# 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。

- Skill: `okikusan-public/stock-report` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add okikusan-public/stock-report`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/okikusan-public/stock-report/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Docs & Writing
- Author: okikusan-public (https://skillmd.com/u/okikusan-public)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/okikusan-public/stock-report

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# 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。

```bash
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？