ミネルヴィニの「トレンドテンプレート」を数値化！AIスクリーニング条件に翻訳する全手順

当たり前です。AIは詩人ではありません。数学者です。
「いい感じ」という曖昧な感覚を「移動平均線がどう並んでいるか」とか「変動幅がどう変化したか」といった厳密な数値条件（ロジック）に翻訳する必要があります。

Jさんの相場観（笑）に頼るから負けるんです。
ミネルヴィニの凄さは、職人芸と思われていたチャート分析を「トレンドテンプレート」という明確なチェックリストに落とし込んだ点にあります。

今回はその「エッセンス（骨子）」をAIへの命令文に変換していきましょう。

まず、その株が「第2ステージ（上昇トレンド）」に入っているかを判定するフィルターです。 ミネルヴィニは著書の中で「8つの条件」を挙げていますが、その核となるのは「移動平均線の並び順」です。

【スクリーニング条件の核（AIへの指示用）】
・現在の株価は、150日移動平均線および200日移動平均線より上にあること。
・150日移動平均線は、200日移動平均線より上にあること。
・200日移動平均線は、少なくとも1ヶ月以上「上昇中」であること。
・50日移動平均線は、150日および200日移動平均線より上にあること。

基本はそうです。ただ、ミネルヴィニのテンプレートはこれだけではありません。

ここにさらに「現在の株価が52週高値（1年間の最高値）から見てどの位置にあるか」や
「52週安値からどれくらい上昇しているか」といった、非常に厳しい「適正価格フィルター」が加わります。

はい。その細かい「数値設定（何％以内など）」こそが彼のノウハウの真髄です。
詳しく知りたい方は、実際に本を読んでその「厳しさ」に震えてください。
今回はまず、この「移動平均線の並び」だけでもAIに理解させましょう。
これだけでも「下落トレンドのゴミ株」は排除できます。

できます。VCPの本質は「ボラティリティ（変動率）の低下」と「出来高の減少」です。
これをPythonなどで判定させるなら、例えばこんなロジックを組みます。

【VCP判定ロジック（簡易版）】
・値動きの沈静化: 直近の値動き（標準偏差など）が過去の平均よりも小さくなっていること。
・出来高の枯渇: 株価が調整（横ばい、または微減）している期間の出来高が平均よりも著しく減っていること。

「株価がヨコヨコしているのに出来高がスカスカになっている」。
これが、売りたい人がいなくなった（売り枯れ）の数学的な正体です。

はい。詳細なパラメータはJさんが自分で調整するとして、まずは「骨組み」を作るためのプロンプトはこちらです。

【AIへのプロンプト例（ベース）】
「Pythonとyfinanceライブラリを使って、日本株のスクリーニングコードを書いてください。

【判定条件】
・トレンド判定: 終値 > 50日線 > 150日線 > 200日線 の順に並んでいる銘柄を抽出。
・VCP判定: 直近10日間の価格変動率（ボラティリティ）が、その前の20日間と比較して『減少』している銘柄を抽出。
・出来高判定: 直近5日間の平均出来高が、過去50日平均よりも『少ない』銘柄を抽出。

※具体的な閾値（%など）は後で調整できるように変数にしてください。」

これをコピペしてGeminiやChatGPTに投げれば、ものの数秒でコードの原型が完成します。

あとはJさんが本を片手に「高値からXX％以内」といった「秘伝のタレ（詳細数値）」をコードに書き加えていけば、自分だけの最強ツールが完成しますよ。

その通りです。 本に書かれている数字をそのまま使うもよし、日本株に合わせてアレンジするもよし。 次回はこのツール作りを通して学んだ「ミネルヴィニの投資哲学」について、総まとめを行いましょう。