US Undervalued Growth Screener

フォワード同一基準バリュエーション、ドライバー起点のEPS／FCF予測、一次情報による財務検証、SBCと希薄化の管理、セクター・景気循環の正規化、監査可能な候補プールカバレッジ、fail-closed最終報告を用い、NYSE・Nasdaq・NYSE Americanの事業会社株から割安成長／GARP機会を自律スクリーニングします。ティッカーリストやパラメータのない最小限の依頼を含め、米割安成長株の発掘・スクリーニング・ランク付け・更新を求められたときに使用します。

API不要 FMP任意

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

最小限の依頼から米割安成長／GARPスクリーンをエンドツーエンドで実行します。マルチプル拡張を仮定せずに、1株あたりEPSまたはFCFの複利成長だけで2〜3年の魅力的なリターンを支えられる企業を探します。会計基準、予測構築、SBC、希薄化、レバレッジ、景気循環性、コーポレートアクション、ピア比較、ソース鮮度、エビデンス品質を管理します。

Claude Codeが推奨実行環境です。 Claude Codeではローカルdirect-FMPパイプラインを1回実行します。Pythonプロセスが一括取得、永続キャッシュ、FY1正規化、流動性計算、4レーン発掘、確定的ブロードスクリーンを実行し、生FMPペイロードはディスク上に保持してモデルコンテキストから外します。Claudeはコンパクトな実行サマリーと選定候補パケットのみ読み、SEC／IR引受と既存の厳格評価シーケンスを完了させます。

「このスキルで割安成長株をスクリーニングして」といった依頼は完結形として扱います。 デフォルト解決、最新データ収集、実行可能な取得パス選択、チェックポイント、取得可能なブロッカーの修復を行い、同一タスク内で完成結果を返します。ユーザーが明示的に範囲を狭めない限り、ティッカーリスト、APIプラン詳細、出力パス、別途「続けて」の指示を求めません。

ディープダイブ上限とレーン網羅性: 範囲限定のdirect-FMPパスは max_deep_dive_candidates: 3 が既定です。3銘柄では4レーンすべてを代表できません。既定の配分目標はcore GARP 2、高成長例外1、品質ニアミス1、景気循環正規化1の計5枠です。3枠の場合はレーン横断の優先順位で選定するため、各レーンから1銘柄ずつ選ばれる保証はありません。5枠のレーン優先選定を行う場合は、assets/claude-code-config.example.json のローカルコピーで max_deep_dive_candidates を 5 に設定し、その設定で範囲限定パイプラインを再実行します。適格候補と分散の優先条件によって実際の配分は変わります。独立した全ユニバース・スナップショットパスでは full_snapshot_deep_dive_candidates: 5 が必須です。選定処理と上限変更の詳細は references/claude-code-execution.md を参照してください。

2. 使用タイミング

このスキルを使用するのは以下の場合です。

  • 米上場の割安成長株またはGARP株の発掘・ランク付け。
  • NYSE・Nasdaq・NYSE Americanの事業会社普通株のスクリーニング。
  • EPSまたは1株あたりFCF成長だけで2〜3年に約30%〜50%の上昇余地を支えられるかの検証。
  • 決算、ガイダンス、開示、コーポレートアクション、予想改訂後の prior スクリーンの更新。
  • フォワードバリュエーション、成長持続性、ROIC、標準FCF、SBC、希薄化、ピア、景気循環リスク、セクター固有KPIでの候補比較。

以下には使用しません。

  • 銘柄選定後の汎用単一ティッカーレポート。us-stock-analysis を使用します。
  • 純粋な配当、モメンタム、テクニカルパターン、プレレベニュー・バイオ、M&Aアービトラージのスクリーニング。
  • 自動発注。

3. 前提条件

  • Python 3.9以降。
  • 生成direct-FMPクライアント用の requests。確定的評価・監査スクリプトはそれ以外標準ライブラリのみ。
  • Claude Codeダイレクトモード用の環境変数 FMP_API_KEY。キーをコミット・出力しません。
  • 選定企業の underwriting 用に最新SEC・企業IR・マクロソースへアクセス可能。
  • 書き込み可能な reports/ と .cache/ ディレクトリ。
  • 特定の有料FMPプランを仮定しません。一括エンドポイント失敗は範囲限定の銘柄別エンリッチにフォールバックし、診断情報に開示します。

4. クイックスタート 

Never copy values, URLs, dates, source IDs, or tickers from synthetic example assets into a live run.

### Step 2 — Build, normalize, and audit the candidate pool

Keep the original user-requested scope in the run contract. If bulk economics are unavailable, build a bounded discovery pool from the fully audited listing universe without narrowing the requested market-cap range. Every listing row used for pool generation must carry validated provider-average or 20+ trading-day liquidity evidence.

When provider screening is available, save one JSONL per lane and combine them deterministically:

5. 仕組み

ステップ1 — Claude Codeでダイレクト発掘を実行

Claude Codeでは上記のダイレクトランナーから開始します。実行ディレクトリ、上場・候補プール監査、コンパクト候補パケット、run-summary.json、NEXT_ACTION.json を作成します。ユーザー確認を求めず NEXT_ACTION.json に従います。以下の手動コマンドはダイレクトHTTPコードを実行できないホスト用のフォールバックです。

ステップ1B — 手動ホストのフォールバック: 実行ディレクトリとライブコンテキストを作成 

reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/
├── market-context.json
├── global-sources.json
├── universe.jsonl
├── discovery/
├── broad-screen/
├── run/
└── final/

合成サンプル資産の値、URL、日付、ソースID、ティッカーをライブ実行にコピーしません。

ステップ2 — 候補プールを構築・正規化・監査

実行コントラクトに元のユーザー要求スコープを保持します。一括ファンダメンタルズが利用不可の場合、要求時価総額レンジを狭めず、完全監査済み上場ユニバースから範囲限定の発掘プールを構築します。プール生成に使う上場行はすべて、検証済みプロバイダー平均または20営業日以上の流動性エビデンスを持つ必要があります。

プロバイダースクリーニングが利用可能な場合、レーンごとにJSONLを1件保存し確定的に結合します。

python3 skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/build_provider_prefilter_pool.py \
  --universe reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/universe.jsonl \
  --lane core_garp=reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/provider/core.jsonl \
  --lane high_growth_exception=reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/provider/high-growth.jsonl \
  --lane quality_near_miss=reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/provider/near-miss.jsonl \
  --lane cyclical_normalization=reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/provider/cyclical.jsonl \
  --output-dir reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/provider \
  --analysis-as-of <ISO-8601> \
  --source-id <provider-source-id> \
  --per-lane 15 --max-pool 60 --minimum-pool 30

出力 provider-prefilter-audit.json を --discovery-audit に、provider-prefilter-pool.jsonl を候補プールに使用します。

python3 skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/build_discovery_pool.py \
  --input reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/universe.jsonl \
  --output-dir reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/discovery \
  --source-id <listing-source-id> \
  --min-market-cap 500000000 \
  --max-market-cap 20000000000 \
  --user-requested-min-market-cap 500000000 \
  --user-requested-max-market-cap 20000000000 \
  --max-pool 120 \
  --per-cell 3

ブロードスクリーン前に日付付き年次コンセンサス行を正規化します。--estimate-as-of は必須です。解決するNTM／FY1行を持たない企業は、生の外年データを診断専用に保持し unavailable になるかエンリッチに残ります。最新のフォワードP/Eは付与できません。

python3 skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/normalize_estimates.py \
  --estimates reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/discovery/raw-annual-estimates.jsonl \
  --listing-input reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/discovery/discovery-pool.jsonl \
  --analysis-as-of <ISO-8601> \
  --estimate-as-of <ISO-8601> \
  --source-id <estimate-source-id> \
  --output reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/discovery/enriched-candidate-pool.jsonl

正規化済み予想行を範囲限定プールにマージし screen_universe.py を実行します。明示的な取得範囲と上場列挙証跡を指定し、生成監査を --discovery-audit で通します。

python3 skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/screen_universe.py \
  --input reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/universe.jsonl \
  --candidate-pool reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/discovery/enriched-candidate-pool.jsonl \
  --discovery-audit reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/discovery/discovery-audit.json \
  --output-dir reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/broad-screen \
  --analysis-as-of <ISO-8601> \
  --source-id <listing-source-id> \
  --candidate-source-id <estimate-source-id> \
  --candidate-generation-mode liquidity_stratified_estimates \
  --retrieval-min-market-cap 500000000 \
  --retrieval-max-market-cap 20000000000 \
  --user-requested-min-market-cap 500000000 \
  --user-requested-max-market-cap 20000000000 \
  --provider-reported-total <count> \
  --pages-fetched <count> \
  --pagination-exhausted \
  --config skills/us-undervalued-growth-screener/assets/screening-config.example.json \
  --max-deep-dives 5

コマンドが終了コード 2 で終わった場合 enrichment-queue.json と broad-screen-audit.json を調べ、同一タスク内でエンリッチを継続して再実行します。すべての行が解決し、生成監査が範囲限定スコープを証明した後にのみ --candidate-pool-exhausted を渡します。

ステップ3 — 実行をチェックポイント

スクリーニング監査を初期化して紐付けます。

python3 skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/manage_run_state.py init \
  --run-dir reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/run \
  --analysis-as-of <ISO-8601> \
  --price-as-of <ISO-8601> \
  --session regular_close \
  --price-source-id <source-id> \
  --market-context reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/market-context.json \
  --global-sources reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/global-sources.json \
  --base-commit <git-sha>

python3 skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/manage_run_state.py set-screening-audit \
  --run-dir reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/run \
  --audit reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/broad-screen/broad-screen-audit.json \
  --universe-artifact reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/broad-screen/universe-audit-results.jsonl \
  --candidate-artifact reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/broad-screen/broad-screen-results.jsonl

ステップ4 — 選定ディープダイブを完了

選定シンボルごとに以下を行います。

  1. 先にコーポレートアクションのプレフライトを実施。
  2. 最新四半期と通年を別々に検証。
  3. 標準FCFとTTMエビデンスを構築。
  4. キャッシュ分類を正規化。
  5. 同一基準の現行／2年前／3年前バリュエーション期間を構築。
  6. 独立した予測ブリッジを構築。
  7. 調整後指標をGAAPに照合。
  8. ROIC、EBITDA、SBC、希薄化、ピア、セクター／景気循環エビデンスを収集。
  9. 最終候補ステータスが review_required、screened_out、excluded になる場合でも候補を verified として保存。
python3 skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/manage_run_state.py save-candidate \
  --run-dir reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/run \
  --candidate reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/candidates/<SYMBOL>.json \
  --stage verified

ステップ5 — 完了と組み立て 

python3 skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/manage_run_state.py set-status \
  --run-dir reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/run \
  complete

python3 skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/manage_run_state.py assemble \
  --run-dir reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/run \
  --output reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/final/final-snapshot.json

ステップ6 — 厳格評価と修復ループ 

python3 skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/evaluate_candidates.py \
  --input reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/final/final-snapshot.json \
  --artifact-root reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id> \
  --output-dir reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/final \
  --language ja \
  --strict \
  --require-final

終了コード 0 かつ出力に以下を含む場合のみ正式結果として提示します。

contract.valid = true
ranking_status = final
unprocessed_candidates = []
runtime.contract_revision = 3.5

ステップ7 — 公開前監査と自己完結バンドル

生成された最終JSONとMarkdownを特定し、以下を実行します。

python3 skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/prepublish_audit.py \
  --report-json reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/final/<report>.json \
  --report-md reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/final/<report>.md \
  --artifact-root reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id> \
  --output reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/final/prepublish-audit.json

python3 skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/bundle_run_artifacts.py \
  --run-dir reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id> \
  --report-json reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/final/<report>.json \
  --report-md reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/final/<report>.md \
  --output reports/us-undervalued-growth-screener/<run-id>/final/us-undervalued-growth-screen-<date>.zip

両コマンドとも終了コード 0 が必須です。自己完結ZIPをレポートとともに提示します。

6. リファレンス

リファレンス:

  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/autonomous-execution.md
  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/checkpointing.md
  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/claude-code-execution.md
  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/data-contract.md
  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/full-universe-snapshot.md
  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/methodology-ja.md
  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/methodology.md
  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/migration-v1-to-v2.md
  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/migration-v2-to-v3.md
  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/migration-v3-to-v3.1.md
  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/migration-v3.1-to-v3.2.md
  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/migration-v3.2-to-v3.3.md
  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/migration-v3.3-to-v3.4.md
  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/migration-v3.4-to-v3.5.md
  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/migration-v3.5-to-v3.6.md
  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/migration-v3.6-to-v3.6.1.md
  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/original-prompt-mapping.md
  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/output-template.md
  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/research-checklist.md
  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/review-regression-matrix.md
  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/scoring-rubric.md
  • skills/us-undervalued-growth-screener/references/sector-kpis.md

スクリプト:

  • skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/build_discovery_pool.py
  • skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/build_provider_prefilter_pool.py
  • skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/bundle_run_artifacts.py
  • skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/coverage_semantics.py
  • skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/estimate_snapshot.py
  • skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/evaluate_candidates.py
  • skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/fmp_client.py
  • skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/manage_run_state.py
  • skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/normalize_estimates.py
  • skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/prepublish_audit.py
  • skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/research_contract.py
  • skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/run_pipeline.py
  • skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/screen_universe.py
  • skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/screening_semantics.py
  • skills/us-undervalued-growth-screener/scripts/skill_version.py