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Project Requirements: Stock Analysis Application / プロジェクト要件: 株価分析アプリケーション

1. Overview / 概要

This document outlines the functional and high-level structural requirements for a Python application designed to analyze stock prices. The application aims to provide users with tools to fetch, visualize, and identify trends in stock market data for informed investment decisions.

本文書は、株価を分析するために設計されたPythonアプリケーションの機能的および高レベルの構造的要件を概説します。このアプリケーションは、ユーザーに株式市場データの取得、視覚化、トレンドの特定を行うツールを提供し、情報に基づいた投資判断を支援することを目的としています。

2. Functional Requirements / 機能要件

2.1. Stock Price Data Retrieval / 株価データ取得

• **Description / 説明**:
• The application must retrieve real-time and historical stock price data for specified companies
• アプリケーションは指定された企業のリアルタイムおよび過去の株価データを取得する必要があります
• **Acceptance Criteria / 受け入れ基準**:
• Support multiple stock symbols input (e.g., "AAPL", "GOOGL", "7203.T") [1]
• 複数の株式シンボル入力をサポート（例：「AAPL」、「GOOGL」、「7203.T」）
• Fetch OHLCV data (Open, High, Low, Close, Volume) with timestamps [1]
• タイムスタンプ付きのOHLCVデータ（始値、高値、安値、終値、出来高）を取得
• Handle API rate limits and network errors gracefully
• APIレート制限とネットワークエラーを適切に処理
• Cache frequently accessed data for performance
• パフォーマンス向上のため頻繁にアクセスされるデータをキャッシュ

2.2. Interactive Visualization / インタラクティブな可視化

• **Description / 説明**:
• Provide interactive charts for comprehensive stock analysis
• 包括的な株式分析のためのインタラクティブチャートを提供
• **Acceptance Criteria / 受け入れ基準**:
• Display candlestick charts with zoom and pan capabilities [1]
• ズームとパン機能付きのローソク足チャートを表示
• Show volume bars below price charts
• 価格チャートの下に出来高バーを表示
• Support multiple timeframes (1D, 1W, 1M, 3M, 6M, 1Y, 5Y)
• 複数の時間枠をサポート（1日、1週間、1ヶ月、3ヶ月、6ヶ月、1年、5年）
• Overlay technical indicators on charts
• チャート上にテクニカル指標をオーバーレイ

2.3. Technical Analysis Tools / テクニカル分析ツール

• **Description / 説明**:
• Implement comprehensive technical analysis indicators
• 包括的なテクニカル分析指標を実装
• **Acceptance Criteria / 受け入れ基準**:
• Moving Averages: SMA (20, 50, 200), EMA
• 移動平均：SMA（20、50、200日）、EMA
• Momentum indicators: RSI, MACD, Stochastic
• モメンタム指標：RSI、MACD、ストキャスティクス
• Volatility indicators: Bollinger Bands, ATR
• ボラティリティ指標：ボリンジャーバンド、ATR
• Pattern recognition: Support/Resistance levels [1]
• パターン認識：サポート/レジスタンスレベル

2.4. Portfolio Analysis / ポートフォリオ分析

• **Description / 説明**:
• Enable users to track and analyze multiple stocks as a portfolio
• ユーザーが複数の株式をポートフォリオとして追跡・分析できるようにする
• **Acceptance Criteria / 受け入れ基準**:
• Add/remove stocks to personal watchlist
• 個人のウォッチリストに株式を追加/削除
• Calculate portfolio performance metrics
• ポートフォリオのパフォーマンス指標を計算
• Show correlation matrix between holdings
• 保有銘柄間の相関行列を表示
• Risk analysis (beta, standard deviation)
• リスク分析（ベータ、標準偏差）

2.5. Export and Reporting / エクスポートとレポート

• **Description / 説明**:
• Generate professional analysis reports
• プロフェッショナルな分析レポートを生成
• **Acceptance Criteria / 受け入れ基準**:
• Export charts as high-resolution PNG/PDF
• チャートを高解像度のPNG/PDFとしてエクスポート
• Generate analysis reports in Markdown/HTML
• Markdown/HTML形式で分析レポートを生成
• Export data to CSV/Excel for further analysis
• さらなる分析のためCSV/Excelにデータをエクスポート
• Include technical indicator values in exports
• エクスポートにテクニカル指標値を含める

3. Technical Architecture / 技術アーキテクチャ

• **Programming Language / プログラミング言語**: Python 3.9+
• **Data Source / データソース**:
• Primary: yfinance for free market data
• 主要: 無料市場データ用のyfinance
• Alternative: Alpha Vantage API for extended features
• 代替: 拡張機能用のAlpha Vantage API
• **Core Libraries / コアライブラリ**:
• pandas: Data manipulation and analysis
• pandas: データ操作と分析
• plotly: Interactive visualizations
• plotly: インタラクティブな可視化
• ta-lib/pandas-ta: Technical indicators
• ta-lib/pandas-ta: テクニカル指標
• streamlit: Web-based UI
• streamlit: WebベースのUI
• **Data Storage / データストレージ**:
• SQLite for local data caching
• ローカルデータキャッシュ用のSQLite
• JSON for user preferences and watchlists
• ユーザー設定とウォッチリスト用のJSON

4. Non-Functional Requirements / 非機能要件

4.1. Performance / パフォーマンス

• Chart rendering < 2 seconds for 1 year of daily data
• 1年分の日次データのチャートレンダリング < 2秒
• Support concurrent analysis of up to 10 stocks
• 最大10銘柄の同時分析をサポート
• Cache hit rate > 80% for frequently accessed data
• 頻繁にアクセスされるデータのキャッシュヒット率 > 80%

4.2. Usability / 使いやすさ

• Intuitive UI with minimal learning curve
• 学習曲線が最小限の直感的なUI
• Bilingual support (Japanese/English) throughout
• 全体を通じた二言語サポート（日本語/英語）
• Responsive design for various screen sizes
• 様々な画面サイズに対応するレスポンシブデザイン
• Keyboard shortcuts for power users
• パワーユーザー向けのキーボードショートカット

4.3. Reliability / 信頼性

• 99.9% uptime for local application
• ローカルアプリケーションの稼働率99.9%
• Graceful degradation when external APIs fail
• 外部API障害時の優雅な機能低下
• Data validation to prevent incorrect analysis
• 不正確な分析を防ぐデータ検証
• Automatic recovery from transient errors
• 一時的エラーからの自動回復

5. Future Enhancements / 将来の拡張機能

• Machine learning price predictions / 機械学習による価格予測
• Social sentiment analysis integration / ソーシャルセンチメント分析の統合
• Real-time alerts and notifications / リアルタイムアラートと通知
• Mobile application version / モバイルアプリケーション版
• Integration with trading platforms / 取引プラットフォームとの統合

6. Revision History / 改訂履歴

• **[2024-12-XX]**: Initial generation by spec-init command / spec-initコマンドによる初期生成
• Generated from prompt: "株価分析アプリを作りたい"
• プロンプト「株価分析アプリを作りたい」から生成

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