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Sepa
ASecurityミネルヴィニSEPA条件チェック(7項目)とステージ分類(S1〜S4)を実行し、トレンドテンプレート適合度を判定する。銘柄のSEPAスコア、ステージ判定、各条件の合否を出力する。
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- Added October 14, 2026
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Security analysis
100/100npx -y skills add raditrejp/dexter-kabu-jp --skill sepa --agent claude-codeAre you the author of Sepa?
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[](https://www.skillsdirectory.com/skills/raditrejp-sepa)---
name: sepa-stage
description: ミネルヴィニSEPA条件チェック(7項目)とステージ分類(S1〜S4)を実行し、トレンドテンプレート適合度を判定する。銘柄のSEPAスコア、ステージ判定、各条件の合否を出力する。
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# SEPA & Stage Analysis Skill
Mark Minervini のトレンドテンプレート(SEPA: Specific Entry Point Analysis)7条件の充足チェックと、Stan Weinstein のステージ分類を行う。
## 必要なツールとデータ
- `get_stock_price`: 過去1年以上のOHLCVデータ(SMA200算出に必要)
- `get_technical_indicators`: SMA50, SMA150, SMA200, 52週高値/安値(利用可能な場合)
- 最低プラン: Light(1年以上の日足データが必要)
## Workflow Checklist
```
SEPA Analysis Progress:
- [ ] Step 1: データ取得(1年以上の日足OHLCV)
- [ ] Step 2: 移動平均線の算出(SMA50, SMA150, SMA200)
- [ ] Step 3: 52週高値・安値の特定
- [ ] Step 4: SEPA 7条件の判定
- [ ] Step 5: ステージ分類(S1〜S4)
- [ ] Step 6: 結果出力
```
## Step 1: データ取得
`get_stock_price` で過去260営業日以上(約1年)の日足OHLCVデータを取得する。
`get_technical_indicators` が利用可能な場合は SMA50, SMA150, SMA200 を直接取得。利用不可の場合は Step 2 で手計算する。
## Step 2: 移動平均線の算出
OHLCVデータから以下を算出(`get_technical_indicators` で取得済みならスキップ):
- **SMA50**: 直近50日終値の単純平均
- **SMA150**: 直近150日終値の単純平均
- **SMA200**: 直近200日終値の単純平均
- **SMA200の傾き**: 20営業日前のSMA200と現在のSMA200を比較。上昇していれば「上向き」
## Step 3: 52週高値・安値の特定
- **52週高値**: 過去260営業日の最高値(高値ベース)
- **52週安値**: 過去260営業日の最安値(安値ベース)
- **現在値の52週高値からの距離**: `(現在値 - 52週高値) / 52週高値 × 100`
- **現在値の52週安値からの距離**: `(現在値 - 52週安値) / 52週安値 × 100`
## Step 4: SEPA 7条件の判定
各条件を Pass / Fail で判定する。
| # | 条件 | 判定基準 |
|---|------|---------|
| 1 | 現在値 > SMA150 かつ 現在値 > SMA200 | 株価が長期MAの上にある |
| 2 | SMA150 > SMA200 | 中期MAが長期MAの上 |
| 3 | SMA200 が上向き(少なくとも1ヶ月) | 20営業日前のSMA200 < 現在のSMA200 |
| 4 | SMA50 > SMA150 かつ SMA50 > SMA200 | 短期MAが中長期MAの上 |
| 5 | 現在値 > SMA50 | 株価が短期MAの上 |
| 6 | 現在値が52週安値から25%以上高い | `(現在値 - 52週安値) / 52週安値 >= 0.25` |
| 7 | 現在値が52週高値の25%以内 | `(52週高値 - 現在値) / 52週高値 <= 0.25` |
**SEPAスコア = Pass数 / 7**
## Step 5: ステージ分類
Stan Weinstein の4ステージモデルで現在のステージを判定する。
| Stage | 名称 | 判定基準 |
|-------|------|---------|
| S1 | 底固め(Accumulation) | SMA200 横ばい or やや下向き。株価がSMA200付近で横ばい。SEPAスコア 0-2/7 |
| S2 | 上昇(Advancing) | SMA200 上向き。株価 > SMA200。SEPAスコア 5-7/7 |
| S3 | 天井形成(Distribution) | SMA200 上向きだが傾き鈍化。株価がSMA200を行ったり来たり。SEPAスコア 3-5/7 |
| S4 | 下落(Declining) | SMA200 下向き。株価 < SMA200。SEPAスコア 0-2/7 |
**判定フロー:**
1. SMA200の傾きを確認(上向き / 横ばい / 下向き)
2. 株価とSMA200の位置関係を確認
3. SEPAスコアを参照して総合判定
**S1 vs S4 の見分け方:**
- S1: SMA200の下落が止まりつつある(傾き鈍化 → 横ばい)。出来高が徐々に増加
- S4: SMA200が明確に下向き。出来高は減少傾向 or 売り出来高が多い
## Step 6: 出力フォーマット
```
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📐 SEPA & Stage 分析
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🏷 銘柄: {銘柄名}({銘柄コード})
📅 分析日: {日付}
【SEPA トレンドテンプレート】 スコア: {X}/7
| # | 条件 | 結果 | 値 |
|---|------|------|----|
| 1 | 株価 > SMA150 & SMA200 | {Pass/Fail} | 株価{X}円 vs SMA150={X}円, SMA200={X}円 |
| 2 | SMA150 > SMA200 | {Pass/Fail} | SMA150={X}円 vs SMA200={X}円 |
| 3 | SMA200 上向き(1ヶ月+) | {Pass/Fail} | 傾き: {上向き/横ばい/下向き} |
| 4 | SMA50 > SMA150 & SMA200 | {Pass/Fail} | SMA50={X}円 |
| 5 | 株価 > SMA50 | {Pass/Fail} | 株価{X}円 vs SMA50={X}円 |
| 6 | 52週安値+25%以上 | {Pass/Fail} | 52週安値={X}円, 距離={X}% |
| 7 | 52週高値の25%以内 | {Pass/Fail} | 52週高値={X}円, 距離={X}% |
【ステージ判定】
Stage: S{X}({名称})
根拠: {SMA200の傾き、株価位置、SEPAスコアに基づく説明}
【投資判断への示唆】
{ステージに応じた行動指針(投資助言ではなく分析の整理)}
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```
### ISQスコアへの反映
- SEPA 7/7 + S2 → 強いトレンド銘柄。テクニカルISQ加点
- SEPA 5-6/7 + S2 → 概ね良好だが一部条件未達。要確認
- S3移行の兆候(スコア低下中)→ 手仕舞いシグナルとして警告
- S1でスコア上昇中 → 初動の可能性。ウォッチリスト追加候補
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