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openbb

OpenBBプラットフォームを活用し、株や仮想通貨、為替、マクロ経済などの金融データにアクセスして、分析ツール構築やAIエージェントへのデータ提供、定量的な調査に役立てるSkill。

📜 元の英語説明(参考)

Access financial data for analysis, quantitative research, and AI agents using OpenBB platform — stocks, crypto, forex, macro economics, alternative data. Use when: building financial analysis tools, feeding market data to AI agents, creating quantitative research pipelines, accessing free financial data APIs.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

OpenBBプラットフォームを活用し、株や仮想通貨、為替、マクロ経済などの金融データにアクセスして、分析ツール構築やAIエージェントへのデータ提供、定量的な調査に役立てるSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o openbb.zip https://jpskill.com/download/15205.zip && unzip -o openbb.zip && rm openbb.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/15205.zip -OutFile "$d\openbb.zip"; Expand-Archive "$d\openbb.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\openbb.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して openbb.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → openbb フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

OpenBB

金融データのためのオープンデータプラットフォームです。一度接続すれば、どこでも利用できます。クオンツ向けの Python、アプリ向けの REST API、AI エージェント向けの MCP サーバーを提供します。株式、暗号通貨、外国為替、マクロ指標、および代替データにアクセスできます。

GitHub: OpenBB-finance/OpenBB

概要

OpenBB は、複数のプロバイダー(Yahoo Finance、FRED、SEC、FMP、Polygon など)からデータを集約するオープンソースの金融データプラットフォームです。株式、暗号通貨、外国為替、マクロ経済、およびニュースを網羅する Python SDK、REST API サーバー、および AI エージェント用の MCP サーバーを提供します。

手順

インストール

# コアパッケージ
pip install openbb

# すべてのデータプロバイダーを含む場合
pip install "openbb[all]"

クイックスタート

from openbb import obb

# 株価履歴
output = obb.equity.price.historical("AAPL")
df = output.to_dataframe()
print(df.head())

株式データ

# 過去の価格
df = obb.equity.price.historical("AAPL", start_date="2025-01-01").to_dataframe()

# リアルタイムのクオート
quote = obb.equity.price.quote("AAPL").to_dataframe()

# ファンダメンタル分析
income = obb.equity.fundamental.income("AAPL", period="annual").to_dataframe()
balance = obb.equity.fundamental.balance("AAPL").to_dataframe()
metrics = obb.equity.fundamental.metrics("AAPL").to_dataframe()

# テクニカル指標
df = obb.equity.price.historical("AAPL", start_date="2025-01-01").to_dataframe()
sma = obb.technical.sma(data=df, length=20)
rsi = obb.technical.rsi(data=df, length=14)
macd = obb.technical.macd(data=df)

暗号通貨、外国為替、およびマクロ

# 暗号通貨
btc = obb.crypto.price.historical("BTC-USD").to_dataframe()

# 外国為替
eurusd = obb.currency.price.historical("EUR/USD").to_dataframe()

# マクロ経済
gdp = obb.economy.gdp.nominal(country="united_states").to_dataframe()
cpi = obb.economy.cpi(country="united_states").to_dataframe()
rates = obb.economy.fred_series("FEDFUNDS").to_dataframe()

AI エージェントの統合

OpenBB を API サーバーとして実行します。

openbb-api
# http://127.0.0.1:6900 で FastAPI を起動します

任意の言語からクエリを実行します。

curl http://127.0.0.1:6900/api/v1/equity/price/historical?symbol=AAPL

OpenBB は、AI エージェントが金融データを直接クエリできるように、MCP サーバーも公開しています。

データプロバイダー

プロバイダー データ 無料枠
Yahoo Finance 価格、ファンダメンタル はい
FRED マクロ経済 はい
SEC (EDGAR) 申請書類、インサイダー取引 はい
FMP ファンダメンタル、推定 制限あり
Polygon リアルタイム価格 制限あり
# 特定のプロバイダーを使用する
obb.equity.price.historical("AAPL", provider="yfinance")

# プレミアムプロバイダーの API キーを設定する
obb.user.credentials.fmp_api_key = "your_key"

例 1: 完全な株式分析パイプライン

from openbb import obb

def analyze_stock(ticker: str) -> dict:
    """AI エージェントが利用するための完全な分析。"""
    price = obb.equity.price.historical(ticker, start_date="2025-01-01").to_dataframe()
    fundamentals = obb.equity.fundamental.metrics(ticker).to_dataframe()
    news = obb.news.company(ticker, limit=5).to_dataframe()

    return {
        "ticker": ticker,
        "current_price": price["close"].iloc[-1],
        "52w_high": price["high"].max(),
        "52w_low": price["low"].min(),
        "pe_ratio": fundamentals["pe_ratio"].iloc[0] if len(fundamentals) > 0 else None,
        "market_cap": fundamentals["market_cap"].iloc[0] if len(fundamentals) > 0 else None,
        "recent_news": news["title"].tolist() if len(news) > 0 else [],
    }

analysis = analyze_stock("AAPL")

例 2: スクリーニングとディスカバリー

# 株式スクリーナー — 割安な配当株を見つける
screener = obb.equity.screener(
    market_cap_min=1e9,
    pe_ratio_max=20,
    dividend_yield_min=2.0
).to_dataframe()

# トップゲイナー/ルーザー
gainers = obb.equity.discovery.gainers().to_dataframe()
losers = obb.equity.discovery.losers().to_dataframe()

# 企業ニュース
news = obb.news.company("AAPL", limit=20).to_dataframe()

ガイドライン

  • まず pip install openbb (コア) から始めます。すべてのプロバイダーが必要な場合にのみ [all] を追加してください。
  • pandas との統合のために、すべての出力で .to_dataframe() を使用してください。
  • Yahoo Finance と FRED からの無料データで、ほとんどの調査ニーズをカバーできます。
  • Python 以外のアプリケーションにデータを公開するには、openbb-api を実行してください。
  • MCP サーバーを使用すると、AI エージェントが金融データを自律的にクエリできます。
  • 利用可能なすべてのエンドポイントについては、docs.openbb.co/python/reference を確認してください。

リソース

📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

OpenBB

Open Data Platform for financial data. Connect once, consume everywhere — Python for quants, REST API for apps, MCP server for AI agents. Access stocks, crypto, forex, macro indicators, and alternative data.

GitHub: OpenBB-finance/OpenBB

Overview

OpenBB is an open-source financial data platform that aggregates data from multiple providers (Yahoo Finance, FRED, SEC, FMP, Polygon, and more). It offers a Python SDK, REST API server, and MCP server for AI agents, covering equities, crypto, forex, macro economics, and news.

Instructions

Installation

# Core package
pip install openbb

# With all data providers
pip install "openbb[all]"

Quick Start

from openbb import obb

# Stock price history
output = obb.equity.price.historical("AAPL")
df = output.to_dataframe()
print(df.head())

Equity Data

# Historical prices
df = obb.equity.price.historical("AAPL", start_date="2025-01-01").to_dataframe()

# Real-time quote
quote = obb.equity.price.quote("AAPL").to_dataframe()

# Fundamental analysis
income = obb.equity.fundamental.income("AAPL", period="annual").to_dataframe()
balance = obb.equity.fundamental.balance("AAPL").to_dataframe()
metrics = obb.equity.fundamental.metrics("AAPL").to_dataframe()

# Technical indicators
df = obb.equity.price.historical("AAPL", start_date="2025-01-01").to_dataframe()
sma = obb.technical.sma(data=df, length=20)
rsi = obb.technical.rsi(data=df, length=14)
macd = obb.technical.macd(data=df)

Crypto, Forex, and Macro

# Crypto
btc = obb.crypto.price.historical("BTC-USD").to_dataframe()

# Forex
eurusd = obb.currency.price.historical("EUR/USD").to_dataframe()

# Macro economics
gdp = obb.economy.gdp.nominal(country="united_states").to_dataframe()
cpi = obb.economy.cpi(country="united_states").to_dataframe()
rates = obb.economy.fred_series("FEDFUNDS").to_dataframe()

AI Agent Integration

Run OpenBB as an API server:

openbb-api
# Launches FastAPI at http://127.0.0.1:6900

Query from any language:

curl http://127.0.0.1:6900/api/v1/equity/price/historical?symbol=AAPL

OpenBB also exposes an MCP server so AI agents can query financial data directly.

Data Providers

Provider Data Free Tier
Yahoo Finance Prices, fundamentals Yes
FRED Macro economics Yes
SEC (EDGAR) Filings, insider trades Yes
FMP Fundamentals, estimates Limited
Polygon Real-time prices Limited
# Use a specific provider
obb.equity.price.historical("AAPL", provider="yfinance")

# Set API keys for premium providers
obb.user.credentials.fmp_api_key = "your_key"

Examples

Example 1: Full Stock Analysis Pipeline

from openbb import obb

def analyze_stock(ticker: str) -> dict:
    """Full analysis for AI agent consumption."""
    price = obb.equity.price.historical(ticker, start_date="2025-01-01").to_dataframe()
    fundamentals = obb.equity.fundamental.metrics(ticker).to_dataframe()
    news = obb.news.company(ticker, limit=5).to_dataframe()

    return {
        "ticker": ticker,
        "current_price": price["close"].iloc[-1],
        "52w_high": price["high"].max(),
        "52w_low": price["low"].min(),
        "pe_ratio": fundamentals["pe_ratio"].iloc[0] if len(fundamentals) > 0 else None,
        "market_cap": fundamentals["market_cap"].iloc[0] if len(fundamentals) > 0 else None,
        "recent_news": news["title"].tolist() if len(news) > 0 else [],
    }

analysis = analyze_stock("AAPL")

Example 2: Screening and Discovery

# Stock screener — find undervalued dividend stocks
screener = obb.equity.screener(
    market_cap_min=1e9,
    pe_ratio_max=20,
    dividend_yield_min=2.0
).to_dataframe()

# Top gainers/losers
gainers = obb.equity.discovery.gainers().to_dataframe()
losers = obb.equity.discovery.losers().to_dataframe()

# Company news
news = obb.news.company("AAPL", limit=20).to_dataframe()

Guidelines

  • Start with pip install openbb (core) — add [all] only if you need every provider
  • Use .to_dataframe() on all outputs for pandas integration
  • Free data from Yahoo Finance and FRED covers most research needs
  • Run openbb-api to expose data to non-Python applications
  • The MCP server lets AI agents query financial data autonomously
  • Check docs.openbb.co/python/reference for all available endpoints

Resources