AIと株式投資ルールをコード化するためのモノレポ設計をしてみた

以下の提案されている内容をもとに、モノレポ構成を構築してください

＃提案内容

以下は、「投資ルールをコード化して判定を自動化する」ために、Claude Codeでのバイブコーディングに最適化したモノレポ構成です。

設計思想は、あなたの整理記事にある Explore→Plan→Implement の分離、自己検証（テスト実行まで含める）、コンテキスト肥大化を避ける運用、CLAUDE.mdでルール固定――に合わせています。

ねらい（このモノレポで「何ができる」状態にするか）

「投資前に決めたルールまとめ」を機械判定できる形に落とし込みます（例：指数のトレンド判定、銘柄のトレンド判定、Pivotブレイク、出来高増、損切り/利確/トレーリング、ポジションサイズ計算、月間停止/縮小モード）。

AIと相談して決めた株式投資ルールまとめ｜投資開始前

推奨ディレクトリ構造（Monorepo）

Python想定（データ処理・検証が速い）。TypeScriptでも同じ思想で置き換えできます。

trading-rules-monorepo/

  CLAUDE.md

  README.md

  .gitignore

  .env.example

  Makefile

  pyproject.toml

  ruff.toml

  mypy.ini

  docs/

    00_overview.md

    10_rules_source.md

    20_system_design.md

    30_data_contracts.md

    40_test_strategy.md

    decisions/

      ADR-0001-architecture.md

      ADR-0002-data-provider.md

    prompts/

      explore.md

      plan.md

      implement.md

      debug.md

  configs/

    markets.yaml

    symbols_watchlist.yaml

    ruleset.yaml

  packages/

    domain/

      src/trading_domain/

        __init__.py

        models.py

        rules.py

        indicators.py

        patterns.py

        risk.py

      tests/

    data/

      src/trading_data/

        __init__.py

        providers/

          __init__.py

          yfinance_provider.py

          stooq_provider.py

        cache.py

      tests/

    app_cli/

      src/trading_cli/

        __init__.py

        main.py

      tests/

    app_api/

      src/trading_api/

        __init__.py

        server.py

      tests/

    app_web/

      README.md

      (任意: Streamlit / Next.js など)

  scripts/

    bootstrap.sh

    run_daily_check.sh

  sandbox/

    notebooks/

    tmp_outputs/

役割分担（コンテキスト管理のための分離）

packages/domain：ルール判定の純粋ロジック（外部I/O禁止）

packages/data：価格データ取得・キャッシュ・データ整形（契約を固定）

packages/app_cli：夜の運用を想定したCLI（銘柄スキャン→判定→出力）

packages/app_api：将来の通知やUI連携用（後回しでもOK）

docs/：Claudeに読ませる“仕様書置き場”（会話に仕様を溜めないため）

configs/：あなたの投資ルールをYAMLで固定（コードにベタ書きしない）

最重要ファイル：CLAUDE.md（短く固定）

Best Practicesの要点（自己検証、Explore/Plan/Implement、コンテキスト管理、セッションリセット、CLAUDE.mdは短く）を、そのまま“運用ルール”として置きます。

# CLAUDE.md (keep short)

## Working mode

– Always follow: Explore -> Plan -> Implement.

– For any code change: add/adjust tests and run them.

– Keep changes small and incremental.

## Repo boundaries

– packages/domain: pure logic only (no network/filesystem).

– packages/data: data fetch + normalization + caching.

– apps: CLI/API wiring only.

## Definition of Done

– Unit tests added/updated (pytest)

– `make lint` and `make test` pass

– Outputs match the expected examples in docs/30_data_contracts.md

## Context hygiene

– If the conversation becomes noisy or stuck, reset and restate the goal.

docs/10_rules_source.md（投資ルールの一次ソースを固定）

あなたの「投資開始前まとめ」の“数値ルール＋売買ルール”を、ここにそのまま転記します（後でコード化の根拠になる）。

このファイルは「仕様」なので、更新履歴が追えるのが大事です。

元本：300万円、期間：数週間〜数ヶ月、夜のみ 

AIと相談して決めた株式投資ルールまとめ｜投資開始前

損切り -12%、1回最大損失 2%、月間 -10%停止、DD -15〜-20%縮小、同時保有3〜4＋現金30〜40% 

AIと相談して決めた株式投資ルールまとめ｜投資開始前

投下額＝（資金×2%）÷0.12 

AIと相談して決めた株式投資ルールまとめ｜投資開始前

買い：指数25日線＞75日線、銘柄も同条件、Pivot上抜け＋出来高増 

AIと相談して決めた株式投資ルールまとめ｜投資開始前

売り：-12%損切り（例外なし）、+20%で半分利確、残りトレーリング -12% 

AIと相談して決めた株式投資ルールまとめ｜投資開始前

configs/ruleset.yaml（コードが読む“実行仕様”）

「文章のルール」を、判定しやすいデータにします。例：

capital:

  initial_jpy: 3000000

risk:

  stop_loss_pct: 0.12

  max_loss_per_trade_pct: 0.02

  monthly_stop_pct: 0.10

  drawdown_reduce_from_pct: 0.15

  drawdown_reduce_to_pct: 0.20

  cash_ratio_min: 0.30

  cash_ratio_max: 0.40

  max_positions: 4

  min_positions: 3

entry:

  market_filter:

    ma_fast_days: 25

    ma_slow_days: 75

    condition: “ma_fast > ma_slow”

  stock_filter:

    same_as_market_filter: true

  trigger:

    type: “cup_with_handle_breakout”

    require_volume_spike: true

    pivot: “handle_high”

exit:

  take_profit_pct: 0.20

  take_profit_sell_ratio: 0.50

  trailing_stop_pct: 0.12

  hard_stop_loss_pct: 0.12

この形にしておくと、将来「-12%→-10%に変える」みたいな更新も、YAML差分だけで試せます。

docs/30_data_contracts.md（データ契約を固定＝ブレを防ぐ）

Claude Codeが迷いやすいのは「入力と出力の形が曖昧」なときです。ここで入出力のスキーマを固定します（Best Practicesの“指示を具体的に”の実装版）。

例：packages/domain が受け取る価格データ

## Candle schema (domain input)

– date: YYYY-MM-DD (tz normalized)

– open, high, low, close: float

– volume: float (0 allowed)

– adj_close: optional float

## Evaluation output schema

– symbol

– asof_date

– market_ok: bool

– stock_ok: bool

– pattern_ok: bool

– pivot_price: float | null

– entry_signal: bool

– suggested_orders:

    – type: stop_loss / take_profit / trailing_stop

    – price: float | null

    – pct: float | null

– position_sizing:

    – max_loss_jpy

    – position_size_jpy

– notes: string[]

packages/domain の中身（判定ロジックの“核”）

models.py

Candle, Series, EvaluationResult などのデータクラス（pydantic or dataclasses）

indicators.py

SMA(25), SMA(75)

出来高の基準（例：直近20日平均比など。基準は docs に固定）

patterns.py

Cup with Handle の判定は難所なので、最初は段階的に：

Pivotを「直近N日高値」として暫定

ハンドル高値＝Pivot、出来高増、終値ブレイクを判定

“形”の厳密化（後からアップデート）

risk.py

投下額計算： (資金×2%) / 0.12 

AIと相談して決めた株式投資ルールまとめ｜投資開始前

月間停止、DD縮小モード（運用状態 machine）

rules.py

evaluate(symbol_candles, market_candles, ruleset) -> EvaluationResult

コツ：domainは「今日の判断」だけを返し、発注や通知はapp層で行う（テストが激減します）。

packages/data の中身（再現性のためのキャッシュ最優先）

providers：yfinance / stooq 等（どれを使うかはADRで決める）

cache.py：取得結果を data/cache/ に保存（CSV/Parquet）

正規化：日付、欠損、祝日、出来高ゼロなどの扱いを docs に固定

app_cli（夜運用に最適）

trading check –market TOPIX –symbols configs/symbols_watchlist.yaml –asof 2026-03-22

出力はまず JSON + Markdown（ブログにも貼りやすい）がおすすめ。

Makefile（Claudeに“検証まで”やらせるための入口）

Best Practicesで強調されている「テストを書いて実行し、正しく動くことを確認」までを、1コマンドで回せるようにします。

lint:

ruff check .

ruff format –check .

mypy .

test:

pytest -q

fmt:

ruff format .

docs/prompts（Claude Codeに渡す定型プロンプト）

コンテキストを会話に溜めず、毎回このファイルを貼って開始すると安定します。

docs/prompts/explore.md（調査）

どのルールがどのモジュールに対応するか棚卸し

既存テストの有無、データ契約の確認

docs/prompts/plan.md（設計）

変更点、関数シグネチャ、テストケース（期待出力）を列挙

docs/prompts/implement.md（実装）

「実装→テスト追加→make test→結果貼る」まで指示

ADR（意思決定ログ）で“後から迷わない”

ADR-0001：Python/uv採用、domain/data/app分割

ADR-0002：データソース（yfinance等）と、価格は終値ベースで判定する…など

Claudeが迷ったときの“最後の拠り所”になります。

最初のスプリント（失敗しにくい作る順番）

あなたの記事の「小さく作って積み上げる」に合わせて、こう刻むのが安全です。

Sprint 0：雛形（lint/test/契約/CLIの骨組み）

Sprint 1：指数トレンド判定（25SMA>75SMA）だけ

Sprint 2：銘柄トレンド判定＋出来高増の定義

Sprint 3：Pivot暫定版（直近N日高値）＋ブレイク判定

Sprint 4：売り（損切り/利確/トレーリング）と注文案の計算

Sprint 5：月間停止/DD縮小モード（状態管理）

追加で必要になりそうな「モノレポ記事」の要点（ここに吸収する）

あなたが書こうとしている「モノレポで管理する」記事の主旨（コンテキスト管理、ルール固定、ポリシー分離）は、上の構成にすでに埋め込んであります。特に、

docs/ + configs/ を“仕様置き場”にして会話を軽くする

domain/data/app を分けて、Claudeの探索範囲を狭める

CLAUDE.md を短くして毎回読み込ませる

が効きます。