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混合利用可能性:
  • ✅ オープンソース: sec-filings (無料のSEC EDGAR API)
  • ✅ Shannon Cloud: マネージド型APIアクセスですべてのエージェント
  • ✅* 独自のAPIキーを持つOSS: alpaca-news (Alpaca無料ティア)、twitter-sentiment (xAI API)

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概要

Shannonは、無料の公開データ (SEC提出書類) とプレミアム感情分析 (Twitter/xAI) およびニュース集約 (Alpaca、Benzinga) を組み合わせた、金融リサーチと株式分析のための4つの専門エージェントを提供します。 ユースケース:
  • イベント監視 (8-Kの重要イベント、インサイダー取引)
  • ソーシャル感情追跡 (Twitterメンション、インフルエンサー分析)
  • ニュース集約 (感情スコアリング付きのマルチソースニュース)
  • 株式リサーチワークフロー

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利用可能なエージェント

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sec-filings

オープンソース互換: 無料のSEC EDGAR API。APIキー不要でOSSとCloudの両方で動作します。
株式ティッカーの最近のSEC提出書類 (8-K、10-K、10-Qなど) を取得します。 エージェントID: sec-filings 入力スキーマ:
フィールド型必須デフォルト説明
tickerstringはい-株式ティッカーシンボル (例: ‘NVDA’, ‘TSLA’)
days_backintegerいいえ30検索する履歴の日数 (1-365)
formsstringいいえ"8-K,10-K,10-Q,4,SC 13D"カンマ区切りのフォームタイプ
サポートされているフォームタイプ:
  • 8-K: 重要なイベント (買収、役員変更など)
  • 10-K: 年次報告書
  • 10-Q: 四半期報告書
  • 4: インサイダー取引 (役員、取締役)
  • SC 13D: 主要株主の提出 (>5%の所有権)
  • DEF 14A: 委任状
  • S-1: IPO登録
リクエスト例: 
curl -X POST https://api-dev.shannon.run/api/v1/agents/sec-filings \
  -H "X-API-Key: sk_your_api_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "input": {
      "ticker": "NVDA",
      "days_back": 90,
      "forms": "8-K,10-K,10-Q"
    }
  }'
出力構造: 
{
  "source": "sec_edgar",
  "ticker": "NVDA",
  "company_name": "NVIDIA CORP",
  "cik": "0001045810",
  "filings": [
    {
      "form_type": "8-K",
      "filed_date": "2026-01-15",
      "description": "Current Report",
      "filing_url": "https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1045810/...",
      "is_material": true
    },
    {
      "form_type": "10-Q",
      "filed_date": "2025-11-20",
      "description": "Quarterly Report",
      "filing_url": "https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1045810/...",
      "is_material": false
    }
  ],
  "has_material_events": true,
  "total_count": 5
}
ユースケース例: 
# 重要なイベントを監視
import httpx

def check_material_events(ticker):
    response = httpx.post(
        "https://api-dev.shannon.run/api/v1/agents/sec-filings",
        headers={"X-API-Key": "sk_your_api_key"},
        json={"input": {"ticker": ticker, "forms": "8-K"}}
    ).json()

    # タスク完了を待つ
    task_id = response["task_id"]
    # ... 結果をポーリング ...

    if result["has_material_events"]:
        print(f"⚠️  {ticker}の重要なイベント:")
        for filing in result["filings"]:
            if filing["is_material"]:
                print(f"  - {filing['filed_date']}: {filing['description']}")

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twitter-sentiment

Shannon Cloud専用: Twitter/X感情分析にxAI APIを使用します。
xAIのGrokモデルを使用して、株式のX/Twitter感情を分析します。 エージェントID: twitter-sentiment 入力スキーマ:
フィールド型必須デフォルト説明
tickerstringはい-株式ティッカーシンボル (例: ‘NVDA’, ‘TSLA’)
days_backintegerいいえ1検索する履歴の日数 (1-7)
リクエスト例: 
curl -X POST https://api-dev.shannon.run/api/v1/agents/twitter-sentiment \
  -H "X-API-Key: sk_your_api_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "input": {
      "ticker": "NVDA",
      "days_back": 3
    }
  }'
出力構造: 
{
  "ticker": "NVDA",
  "analysis": "NVIDIAの最近のTwitter感情は圧倒的に強気です。主要なインフルエンサーは強力なQ4収益とAIチップの需要について議論しています。注目すべき言及には以下が含まれます:\n- @analyst123: 'NVIDAが期待を上回る'\n- @investor_daily: 'AIの需要は衰える兆候なし'",
  "sentiment": "bullish",
  "citations": [
    "https://x.com/analyst123/status/123456789",
    "https://x.com/investor_daily/status/987654321"
  ],
  "cost_usd": 0.30
}
感情値:
  • bullish - ポジティブな感情、買い関心
  • bearish - ネガティブな感情、売り圧力
  • mixed - 相反するシグナル
  • neutral - 明確な方向性のある感情なし
APIコスト: Twitter感情はxAIのGrokモデルを使用し、分析あたり約$0.30のコストがかかります。コストを管理するために使用状況を監視してください。

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alpaca-news

オープンソース互換: Alpaca Marketsは無料ティアを提供しています。Alpaca APIキーでOSSで動作します。
Alpaca Markets API (Benzingaによる) から最近の株式ニュースを取得します。 エージェントID: alpaca-news 入力スキーマ:
フィールド型必須デフォルト説明
symbolsstringはい-カンマ区切りの株式シンボル (例: ‘NVDA’ または ‘NVDA,AAPL’)
hours_backintegerいいえ24検索する履歴の時間数 (1-168)
limitintegerいいえ10返すニュースアイテムの最大数 (1-50)
リクエスト例: 
curl -X POST https://api-dev.shannon.run/api/v1/agents/alpaca-news \
  -H "X-API-Key: sk_your_api_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "input": {
      "symbols": "NVDA,AMD",
      "hours_back": 48,
      "limit": 20
    }
  }'
出力構造: 
{
  "symbols": "NVDA,AMD",
  "news": [
    {
      "headline": "NVIDIAが新しいAIチップのブレークスルーを発表",
      "summary": "NVIDIA Corporationは次世代のAIアクセラレータを発表...",
      "author": "Tech News Daily",
      "created_at": "2026-02-15T09:30:00Z",
      "updated_at": "2026-02-15T09:30:00Z",
      "url": "https://example.com/nvidia-ai-chip",
      "symbols": ["NVDA"],
      "source": "benzinga"
    },
    {
      "headline": "AMDがデータセンターGPUで市場シェアを獲得",
      "summary": "Advanced Micro Devicesはデータセンター収益の増加を報告...",
      "author": "Market Watch",
      "created_at": "2026-02-15T08:15:00Z",
      "updated_at": "2026-02-15T08:15:00Z",
      "url": "https://example.com/amd-datacenter",
      "symbols": ["AMD"],
      "source": "benzinga"
    }
  ],
  "total_count": 18
}
Alpaca無料ティア:
  • 月間200ニュースリクエスト
  • リアルタイムニュースフィード
  • Benzingaニュースソース

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news-aggregator

Shannon Cloud専用: 複数のプレミアムソース (Alpaca、SEC、xAI) を組み合わせます。
株式の複数のソース (Alpaca、SEC、Twitter) から包括的なニュースと感情を取得します。 エージェントID: news-aggregator 入力スキーマ:
フィールド型必須デフォルト説明
tickerstringはい-株式ティッカーシンボル (例: ‘NVDA’)
include_filingsbooleanいいえtrue結果にSEC提出書類を含む
include_twitterbooleanいいえtrue結果にTwitter感情を含む
リクエスト例: 
curl -X POST https://api-dev.shannon.run/api/v1/agents/news-aggregator \
  -H "X-API-Key: sk_your_api_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "input": {
      "ticker": "NVDA",
      "include_filings": true,
      "include_twitter": true
    }
  }'
出力構造: 
{
  "ticker": "NVDA",
  "as_of": "2026-02-15T10:30:00Z",
  "sources_used": ["alpaca", "sec", "twitter"],
  "overall_sentiment": {
    "score": 0.72,
    "label": "bullish"
  },
  "alpaca": {
    "articles": [
      {
        "headline": "NVIDIAが新しいAIチップのブレークスルーを発表",
        "summary": "...",
        "created_at": "2026-02-15T09:30:00Z",
        "url": "https://..."
      }
    ],
    "total_count": 18,
    "heuristic_sentiment_score": 0.65
  },
  "sec": {
    "filings": [
      {
        "form_type": "8-K",
        "filed_date": "2026-01-15",
        "description": "Current Report",
        "filing_url": "https://www.sec.gov/...",
        "is_material": true
      }
    ],
    "has_material_events": true,
    "total_count": 3
  },
  "twitter": {
    "analysis": "最近のTwitter感情は圧倒的に強気です...",
    "sentiment": "bullish",
    "citations": ["https://x.com/..."]
  }
}
全体的な感情計算: アグリゲーターは加重感情スコアを計算します:
  • Alpacaニュース: 40%の重み (ヒューリスティックキーワード分析)
  • Twitter: 40%の重み (xAI感情)
  • SEC提出書類: 20%の重み (重要なイベント指標)
スコア範囲:
  • 0.6 - 1.0: 強気
  • 0.4 - 0.6: 中立
  • 0.0 - 0.4: 弱気

​
一般的なワークフロー

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ワークフロー1: 日次イベント監視

複数のティッカーの重要なSECイベントを監視します: 
import httpx

tickers = ["NVDA", "AAPL", "MSFT", "GOOGL", "AMZN"]
client = httpx.Client(
    base_url="https://api-dev.shannon.run",
    headers={"X-API-Key": "sk_your_api_key"}
)

for ticker in tickers:
    response = client.post("/api/v1/agents/sec-filings", json={
        "input": {
            "ticker": ticker,
            "days_back": 1,
            "forms": "8-K"
        }
    }).json()

    task_id = response["task_id"]
    # ... 結果をポーリング ...

    if result.get("has_material_events"):
        print(f"⚠️  {ticker}: {len(result['filings'])} 新しい8-K提出書類")

​
ワークフロー2: 包括的な株式分析

単一のティッカーのすべてのソースを組み合わせます: 
# 集約されたビューを取得
aggregated = client.post("/api/v1/agents/news-aggregator", json={
    "input": {"ticker": "NVDA"}
}).json()

task_id = aggregated["task_id"]
# ... 結果をポーリング ...

print(f"全体的な感情: {result['overall_sentiment']['label']}")
print(f"ソース: {', '.join(result['sources_used'])}")
print(f"ニュース記事: {result['alpaca']['total_count']}")
print(f"重要なイベント: {result['sec']['has_material_events']}")

​
ワークフロー3: ピア間の感情比較

複数のティッカーの感情を比較します: 
peer_group = ["NVDA", "AMD", "INTC"]
sentiments = {}

for ticker in peer_group:
    response = client.post("/api/v1/agents/twitter-sentiment", json={
        "input": {"ticker": ticker, "days_back": 1}
    }).json()

    task_id = response["task_id"]
    # ... 結果をポーリング ...

    sentiments[ticker] = result["sentiment"]

print("ピア感情比較:")
for ticker, sentiment in sentiments.items():
    print(f"  {ticker}: {sentiment}")

​
ワークフロー4: ニュース駆動型取引アラート

特定のキーワードのニュースを監視します: 
response = client.post("/api/v1/agents/alpaca-news", json={
    "input": {
        "symbols": "NVDA",
        "hours_back": 1,
        "limit": 50
    }
}).json()

task_id = response["task_id"]
# ... 結果をポーリング ...

keywords = ["ブレークスルー", "パートナーシップ", "買収", "訴訟"]

for article in result["news"]:
    headline_lower = article["headline"].lower()
    if any(kw in headline_lower for kw in keywords):
        print(f"🚨 アラート: {article['headline']}")
        print(f"   URL: {article['url']}")

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セルフホストOSSセットアップ

Shannon OSSで金融エージェントを使用するには:

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sec-filings (APIキー不要)

すぐに動作します - SEC EDGARは無料の公開APIです。 
# 設定不要
docker compose up -d

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alpaca-news (無料ティアあり)

  1. Alpacaにサインアップ (無料ティア): https://alpaca.markets
  2. ダッシュボードからAPIキーを取得
  3. .envに追加:
# .env
ALPACA_API_KEY=your_api_key_here
ALPACA_SECRET_KEY=your_secret_key_here
  1. サービスを再起動:
docker compose restart llm-service

​
twitter-sentiment (有料API)

  1. xAIにサインアップ (支払いが必要): https://x.ai
  2. APIキーを取得
  3. .envに追加:
# .env
XAI_API_KEY=your_xai_api_key_here
  1. サービスを再起動:
docker compose restart llm-service
xAIコスト: Twitter感情分析はリクエストあたり約$0.30のコストがかかります。使用状況を注意深く監視してください。

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コスト比較

エージェントOSS (セルフホスト)Shannon Cloud
sec-filings無料 (SEC EDGAR)無料 (含まれる)
alpaca-news無料ティア (200/月)マネージド (含まれる)
twitter-sentiment~$0.30/呼び出し (独自のxAIキー)~$0.30/呼び出し (マネージド)
news-aggregator無料 + $0.30 (組み合わせ)~$0.35/呼び出し (マネージド)
Shannon Cloudのメリット:
  • ✅ マネージド型APIキー (サインアップ不要)
  • ✅ テナントごとのコストアカウンティング
  • ✅ レート制限とクォータ
  • ✅ インフラストラクチャ (サーバーメンテナンス不要)

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関連

エージェントAPIリファレンス

完全なAPIエンドポイントドキュメント

広告リサーチエージェント

競合広告インテリジェンスエージェント

タスクステータス取得

エージェント実行結果を取得

エージェント概要

完全なエージェントカタログと利用可能性マトリックス