2025.11.29

AEGIS

Automated Edge & Gamma Intelligence System

v2.5.0 — Filter Tracker

0-1 INDEX

Index / 目次

Strategy Direction / 戦略方針
Version Roadmap / バージョン計画
System Architecture / アーキテクチャ
Data Sources / データソース
Strategy Details / 戦略詳細
Trade Logic / トレードロジック
Risk Management / リスク管理
Live Data Archive / ライブデータアーカイブ
Operation Schedule / 運用スケジュール
Implementation Status / 実装ステータス
Filter Tracker / フィルタ追跡機構 v2.5 NEW
Milestones / マイルストーン

1-0 STRATEGY

1.

Strategy Direction / 戦略方針

1-1 CORE PRINCIPLE

V2 戦略方針（2025年11月確定）

Unusual Whalesでクジラの動きを検知し、
すなっちゃんSpearで初動に乗る

前提条件

運用資金	$50,000（ペーパートレード）
目標	堅実に$50kまで増やしLEAPS解禁
主力戦略	すなっちゃんSpear
対象銘柄	56銘柄（大型株中心）

v2で使用する戦略

すなっちゃんSpear	主力
Beat Shield (スプレッド)	限定的
Beat Shield (LEAPS)	v6で解禁

2-0 ROADMAP

2.

Version Roadmap / バージョン計画

2-1 VERSION PLAN

$13K → $50K への道筋

LEAPS解禁は資金$50K到達後

v2

$13k

Spear + 単純スプレッド
Unusual Whales統合

v3

$20k

ロール戦略
イグジット最適化

v4

$30k

Beat Shield追加
分割エントリー

v5

$40k

ヘッジ構造
リスク自動調整

v6

$50k+

LEAPS構造解禁
DEEP ITM + PMCC

LEAPS 1枚 = $30,000〜$50,000 必要 → $13k口座では実行不可能

3-0 ARCHITECTURE

3.

System Architecture / アーキテクチャ

3-1 DATA FLOW

システム全体像

Data → Analysis → Strategy → Execution

EXTERNAL

Unusual Whales

Sweep/Block検知

→

CORE

DynamicScanner

Hot Symbol検出

→

BRAIN

StrategyManager

モード判定

→

EXECUTION

IBKR API

注文執行

外部データソース

Unusual Whales — オプションフロー
ThetaData — オプション/Greeks/GEX
Polygon — 株価/チャート
Barchart — IV Rank

分析エンジン

GEX Engine — 0D/98D計算
DynamicScanner — Hot Symbol検出
ChartAnalyzer — 1H/2H分析
SignalAggregator — シグナル統合

戦略

すなっちゃんSpear — 攻撃/モメンタム
Beat Shield — 防御/反転
StrategyManager — 自動切替

実行

TradeStore — SQLite記録
LiveDataArchive — Parquet保存
Dashboard — 監視UI

3-2 MODULE STRUCTURE

コードベース構成

AEGIS Module Architecture

AEGIS/
├── core/
│   ├── archive.py          # ライブデータアーカイブ
│   ├── archive_state.py    # アーカイブ状態管理
│   ├── data_interfaces.py  # データプロバイダI/F
│   ├── execution.py        # IBKR注文執行
│   ├── gex.py              # GEX計算エンジン
│   ├── hybrid_data_provider.py
│   ├── market_time.py      # ET時刻管理
│   ├── models.py           # データモデル
│   ├── risk.py             # リスク管理
│   ├── scanner.py          # 銘柄スキャナー
│   ├── signal_aggregator.py
│   ├── trade_store.py      # トレード記録
│   └── unusual_whales.py   # UW API
├── strategies/
│   ├── sunacchan_spear.py  # Spear戦略
│   ├── beat_shield.py      # Shield戦略
│   └── strategy_manager.py # 戦略切替
└── scripts/
    ├── run_paper_trading.py
    ├── dashboard_web_v2.py
    └── archive_*.py        # アーカイブ系
            

主要モジュール

モジュール	責務
HybridDataProvider	複数ソース統合
GEX Engine	0D/98D GEX計算
StrategyManager	戦略自動切替
Execution	IBKR注文執行
TradeStore	SQLite永続化
LiveDataArchive	Parquet保存

4-0 DATA

4.

Data Sources / データソース

4-1 CONNECTION STATUS

外部接続状況

全データソース接続OK

データソース	用途	接続方式	レート制限	状態
IBKR TWS	注文執行、ポジション管理	Port 4002 (Paper) / 7496 (Live)	—	接続OK
Unusual Whales	オプションフロー、Sweep検知	REST API (Bearer Token)	120/min, 15k/day	接続OK
ThetaData	オプション価格、Greeks、GEX	Port 25503 (v3 API)	Options Standard	接続OK
Polygon	株価、出来高、1分足	REST API (Stocks Developer)	Unlimited	接続OK
Barchart	IV Rank	Webスクレイピング	2回/日	設定済

ダッシュボード: aegis.llmtradelab.com (v1) / aegis2.llmtradelab.com (v2)

5-0 STRATEGY

5.

Strategy Details / 戦略詳細

5-1 COMPARISON

2つの戦略

Spear（主力） vs Beat Shield（補助）

すなっちゃん Spear（主力）

攻撃型 / モメンタム順張り

1トレードリスク	5%
戦略リスク上限	15%
利確ライン	80%
損切りライン	30%（素早く）
最大保有日数	10日
DTE	14-21日
スプレッド幅	$3（小口座）

Beat Shield（補助）

防御型 / 反転狙い（LEAPS無効）

1トレードリスク	2%（小口座調整）
戦略リスク上限	8%（小口座調整）
利確ライン	60%
損切りライン	50%
最大保有日数	30日
DTE	30日
LEAPS構造	v6で解禁

6-0 TRADE LOGIC

6.

Trade Logic / トレードロジック

6-1 TRADE LIFECYCLE

トレードライフサイクル

完全なトレードフロー

1. SCAN

銘柄スキャン

UW Sweep検知

→

2. FILTER

条件判定

GEX/IV/モメンタム

→

3. ENTRY

エントリー

スプレッド構築

→

4. MONITOR

ポジション監視

毎分価格更新

→

5. EXIT

イグジット判定

利確/損切り/時間

→

6. CLOSE

決済実行

P&L記録

✅ 実装済み

• Spear/Beatエントリー条件（5条件）
• リアルタイム価格取得
• イグジット判定（4条件）
• IBKR注文執行（リトライ付き）
• ロール戦略（ITM/DTE/Delta）

⏳ 未実装/保留

• 自動ヘッジ実行（提案のみ実装）
• LEAPS構造（v6 $50k）
• トレード分析ログ抽出（LLM用）

6-2 ENTRY CONDITIONS

エントリー条件

5条件すべてを満たす必要あり

#	条件	Spear	Shield	チェック方法
1	UW Sweep検知	必須（15分以内）	不要	premium > $50k, is_sweep=true
2	GEXレジームマッチ	POS→Call, NEG→Put	NEG→Put, POS→Call	classify_gex_regime()
3	IV Rank範囲	30-70	50+	Barchart CSV
4	モメンタムシグナル	RSI 30-70, MACD cross	反転シグナル	analyze_momentum()
5	リスク枠確認	< 15%	< 8%	RiskManager.check()

# スプレッド構築例（Put Credit Spread）
Sell: ATM-1 Put (e.g., $140 Put)
Buy:  ATM-4 Put (e.g., $137 Put) → スプレッド幅 $3
Credit: $0.80 (25% of width)
Max Loss: $3.00 - $0.80 = $2.20 per contract
    

6-3 EXIT CONDITIONS

イグジット条件

4つのイグジットトリガー

80%

利確 (Spear)

30%

損切り (Spear)

10日

時間イグジット

GEX

レジーム反転

条件	Spear閾値	Shield閾値	アクション
利確ライン到達	+80%	+60%	全決済（Market Order）
損切りライン到達	-30%	-50%	全決済（Market Order）
時間経過	10日	30日	全決済（Limit Order）
GEXレジーム変化	POS↔NEG反転	POS↔NEG反転	全決済（検討）

原則: 満期まで保有することは絶対にない。常にアクティブにポジション管理を行う。

7-0 RISK

7.

Risk Management / リスク管理

7-1 RISK HIERARCHY

多層リスク管理

Position → Strategy → Portfolio → Account

ポジションレベル
1トレード 5%/2%

戦略レベル
Spear 15% / Shield 8%

ポートフォリオ
デルタ/セクター/相関

口座レベル
最大DD 20%

ポートフォリオリスク

最大ネットデルタ	500
セクター上限	30%
相関上限	0.70
日次損失制限	5%

同時ポジション制限

戦略	同一銘柄	戦略全体
Spear	1	3
Shield	1	2

8-0 ARCHIVE

8.

Live Data Archive / ライブデータアーカイブ

8-1 ARCHIVE OVERVIEW

データ永続化

将来のバックテストのためのライブデータ記録

5

データタイプ

56

対象銘柄

15分

アーカイブ間隔

38GB

年間容量

データタイプ	取得頻度	保存形式	パーティション
UW Flow	リアルタイム（60秒）	Parquet (zstd)	ET日付
Options Chain	15分間隔	Parquet (zstd)	ET日付
GEX Profile	15分間隔	Parquet (zstd)	ET日付
Stocks 1m	EOD一括	Parquet (zstd)	ET日付
IV Rank	1日2回	Parquet (zstd)	ET日付

8-2 ARCHIVE ARCHITECTURE

アーカイブ構成

ギャップ検出と自動補填

DATA SOURCE

UW / Theta / Polygon

→

CORE

LiveDataArchive

→

STATE

ArchiveState

→

STORAGE

Parquet Files

data/archive/
├── _state.json           # 状態管理
├── uw_flow/
│   └── date=2025-11-28/
│       └── uw_flow_*.parquet
├── options/
├── gex/
├── stocks/
├── iv_rank/
└── trades/
            

ギャップ補填

原因	対応
Mac再起動	EOD Fill (JST 07:00)
API障害	自動リトライ + ログ
ネットワーク	状態追跡 + 補填

launchd登録:
• archive_uw_flow (継続)
• archive_eod (JST 07:00)

9-0 SCHEDULE

9.

Operation Schedule / 運用スケジュール

9-1 DAILY AUTOMATION

自動化スケジュール

Daily Automation / 日次自動化

12:00 JST

TWS 自動起動（IBC経由）

22:30 JST

IV Rank 取得（プレマーケット前）

23:30 JST

米国市場オープン / PT開始

02:00 JST

IV Rank 更新（場中）

06:00 JST

米国市場クローズ

07:00 JST

EOD Gap Fill / アーカイブ

launchd 登録サービス

plist	タイミング
com.ryo.ibc	12:00 JST
com.ryo.thetadata	起動時
com.ryo.barchart	09:00/21:00
com.ryo.aegis.archive_uw	継続
com.ryo.aegis.archive_eod	07:00

10-0 STATUS

10.

Implementation Status / 実装ステータス

10-1 PHASE STATUS

Phase別実装状況

Phase 3-5 完了

Phase 3: 注文執行 ✅

IBKR本番エントリー注文
イグジット注文
約定確認・リトライ
部分約定ハンドリング

Phase 4: ロール戦略 ✅

Roll条件判定
Roll注文生成
クレジット/デビット計算
Roll履歴追跡

Phase 5: リスク管理 ✅

ポートフォリオデルタ管理
セクター分散チェック
相関リスク監視
自動ヘッジ提案

Phase 6: LEAPS v6 $50k

Deep ITM LEAPS選定
PMCC構造
LEAPS＋短期統合
自動ロールオーバー

11-0 FILTER TRACKER

11.

Filter Tracker / フィルタ追跡機構

11-1 OVERVIEW

v2.5 新機能

なぜ取引が発生しないのか？を可視化

課題

取引が成立しない理由がわからない
どの条件で振り落とされているか不明
戦略改善の手がかりがない
ログが無味乾燥で分析困難

解決策: Filter Tracker

各フィルタ段階での通過/振り落とし件数を記録
振り落とし理由を詳細に追跡
イグジット理由別のPnL分析
外部LLM分析用データエクスポート

11-2 ENTRY FUNNEL

エントリーフィルタ

7段階のフィルタリングプロセス

STAGE 1

OPTION_CHAIN

チェーン利用可能

→

STAGE 2

UW_SWEEP

クジラ検知

→

STAGE 3

GEX_MATCH

レジーム確認

→

STAGE 4

IV_RANK

IV範囲内

STAGE 5

MOMENTUM

モメンタム条件

→

STAGE 6

RISK_BUDGET

リスク枠

→

STAGE 7

SPREAD_BUILD

構築成功

→

ENTRY

取引成立

各段階で振り落とされた件数と理由を自動記録

11-3 EXIT TRACKING

イグジット追跡

6種類のイグジット理由を分類

理由	説明	期待PnL
PROFIT_TAKE	利確（目標達成）	+$$$
STOP_LOSS	損切り（閾値到達）	-$$$
TIME_DECAY	最大保有日数経過	±$
EXPIRY	満期接近（DTE閾値）	±$
GEX_CHANGE	GEXレジーム変化	±$$
MOMENTUM_REVERSAL	モメンタム反転（Spear専用）	±$$

各理由別のPnL集計・平均を自動計算

11-4 DASHBOARD

ダッシュボード統合

リアルタイムでフィルタ統計を可視化

新規APIエンドポイント

`/api/filter_stats`	フィルタ統計サマリー
`/api/filter_history/{id}`	取引IDの履歴
`/api/export_trade_analysis`	分析用JSON出力

可視化コンポーネント

エントリーファネル（漏斗図）
イグジット分布（円グラフ）
PnL分析（棒グラフ）
振り落とし理由TOP5

11-5 DEBUG MODE

詳細分析

特異的な取引を事後研究

Debugモード有効化

# バックテスト時
DEBUG_FILTERS=true python scripts/run_beat_sunacchan_backtest.py

# 取引分析エクスポート
python scripts/export_trade_analysis.py \
  --trade-ids abc123,def456 \
  --output analysis.json

# 大勝ち/大負け自動抽出
python scripts/export_trade_analysis.py \
  --auto-select \
  --threshold 500

出力データ

取引詳細（エントリー/イグジット）
フィルタ履歴（全段階の判定結果）
市場コンテキスト（GEX, IV Rank）
戦略リファレンス
外部LLM分析用プロンプト

11-6 LLM ANALYSIS

外部LLM連携

GPT-5.1 / Gemini 3.0 で戦略改善

STEP 1

取引選択

大勝ち/大負けを抽出

→

STEP 2

データ出力

JSON + プロンプト生成

→

STEP 3

LLM分析

GPT/Geminiに投入

→

STEP 4

戦略改善

閾値調整・ロジック修正

分析依頼例: 「取引ID abc123 と def456 を分析して、エントリー判断の適切性とフィルタ改善点を提案してください」

11-7 ARCHITECTURE

実装アーキテクチャ

FilterTracker シングルトン設計

MODULE

core/filter_tracker.py

追跡コア

STRATEGY

sunacchan_spear.py

Spear追跡

STRATEGY

beat_shield.py

Beat追跡

MANAGER

strategy_manager.py

レジーム追跡

OUTPUT

Dashboard API

リアルタイム表示

OUTPUT

Backtest Report

サマリーJSON

OUTPUT

Debug CSV

詳細エクスポート

12-1 MILESTONES

マイルストーン

2025年12月〜2026年ロードマップ

日付	マイルストーン	状態
2025-11-28	v2 Phase 3-5 完了、ライブデータアーカイブ実装	DONE
2025-11-29	v2.5 Filter Tracker実装（フィルタ追跡機構）	DONE
2025-12-02	ペーパートレード再開（市場オープン）	SCHEDULED
2025-12-06	1週間の結果レビュー	PLANNED
2025-12月中旬	バックテスト実行・検証	PLANNED
2025-12月末	v2本番稼働判断	PLANNED
2026-Q1	$20k到達 → v3	TARGET
2026-Q4	$50k到達 → v6 LEAPS解禁	TARGET

Be a Disruptor.

TRADE THE EDGE, BUILD THE CORE.

TARGET

$13k → $50k

UNLOCK

LEAPS at v6

AEGIS

Index / 目次

Strategy Direction / 戦略方針

Unusual Whalesでクジラの動きを検知し、すなっちゃんSpearで初動に乗る

前提条件

v2で使用する戦略

Version Roadmap / バージョン計画

LEAPS解禁は資金$50K到達後

System Architecture / アーキテクチャ

Data → Analysis → Strategy → Execution

AEGIS Module Architecture

主要モジュール

Data Sources / データソース

全データソース接続OK

Strategy Details / 戦略詳細

Spear（主力） vs Beat Shield（補助）

Trade Logic / トレードロジック

完全なトレードフロー

✅ 実装済み

⏳ 未実装/保留

5条件すべてを満たす必要あり

4つのイグジットトリガー

Risk Management / リスク管理

Position → Strategy → Portfolio → Account

ポートフォリオリスク

同時ポジション制限

Live Data Archive / ライブデータアーカイブ

将来のバックテストのためのライブデータ記録

ギャップ検出と自動補填

ギャップ補填

Operation Schedule / 運用スケジュール

Daily Automation / 日次自動化

launchd 登録サービス

Implementation Status / 実装ステータス

Phase 3-5 完了

Filter Tracker / フィルタ追跡機構

なぜ取引が発生しないのか？を可視化

課題

解決策: Filter Tracker

7段階のフィルタリングプロセス

6種類のイグジット理由を分類

リアルタイムでフィルタ統計を可視化

新規APIエンドポイント

可視化コンポーネント

特異的な取引を事後研究

Debugモード有効化

出力データ

GPT-5.1 / Gemini 3.0 で戦略改善

FilterTracker シングルトン設計

2025年12月〜2026年 ロードマップ

Be a Disruptor.

Unusual Whalesでクジラの動きを検知し、
すなっちゃんSpearで初動に乗る

2025年12月〜2026年ロードマップ