ChartNagari

▶ ライブデモを試す — ブラウザだけで動作。インストール不要、API キー不要、サンプルデータ上で実際の検出結果を表示。

ICT および Wyckoff 手法をマルチタイムフレームで自動化する唯一のオープンソースプラットフォーム — リアルタイムアラートと AI 解釈機能付き。セルフホスト。クラウド不要。

5分で始められます

Clone → .env ファイルを1つ設定 → docker compose up
ChartNagari が米国株と暗号通貨を 1W / 1D / 4H / 1H タイムフレームで同時スキャン
ICT Order Block、Fair Value Gap、Wyckoff フェーズ変化、RSI シグナルが発生すると、 Telegram（または Discord）アラートを受信 — AI 解釈オプション付き
すべてがローカルで実行 — データがマシンの外に出ることはありません

クラウドアカウント不要。サブスクリプション不要。API レート制限の心配なし。

なぜ ChartNagari なのか

GitHub における ICT と Wyckoff 手法の自動化プロジェクトは驚くほど少ないのが現状です。 Wyckoff 自動化リポジトリのトップでもスター数は17、最も知られた ICT ライブラリはアラートもバックテストも UI もない Python 関数の寄せ集めに過ぎません。

ChartNagari はそのギャップを埋めます：

必要な機能	ステータス
マルチタイムフレーム ICT シグナル検出 (Order Blocks, FVGs, Liquidity Sweeps)	✅
Wyckoff フェーズ検出 (Accumulation, Distribution, Spring, Upthrust)	✅
リアルタイム Telegram / Discord アラート（クールダウン付き）	✅
AI 解釈オプション (Anthropic, OpenAI, Groq, Gemini)	✅
マルチタイムフレーム合意スコアリング	✅
シグナル品質スコアリング（出来高、ヒゲ比率、反転強度）	✅
上位タイムフレーム(HTF)コンテキストフィルター（逆トレンドシグナル抑制）	✅
シグナルシーケンス追跡（sweep → displacement ボーナス）	✅
チャートシグナルカテゴリフィルター（ICT / Wyckoff / SMC / TA トグル）	✅
デモモード（サンプルデータでシグナル体験、セットアップ不要）	✅
ヒストリカルデータでのバックテスト	✅
セルフホスト、ローカルファースト、クラウド不要	✅
AI 出力言語: `LLM_LANGUAGE: en \| ko \| ja`	✅
ガイド付き初回オンボーディング + AI シナリオスキャン	✅

AI と共に構築 — このプロジェクトは Claude Code とのバイブコーディングにより、すべて構築されました。

ローカルファースト — すべてのデータはお使いのマシンに保存されます。クラウドアカウントなしで実行できます。

機能

30以上のトレーディングルール — ICT (Order Blocks, FVG, Liquidity Sweeps, Breaker Blocks)、Wyckoff (Spring, Upthrust, Accumulation/Distribution)、SMC (BOS, CHoCH)、一般 TA (RSI, EMA, 出来高)、14種のローソク足パターン
マルチタイムフレーム分析 — 1W、1D、4H、1H を並列スキャン
シグナル品質スコアリング — すべてのシグナルが同等ではありません。Sweep は出来高比率、ヒゲの深さ、反転強度で評価。FVG はギャップサイズ対 ATR とインパルス強度で評価
上位タイムフレーム(HTF)コンテキストフィルター — 1D/1W のトレンド方向に反する 1H/4H シグナルを抑制
シグナルシーケンス追跡 — 同方向の sweep 後に displacement が発生するとボーナススコア。マルチパターン検出
Wyckoff フェーズブースト — accumulation/markup は LONG シグナルを強化、distribution/markdown は SHORT シグナルを強化
チャートカテゴリフィルター — ICT / Wyckoff / SMC / TA シグナルグループをワンクリックでオン/オフ
デモモード — シンボル追加や API キーなしでサンプルデータでシグナルエンジンを体験
マルチタイムフレーム合意 — 一致するタイムフレームの数でシグナルをランキング
AI 解釈レイヤー — オプションの LLM コメンタリー (Anthropic, OpenAI, Groq, Gemini)
Telegram & Discord アラート — アラートスパム防止のためのクールダウン設定
バックテスト & ペーパートレーディング — 実運用前にヒストリカルデータでルールを検証
Web ダッシュボード — React フロントエンド、ガイド付き初回オンボーディング、Settings UI、AI シナリオカード
複数データソース — Binance WebSocket（暗号通貨、無料）、Tiingo（株式、推奨）、Yahoo Finance（フォールバック）
経済カレンダー — 米国マクロイベントトラッカー（FMP または Finnhub）；高インパクトイベント前の Telegram 事前アラート

アーキテクチャ

flowchart TB
    subgraph UI["Web ダッシュボード — TypeScript + React 18 + Vite"]
        direction LR
        Chart["チャート"]
        Analysis["分析"]
        Backtest["バックテスト"]
        Paper["ペーパー"]
        Calendar["カレンダー"]
        Settings["設定"]
    end

    subgraph Backend["Go バックエンド"]
        direction TB
        Collector["Collector\n(データソース)"]
        Engine["Engine\n(ルール評価)"]
        Interpreter["Interpreter\n(MTF スコア)"]
        LLM["LLM\n(オプション)"]
        Report["Report\n(日次)"]
        Notifier["Notifier\n(TG / DC)"]
        History["History\n(SQLite)"]
        Calendar2["Calendar\n(FMP / Finnhub)"]

        Collector --> Engine
        Engine --> Interpreter
        Interpreter --> LLM
        Interpreter --> Report
        Report --> Notifier
        Engine --> History
    end

    subgraph Sources["データソース"]
        Binance["Binance WS\n(暗号通貨)"]
        Tiingo["Tiingo REST\n(株式)"]
        Yahoo["Yahoo Finance\n(フォールバック)"]
    end

    Sources --> Collector
    UI -- "REST API" --> Backend

クイックスタート — Docker

# 1. Clone
git clone https://github.com/Ju571nK/ChartNagari.git
cd ChartNagari

# 2. 設定
cp .env.example .env
# .env を編集 — 最低限1つのアラート送信先（Telegram または Discord）を設定

# 3. 実行
docker compose up -d

# 4. ダッシュボードを開く
open http://localhost:8080

クイックスタート — ローカル開発

前提条件: Go 1.26+、Node.js 20+

# バックエンド
go mod download
go run ./cmd/server

# フロントエンド（別ターミナル）
cd web
npm install
npm run dev        # :5173 開発サーバー、API を :8080 にプロキシ

または Makefile を使用：

make build-all     # フロントエンド + バックエンドバイナリをビルド
make run           # ビルドしてサーバーを起動
make test          # 全 Go テストを実行

環境変数

.env.example を .env にコピーし、必要な値を入力してください。アラートを設定しなくてもサーバーは起動します — 実際に使用する機能の変数のみ設定すれば問題ありません。

変数	必須	デフォルト	説明
`ENV`	いいえ	`development`	`development` \| `production`
`SERVER_PORT`	いいえ	`8080`	HTTP リスニングポート
`LOG_LEVEL`	いいえ	`debug`	`debug` \| `info` \| `warn` \| `error`
`DB_PATH`	いいえ	`./data/chart_analyzer.db`	SQLite ファイルパス
`BINANCE_API_KEY`	いいえ	—	Binance API キー（公開 WebSocket はキー不要）
`BINANCE_SECRET_KEY`	いいえ	—	Binance シークレットキー
`TIINGO_API_KEY`	いいえ	—	設定すると Yahoo Finance の代わりに Tiingo を使用
`TIINGO_POLL_INTERVAL`	いいえ	`900`	ポーリング間隔（秒）（無料プラン：900推奨）
`YAHOO_POLL_INTERVAL`	いいえ	`60`	Yahoo Finance ポーリング間隔（秒）
`TELEGRAM_BOT_TOKEN`	いいえ*	—	@BotFather から取得したトークン
`TELEGRAM_CHAT_ID`	いいえ*	—	チャット、グループ、またはチャンネル ID
`DISCORD_WEBHOOK_URL`	いいえ*	—	Discord 受信 Webhook URL
`ALERT_COOLDOWN_HOURS`	いいえ	`4`	同一シンボル+ルールの再アラートまでの時間
`LLM_PROVIDER`	いいえ	—	`anthropic` \| `openai` \| `groq` \| `gemini`
`ANTHROPIC_API_KEY`	いいえ	—	`LLM_PROVIDER=anthropic` の場合に必要
`OPENAI_API_KEY`	いいえ	—	`LLM_PROVIDER=openai` の場合に必要
`GROQ_API_KEY`	いいえ	—	`LLM_PROVIDER=groq` の場合に必要
`GEMINI_API_KEY`	いいえ	—	`LLM_PROVIDER=gemini` の場合に必要
`AI_MIN_SCORE`	いいえ	`12.0`	AI 解釈をトリガーする最小 MTF スコア
`LLM_LANGUAGE`	いいえ	`en`	AI 出力言語: `en` \| `ko` \| `ja`
`ALPHAVANTAGE_API_KEY`	いいえ	—	20年分の SPY 日足データ取得用

*アラート送信先が1つ以上設定されていないとアラートは送信されませんが、サーバーは正常に動作します。

設定ファイル

ファイル	用途
`config/rules.yaml`	個別トレーディングルールの有効化/無効化とパラメータ設定
`config/symbols.yaml`	監視対象シンボルリスト（株式および暗号通貨）
`config/timeframes.yaml`	資産クラスごとのタイムフレーム設定

新しいルールの追加

internal/methodology/<category>/ に rule.AnalysisRule インターフェースを実装するファイルを作成します。
config/rules.yaml に一意の ID、カテゴリ、デフォルトパラメータとともに登録します。
ルールファイルと同じ場所に _test.go ファイルでテーブル駆動テストを追加します。
go test ./... を実行 — PR を作成する前にすべてのテストが通る必要があります。

完全なワークフローについては CONTRIBUTING.md をご覧ください。

テストの実行

# 全テスト
go test ./...

# Race detector 付き
go test -race ./...

# カバレッジレポート
make test-coverage   # coverage.html を開く

コントリビューション

開発環境のセットアップ、コードスタイル、PR チェックリストについては CONTRIBUTING.md をご覧ください。

ライセンス

MIT — LICENSE を参照してください。

ビルダー

Justin が開発 — Claude Code とのバイブコーディングを通じて、AI 支援開発の探求と金融市場の知見の応用に取り組んでいます。

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