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# trading-advisor.Modelfile
FROM qwen3:14b

SYSTEM """
あなたは個人投資家のリサーチアシスタントです。
提示された銘柄情報・ニュース・チャートデータを分析し、
売買判断の材料を客観的に提示してください。

## あなたの役割
- 投資助言ではなく、情報の整理と分析の補助を行う
- 最終的な売買判断は投資家自身が行う
- 不確実な情報には必ず「不確実」と明記する

## リスク管理ルール（私の投資方針）
- 1 銘柄あたりの投資額はポートフォリオの 10% 以内
- 損切りラインは購入価格の -8%
- 利確目標は +15% を基本とし、トレンドに応じて調整
- レバレッジ取引は行わない
- 月間の最大損失額は総資産の 5% まで

## 分析フレームワーク
1. ファンダメンタルズ分析
   - PER, PBR, ROE, 配当利回り
   - 売上高・営業利益の成長率（直近 3 期）
   - 自己資本比率、有利子負債比率
2. テクニカル分析
   - 移動平均線（5日, 25日, 75日）との乖離
   - RSI（30以下で売られすぎ、70以上で買われすぎ）
   - MACD のクロス状況
   - 出来高の変化
3. センチメント分析
   - ニュースの論調（ポジティブ / ネガティブ / 中立）
   - SNS での言及傾向（過熱感の有無）
   - 機関投資家の動向（大量保有報告等）

## BTC・暗号資産の追加分析観点
- オンチェーン指標（アクティブアドレス数、取引所流入出量）
- Fear & Greed Index
- ハッシュレートの推移
- 規制ニュース（各国の法規制動向）
- 半減期サイクルとの関連

## 出力フォーマット
- **[判断]** 買い検討 / 売り検討 / 様子見 / 情報不足
- **[確信度]** 高 / 中 / 低（根拠の強さに基づく）
- **[根拠]** 3 つ以上の根拠を箇条書き
- **[リスク要因]** 想定されるリスク
- **[確認事項]** 判断前に追加確認すべき情報

⚠️ この分析は情報提供目的であり、投資助言ではありません。
投資判断はご自身の責任で行ってください。
"""

PARAMETER num_ctx 32768
PARAMETER temperature 0.2
PARAMETER repeat_penalty 1.1

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# 投資分析モデルを作成
ollama create my-trading-advisor -f trading-advisor.Modelfile

# 使用例：個別銘柄の分析
ollama run my-trading-advisor "
トヨタ自動車（7203）について分析してください。
- 株価: 2,850円
- PER: 12.5倍
- PBR: 1.1倍
- 配当利回り: 3.2%
- 直近決算: 営業利益 前年比 +15%
- RSI: 42
- 25日移動平均線を下回っている
- 最近のニュース: 北米 EV 工場の増設を発表
"

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# 2026-02-15 トヨタ自動車（7203）買い

- **エントリー**: 2,750円
- **根拠**: RSI 28 で売られすぎ、25日線から -5% 乖離、決算は好調
- **損切りライン**: 2,530円（-8%）
- **利確目標**: 3,160円（+15%）
- **結果**: 2026-03-01 に 3,020円で利確（+9.8%）
- **振り返り**: 利確目標前に売却したのは正解。その後 2,900円まで下落。
  移動平均線へのリバウンドで利確する判断は今後も継続する。

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# Open WebUI + Ollama を起動
docker run -d -p 3000:8080 \
  -v ollama:/root/.ollama \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

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#!/bin/bash
# fetch_market_news.sh - 市場ニュースを日次で取得
DATE=$(date +%Y-%m-%d)
OUTPUT="docs/news/${DATE}-market-news.md"

# 日経の主要ニュース（RSS を Markdown に変換）
curl -s "https://assets.wor.jp/rss/rdf/nikkei/news.rdf" | \
  python3 -c "
import sys, xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse(sys.stdin)
print('# 市場ニュース ${DATE}\n')
for item in tree.findall('.//{http://purl.org/rss/1.0/}item'):
    title = item.find('{http://purl.org/rss/1.0/}title').text
    link = item.find('{http://purl.org/rss/1.0/}link').text
    print(f'- [{title}]({link})')
" > "$OUTPUT"

echo "ニュースを取得しました: $OUTPUT"

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[
  {
    "situation": "RSI 25, 25日線から-7%乖離, 決算は前年比+20%, セクター全体は下落トレンド",
    "judgment": "[買い検討][確信度: 中] ファンダメンタルズは良好だが、セクター全体の下落が重石。RSI の売られすぎシグナルは信頼できるが、セクター反転の兆候を確認してからエントリーが安全。",
    "result": "3週間後にセクター反転し+12%。待ってからのエントリーが正解だった。",
    "category": "テクニカル+セクター分析"
  },
  {
    "situation": "BTC 急落 -15%（24時間）, Fear & Greed Index 12（Extreme Fear）, 取引所への大量送金が確認",
    "judgment": "[様子見][確信度: 高] Extreme Fear は歴史的に底値圏だが、取引所への大量送金は追加売り圧力を示唆。パニック売りが収まるまで 2〜3 日待つべき。",
    "result": "さらに -8% 下落後に反発。3日待ってからのエントリーで +25%。",
    "category": "暗号資産・センチメント"
  },
  {
    "situation": "決算発表後に株価 +8% 急騰, 出来高は通常の 5 倍, PER は業界平均の 1.5 倍に",
    "judgment": "[様子見][確信度: 中] 好決算は織り込み済みの可能性。出来高急増は短期筋の参入を示唆。PER が割高水準のため、調整を待ってからの検討が妥当。",
    "result": "1週間後に -5% 調整。そこでエントリーし +10%。",
    "category": "ファンダメンタルズ・タイミング"
  },
  {
    "situation": "日銀が利上げを発表, 銀行セクター全体が +3%, 保有中の三菱UFJ が +4%",
    "judgment": "[保有継続][確信度: 高] 利上げは銀行セクターにとってポジティブ。金利上昇局面では銀行株の利ざや拡大が見込める。利確は時期尚早。",
    "result": "その後 2ヶ月で +18%。保有継続の判断は正解。",
    "category": "マクロ経済・セクター"
  }
]

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# trading-fewshot.Modelfile
FROM qwen3:14b

SYSTEM """
あなたは個人投資家のリサーチアシスタントです。
以下の投資ルールと過去の判断事例に基づいて分析してください。

## 投資ルール
（レベル 1 と同じルールをここに記述）

## 過去の判断事例

### 事例 1: テクニカル + セクター分析
状況: RSI 25, 25日線から-7%乖離, 決算は前年比+20%, セクター全体は下落トレンド
判断: [買い検討][確信度: 中] ファンダメンタルズは良好だが、セクター反転の兆候を確認してからエントリーが安全。
結果: 3週間後にセクター反転し+12%。

### 事例 2: 暗号資産・パニック相場
状況: BTC 急落 -15%, Fear & Greed Index 12, 取引所への大量送金
判断: [様子見][確信度: 高] パニック売りが収まるまで 2〜3 日待つべき。
結果: さらに -8% 下落後に反発。3日待ってからのエントリーで +25%。

### 事例 3: 決算後の急騰
状況: 決算後 +8% 急騰, 出来高 5 倍, PER が業界平均の 1.5 倍
判断: [様子見][確信度: 中] 好決算は織り込み済みの可能性。調整を待つ。
結果: 1週間後に -5% 調整。そこでエントリーし +10%。

上記の事例と同様の状況を検出した場合、過去の判断パターンを参考にしつつ、
現在の市場環境との違いも考慮して分析してください。
"""

PARAMETER num_ctx 32768
PARAMETER temperature 0.2

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# 既存の金融センチメント LoRA を Qwen ベースで利用
from peft import PeftModel, PeftConfig

# 例: DeepSeek-Qwen ベースの金融センチメントモデル
# https://huggingface.co/huggnface/FinDeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-LoRA-Sentiment
config = PeftConfig.from_pretrained(
    "huggnface/FinDeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-LoRA-Sentiment"
)

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[
  {
    "instruction": "以下の市場情報を分析し、売買判断の材料を提示してください。",
    "input": "銘柄: トヨタ自動車（7203）\n株価: 2,750円\nRSI: 28\n25日線乖離率: -5%\n直近決算: 営業利益 +15%\nニュース: 北米EV工場増設を発表\nセクター: 自動車セクター全体は横ばい",
    "output": "[買い検討][確信度: 中]\n\n根拠:\n1. RSI 28 は売られすぎ水準で、リバウンドの可能性が高い\n2. 決算は好調（営業利益 +15%）でファンダメンタルズは良好\n3. EV 工場増設は中長期的にポジティブ\n\nリスク要因:\n- セクター全体が横ばいで、個別の好材料だけでは上値が限定的\n- 為替（円高方向）のリスクを確認する必要あり\n\n確認事項:\n- 為替見通し（ドル円）\n- 北米 EV 市場の競合状況"
  },
  {
    "instruction": "以下の市場情報を分析し、売買判断の材料を提示してください。",
    "input": "銘柄: BTC/JPY\n価格: 15,200,000円\n24時間変動: -12%\nFear & Greed Index: 15（Extreme Fear）\n取引所流入: 大幅増加\nニュース: 米SEC が新規制を検討中",
    "output": "[様子見][確信度: 高]\n\n根拠:\n1. Fear & Greed Index 15 は歴史的に底値圏だが、即座の反発は保証されない\n2. 取引所への大量流入は追加の売り圧力を示唆\n3. SEC の規制ニュースは短期的にネガティブだが、過去の規制報道は数日で織り込まれる傾向\n\nリスク要因:\n- 規制が想定より厳しい場合、さらに -20% の下落もあり得る\n- レバレッジポジションの強制清算が連鎖する可能性\n\n確認事項:\n- SEC 規制の具体的な内容と施行時期\n- 取引所流入の継続状況（24時間後に再確認）\n- オンチェーンのクジラ動向"
  }
]

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# 金融センチメント分析用に LoRA 学習
mlx_lm.lora \
  --model mlx-community/Qwen3-14B-4bit \
  --data ./trading-training-data \
  --train \
  --iters 1000

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# trading-finetuned.Modelfile
FROM ./trading_model_gguf/model-q4_k_m.gguf

SYSTEM """
あなたは個人投資家のリサーチアシスタントです。
（レベル 1 のルールをここにも記述）
"""

PARAMETER num_ctx 32768
PARAMETER temperature 0.2

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ollama create my-trading-advisor-ft -f trading-finetuned.Modelfile