場向けデータで評価可能
  • 閾値は米国市場基準のため、日本市場では微調整が必要な場合がある

10. リファレンス

スコアリング早見表

指標 0点 1点 2点
Put/Call >0.85 0.70-0.85 <0.70
VIX + 高値 VIX>15 or 高値遠い VIX 12-15 + 高値近辺 VIX<12 + 高値5%以内
マージンデット YoY ≤+10% YoY +10-20% YoY ≥+20% + 過去最高
IPO過熱 通常 >1.5x 5年平均 >2x + 初日+20%+
ブレッドス >60% above 50DMA 45-60% <45% + 指数新高値
価格加速 <85th%ile 85-95th%ile >95th%ile

リスクフェーズとアクション

フェーズ スコア リスクバジェット ATR ショート
Normal 0-4 100% 2.0x 不可
Caution 5-7 70-80% 1.8x 非推奨
Elevated Risk 8-9 50-70% 1.6x 慎重に検討（2/7条件以上）
Euphoria 10-12 40-50% 1.5x 積極検討（3/7条件以上）
Critical 13-15 20-30% 1.2x 推奨（5/7条件以上）

参照ファイル一覧

ファイル 説明
skills/us-market-bubble-detector/SKILL.md スキル定義（v2.1フレームワーク全体）
skills/us-market-bubble-detector/references/implementation_guide.md 実装ガイド（初回使用時推奨。NG例/OK例、セルフチェック品質基準）
skills/us-market-bubble-detector/references/bubble_framework.md 詳細理論フレームワーク（Minsky/Kindlebergerモデル、行動心理学、定量指標一覧）
skills/us-market-bubble-detector/references/historical_cases.md 過去のバブル事例分析（ドットコム、暗号資産、パンデミックバブル）
skills/us-market-bubble-detector/references/quick_reference_en.md クイックリファレンス英語版（デイリーチェックリスト、緊急3質問、利確テンプレート）
skills/us-market-bubble-detector/references/quick_reference.md クイックリファレンス日本語版

データソース

データ ソース URL
Put/Call比率 CBOE cboe.com
VIX Yahoo Finance / CBOE cboe.com/vix
マージンデット FINRA finra.org/investors
ブレッドス Barchart barchart.com
IPO統計 Renaissance Capital renaissancecapital.com
Google Trends Google trends.google.com