dexter-kabu-jp

Claude Codeで使える日本株分析AIキット

> GitHub 18,000+ starsの金融AIエージェント virattt/dexter をベースに、JPMorgan Python Training のモンテカルロ法・Altman Z''等の分析手法を導入。Claude Code統合・ラジ株ナビMCP連携・独自分析スキルを追加した日本株対応拡張版です。

「トヨタを分析して」と聞くだけで、DCF・モンテカルロ・Altman Z''・PEGレシオ・ネットネット株判定・SEPA・需給分析など15のスキルが全自動で走ります。約3,800社の財務データとスクリーニングに対応。

• 15の分析スキル: SEPA、ダウ理論、グランビル、需給、DCF、Altman Z''信用リスク、モンテカルロ予測、相関分析、総合分析 等
• ISQシグナルフレームワーク: 投資シグナルを5次元（確信度・インパクト・織込度・緊急度・方向性）で定量評価
• 独立Evaluator: AIが生成した分析をAIが検証。データ充足度・整合性・独自洞察・アクション可能性の4軸で品質保証
• 4つのデータソース: JQuants API v2 + ラジ株ナビ MCP + TradingView MCP + TDnet MCP
• 永続メモリ: 過去の分析を記憶し、シグナルの変化を追跡

Claude Codeをお持ちの場合、最も簡単に使えます。LLM APIキーは不要です。

git clone https://github.com/raditrejp/dexter-kabu-jp.git
cd dexter-kabu-jp
claude

初回起動時にAIが案内に従ってAPIキーの設定を行います:

1. JQuants APIキー（無料プランあり）— 株価データ用
2. ラジ株ナビ APIキー（無料プランあり）— 財務データ用

> トヨタを分析して
→ DCF + Altman Z'' + PEGレシオ + ネットネット + CFパターン + SEPA + ダウ理論 + グランビル + 需給 + モンテカルロ + 相関を自動実行

> ROE15%以上で配当利回り3%以上の銘柄を探して
→ 約3,800社からスクリーニング

> 7203のDCF分析して
→ 3シナリオ（保守・ベース・楽観）で理論株価を算出

Claude Codeを使わず、独立したチャットアプリとして使う場合の手順です。

• Bun (v1.0以上)
• JQuants API アカウント（無料プランから利用可能）
• ラジ株ナビ MCP APIキー（推奨・無料プランあり）— EDINETベースの財務データ・スクリーナー
• LLM APIキー（OpenAI / Anthropic / Google / Ollama のいずれか1つ）

git clone https://github.com/raditrejp/dexter-kabu-jp.git
cd dexter-kabu-jp
bun install

cp env.example .env

.env を開き、最低限以下を設定してください:

# JQuants（必須）— https://jpx-jquants.com/ で無料登録 → ダッシュボードでAPIキー発行
JQUANTS_API_KEY=your-api-key

# ラジ株ナビ MCP（推奨・無料プランあり）— https://radikabunavi.com/mcp-service で登録 → APIキー発行
# 財務データ・スクリーナーに必要。設定しないとこれらの機能は無効になります
RADIKABUNAVI_API_KEY=your-api-key

# LLM APIキー（いずれか1つ）