How do I install the Stock Report skill?

Run npx skillmds@latest add okikusan-public/stock-report in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.

Is Stock Report safe to use?

This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.

Which AI agents work with Stock Report?

This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.

Is Stock Report free to use?

Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.

Who published Stock Report?

okikusan-public (@okikusan-public) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.

Stock Report by okikusan-public — Agent Skill

Name: Stock Report
Author: okikusan-public

Stock Report

個別銘柄・ETFの詳細レポート。ティッカーシンボルを指定して財務分析レポートを生成する。個別株はバリュエーション・割安度判定・株主還元率を表示。ETFは経費率・AUM・ファンド規模を自動評価。

File contents

個別銘柄レポートスキル

$ARGUMENTS からティッカーシンボルを取り出し、以下のコマンドを実行してください。

python3 /Users/kikuchihiroyuki/stock-skills/.claude/skills/stock-report/scripts/generate_report.py $ARGUMENTS

出力内容

セクター・業種
株価情報: 現在値、時価総額
バリュエーション: PER, PBR, 配当利回り, ROE, ROA, 利益成長率
割安度判定: 0-100点スコア + 判定（割安/やや割安/適正/割高）
株主還元（KIK-375）: 配当利回り + 自社株買い利回り = 総株主還元率
逆張りシグナル（KIK-504/533）: 逆張りスコア (0-100) + グレード (A/B/C/D) + 3軸内訳 (テクニカル/バリュエーション/ファンダメンタル乖離)
業界コンテキスト（KIK-433, Neo4j 接続時）: 同セクターの直近業界リサーチから追い風・リスクを自動表示

ETF自動検出（KIK-469）

ETF（quoteType=ETF）を自動検出し、個別株レポートの代わりにETF専用レポートを出力する:

ファンド概要: カテゴリ、ファンドファミリー、純資産総額(AUM)、経費率
経費率評価: 超低コスト（<=0.1%）/ 低コスト（<=0.5%）/ やや高め（<=1.0%）/ 高コスト（>1.0%）
パフォーマンス: 現在値、配当利回り、β値、52週レンジ
ファンド規模: 大規模（$10B+）/ 中規模（$1B+）/ 小規模（$100M+）/ 極小（<$100M）

結果をそのまま表示してください。

前提知識統合ルール (KIK-466)

get_context.py の出力に以下がある場合、レポート結果と統合して回答する:

スクリーニング出現回数: 「3回スクリーニング上位 → 繰り返し注目される銘柄」
購入経緯（BOUGHT）: 保有中なら「保有銘柄として: 含み益+12%、テーゼとの整合性は良好」
過去レポート: 前回の数値との差分。「PER: 12.3→8.5（改善）、ROE: 15%→12%（低下）」
投資メモ: 懸念・テーゼがあればレポートに織り込む。「懸念メモ: 在庫リスク → 最新四半期で在庫圧縮確認」
リサーチ履歴: 前回リサーチの要点を参照し、変化点をハイライト

分析結論の記録促し

バリュエーション判定・割安度判定・バリュートラップ判定で具体的な投資見解を含む回答をした場合:

💡 この分析を投資メモとして記録しますか？

---name: stock-reportdescription: 個別銘柄・ETFの詳細レポート。ティッカーシンボルを指定して財務分析レポートを生成する。個別株はバリュエーション・割安度判定・株主還元率を表示。ETFは経費率・AUM・ファンド規模を自動評価。---# 個別銘柄レポートスキル$ARGUMENTS からティッカーシンボルを取り出し、以下のコマンドを実行してください。```bashpython3 /Users/kikuchihiroyuki/stock-skills/.claude/skills/stock-report/scripts/generate_report.py $ARGUMENTS```## 出力内容- **セクター・業種**- **株価情報**: 現在値、時価総額- **バリュエーション**: PER, PBR, 配当利回り, ROE, ROA, 利益成長率- **割安度判定**: 0-100点スコア + 判定（割安/やや割安/適正/割高）- **株主還元**（KIK-375）: 配当利回り + 自社株買い利回り = **総株主還元率**- **逆張りシグナル**（KIK-504/533）: 逆張りスコア (0-100) + グレード (A/B/C/D) + 3軸内訳 (テクニカル/バリュエーション/ファンダメンタル乖離)- **業界コンテキスト**（KIK-433, Neo4j 接続時）: 同セクターの直近業界リサーチから追い風・リスクを自動表示### ETF自動検出（KIK-469）ETF（quoteType=ETF）を自動検出し、個別株レポートの代わりにETF専用レポートを出力する:- **ファンド概要**: カテゴリ、ファンドファミリー、純資産総額(AUM)、経費率- **経費率評価**: 超低コスト（<=0.1%）/ 低コスト（<=0.5%）/ やや高め（<=1.0%）/ 高コスト（>1.0%）- **パフォーマンス**: 現在値、配当利回り、β値、52週レンジ- **ファンド規模**: 大規模（$10B+）/ 中規模（$1B+）/ 小規模（$100M+）/ 極小（<$100M）結果をそのまま表示してください。## 前提知識統合ルール (KIK-466)get_context.py の出力に以下がある場合、レポート結果と統合して回答する:- **スクリーニング出現回数**: 「3回スクリーニング上位 → 繰り返し注目される銘柄」- **購入経緯（BOUGHT）**: 保有中なら「保有銘柄として: 含み益+12%、テーゼとの整合性は良好」- **過去レポート**: 前回の数値との差分。「PER: 12.3→8.5（改善）、ROE: 15%→12%（低下）」- **投資メモ**: 懸念・テーゼがあればレポートに織り込む。「懸念メモ: 在庫リスク → 最新四半期で在庫圧縮確認」- **リサーチ履歴**: 前回リサーチの要点を参照し、変化点をハイライト### 分析結論の記録促しバリュエーション判定・割安度判定・バリュートラップ判定で具体的な投資見解を含む回答をした場合:> 💡 この分析を投資メモとして記録しますか？

Frequently asked questions