Weekly Performance Digest

trader-memory-core の CLOSED thesis から、週次の成績サマリーを生成するスキルです。勝率、期待値、profit factor、R multiple、MAE / MFE、勝ち負けのパターンをローカル計算だけで集計します。

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

Weekly Performance Digest は、1週間にクローズしたトレードを 1 つの成績レポートへ集約します。

読み取る主な入力は、trader-memory-core が管理する CLOSED thesis ファイルです。デフォルトでは state/theses/th_*.yaml を対象にします。

集計する内容:

  • 勝率
  • 期待値
  • profit factor
  • R multiple
  • MAE / MFE
  • source skill、exit reason、thesis type、sector、mechanism tag、screening grade 別の内訳
  • 週の最大勝ち、最大負け、主な学び

出力は JSON レコードと人間が読む Markdown レポートです。有料 API は不要で、純粋なローカル計算として動きます。

2. 使う場面

  • 週末に、実現損益ベースの成績をまとめて振り返りたい
  • クローズ済みポジション全体の勝率と期待値を測りたい
  • どの source skill、exit reason、sector、mechanism が勝ち負けに寄与したか確認したい
  • 4週分をまとめて月次レビューへ渡したい
  • 実際に閉じたトレードに基づく「何が効いたか / 効かなかったか」を素早く見たい

3. 前提条件

  • Python 3.9+
  • PyYAML
  • trader-memory-core の thesis YAML state directory。通常は state/theses/
  • API キーは不要

4. クイックスタート 

python3 skills/weekly-performance-digest/scripts/generate_weekly_digest.py \
  --state-dir state/theses \
  --from-date 2026-06-13 --to-date 2026-06-20 \
  --output-dir reports/ -v

5. ワークフロー

Step 1: 対象週の digest を生成する 

python3 skills/weekly-performance-digest/scripts/generate_weekly_digest.py \
  --state-dir state/theses \
  --from-date 2026-06-13 --to-date 2026-06-20 \
  --output-dir reports/ -v

デフォルト:

  • --state-dir state/theses
  • --from-date: --to-date の 7日前
  • --to-date: 今日
  • --output-dir reports/

日付フラグを省略すると、直近 7 日分を集計します。

Step 2: レポートを読む

実行後、次のファイルが生成されます。

  • reports/weekly_digest_<to-date>.json
  • reports/weekly_digest_<to-date>.md

Markdown では executive summary、metrics table、pattern breakdowns、top winners / losers を確認します。JSON は後続の月次レビューや postmortem に渡せます。

Step 3: 下流レビューへ渡す

複数週の JSON digest をまとめて月次レビューへ渡したり、postmortem / coach ステップで参照したりします。このスキルは記述的な集計を行うだけなので、実際のルール変更は通常のレビュー手順で判断します。

6. リソース

参照資料:

  • skills/weekly-performance-digest/references/weekly-digest-metrics.md

スクリプト:

  • skills/weekly-performance-digest/scripts/generate_weekly_digest.py