AIエージェントでFXテクニカル分析を自動化する：指標解釈から判断フローの設計まで

現在の状況を評価してください：
- RSI14: 68（直前: 65）
- MACD: シグナルラインを上抜いて3バー経過
- ADX14: 32（トレンド強度: 強）
- EMA20 vs EMA50: EMA20がEMA50を150pips上回る
- ボリンジャーバンド: 中央バンドより上、上限バンドから25pips

評価形式: {"trend_strength": 1-5, "momentum_status": "accelerating/stable/fading", "risk_note": "注意事項があれば"}

import anthropic
import base64

client = anthropic.Anthropic()

def analyze_chart_image(image_path: str, currency_pair: str) -> dict:
    """チャート画像をClaudeに送って分析させる"""
    
    with open(image_path, "rb") as f:
        image_data = base64.standard_b64encode(f.read()).decode("utf-8")
    
    prompt = f"""このFXチャート（{currency_pair}、4時間足）を分析してください。

以下のJSON形式のみで回答してください：
{{
  "trend": "up/down/range",
  "key_patterns": ["識別したパターンのリスト"],
  "support": 数値（直近のサポートライン）,
  "resistance": 数値（直近のレジスタンスライン）,
  "bias_score": -5から+5（+が強気、-が弱気）,
  "key_concern": "最も重要な注意事項（1文）"
}}"""

    message = client.messages.create(
        model="claude-opus-4-8",
        max_tokens=256,
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": "image/png",
                        "data": image_data,
                    },
                },
                {"type": "text", "text": prompt}
            ],
        }]
    )
    
    import json
    try:
        return json.loads(message.content[0].text)
    except:
        return {"error": "parse_failed", "raw": message.content[0].text}

複数時間軸の状況を評価してください：

日足: EMA20 > EMA50、RSI 58（強気バイアス）
4時間足: EMA20 が EMA50 を下抜き（弱気サイン）、RSI 44
1時間足: 下降チャネル形成中

トレード方向: 4時間足でのロングエントリーを検討中

以下を判定してください：
1. 時間軸間の整合性（高/中/低）
2. 現在の最適なアクション（エントリー待機/見送り/ショート検討）
3. エントリーを正当化する条件（何が揃えばロングできるか）

定期実行（例: 15分ごと）
    ↓
MT5からテクニカルデータを取得（Python mt5 ライブラリ）
    ↓
Claude APIに渡して分析実行（アプローチ1または2）
    ↓
判断スコアを評価
    ↓  スコアが閾値以上の場合のみ
EA（MT5）にシグナルを送信
    ↓
EA側でエントリー実行（ロット・SL・TPはEA側で制御）

import MetaTrader5 as mt5
import pandas as pd

def get_technical_data(symbol: str, timeframe=mt5.TIMEFRAME_H4, bars=50) -> dict:
    """MT5からテクニカル指標データを取得する"""
    mt5.initialize()
    
    rates = mt5.copy_rates_from_pos(symbol, timeframe, 0, bars)
    df = pd.DataFrame(rates)
    
    # EMAの計算
    df['ema20'] = df['close'].ewm(span=20).mean()
    df['ema50'] = df['close'].ewm(span=50).mean()
    
    # RSIの計算
    delta = df['close'].diff()
    gain = delta.where(delta > 0, 0).ewm(span=14).mean()
    loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).ewm(span=14).mean()
    rs = gain / loss
    df['rsi'] = 100 - (100 / (1 + rs))
    
    # ADXの計算（簡略版）
    # ※ 実際はtr/+DM/-DMの計算が必要
    
    latest = df.iloc[-1]
    
    return {
        "symbol": symbol,
        "close": float(latest['close']),
        "ema20": float(latest['ema20']),
        "ema50": float(latest['ema50']),
        "rsi": float(latest['rsi']),
        "ema_cross": "above" if latest['ema20'] > latest['ema50'] else "below"
    }

あなたはFXシステムのテクニカル分析エージェントです。

役割:
- 数値テクニカルデータの統合解釈と環境分類
- チャートパターンの識別と言語化
- 複数時間軸の整合性評価

厳守事項:
- 「確実に上がる/下がる」等の断定表現は使用しない
- 出力は常にJSON形式（パース可能な構造化出力）
- 不確実な場合は "confidence: low" を設定する
- リスク要因を必ず含める

出力スコアの基準:
- bias_score +4以上: 強いロングバイアス
- bias_score +2〜+3: 緩やかなロングバイアス
- bias_score -1〜+1: 中立（取引見送り推奨）
- bias_score -2〜-3: 緩やかなショートバイアス
- bias_score -4以下: 強いショートバイアス