主要機能
為替・金利・原油等のマクロ変動シナリオを入力すると、理論株価・要因分解・AI解説を一括生成。
感応度β係数の自動推定
OLS / Ridge / Lasso による月次リターン回帰で、GDP・為替・金利等 16 変数に対する β 係数を自動推定。R²・F 統計量・Durbin-Watson を永続化。
マクロシナリオシミュレーション
USD/JPY や JGB10Y 等の前提条件を入力 → 各銘柄の EPS・PER・理論株価・upside % を算出。Background Job で複数銘柄を並列処理。
要因分解（Factor Contribution）
各マクロ変数の理論株価への寄与額・寄与率を算出。銘柄 × 変数マトリクスでドライバーを可視化し、上位ポジ/ネガ要因を自動抽出。
AI 自然言語解説
litellm 経由で LLM を呼び出し、銘柄別解説とシナリオ全体要約を自動生成。top_positive_factor / top_negative_factor を Stock Explanation に永続化。
FRED API 自動取得
週次スケジューラで GDP・為替・金利・WTI・CPI など 14 / 16 変数を FRED から自動取得。Idempotent な差分更新で負荷を抑制。
バックテスト
過去期間を使った月次シミュレーションを自動実行。MAE / MAPE / RMSE / 方向的中率を算出し、モデル精度を継続モニタリング。
Market Simulator モジュール
16 DocTypes でシミュレーション・要因分解・バックテストを一元管理。lifegence_market の株価データを土台に、独自 IP のモデリング層を積み上げる構成。
Simulator Settings
SettingsFRED API Key、回帰手法（OLS/Ridge/Lasso）、LLM モデル、タイムアウト等のグローバル設定
Macro Variable
Masterマクロ環境変数の定義（GDP・USD/JPY・JGB10Y・WTI 等、16 変数）
Macro Variable History
DocumentFRED から取得した時系列値。感応度推定の入力データ
Company Financial Model
Document銘柄別の財務モデル・β 係数・回帰統計量を永続化。Estimate ボタンで推定実行
Simulation Scenario
Documentシナリオ定義（マクロ前提 + 対象銘柄）→ Run で Background Job 実行
Factor Contribution
Child銘柄 × マクロ変数の寄与額・寄与率（要因分解）
Stock Explanation
Child銘柄別の AI 解説文。top_positive_factor / top_negative_factor を自動抽出
Simulation Result
Documentシナリオ × 銘柄別の結果レコード（理論株価・upside %・EPS・PER）
Backtest Run
Documentバックテスト実行結果。MAE / MAPE / RMSE / 方向的中率を算出
データレイヤー × コア IP の分離設計
データ層は OSS（MIT）で公開、独自 IP の推定・解説エンジンは Private で提供する責務分離設計。
活用シーン
運用会社・ファンド：マクロシナリオ分析
円安・利上げ・原油高などのシナリオごとに、保有銘柄の理論株価・upside を一括算出。投資委員会向け資料の基礎データとして活用。
IR 部門：感応度の説明資料作成
自社株の為替・金利・原油に対する感応度を β 係数で定量提示。AI 解説で要因を自然言語化し、決算説明会・株主向け資料に活用。
経営企画：マクロ環境別の業績感応度
為替・金利変動時の純利益インパクトを β 係数で事前評価。ヘッジ戦略・予算策定・為替前提の設定に活用。
リサーチ・アナリスト：銘柄スクリーニング
特定シナリオでアップサイドが大きい銘柄を自動抽出。要因分解で根拠を確認し、AI 解説をそのままレポート下書きとして利用。
lifegence_agent から 3 つのスキル（simulator_run_scenario / simulator_explain_result / simulator_get_macro_status）を呼び出せます。チャット経由でシナリオ実行・解説取得が可能。
LLM 呼び出しは LiteLLM Proxy + Presidio 経由で PII マスキング・監査ログ・コスト上限管理を適用。Phase 4A で統合予定。
マクロシナリオから理論株価と要因を自動算出する
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