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MonteCarlo

Run Monte Carlo simulations for Finance Guru portfolio strategy. USE WHEN user mentions monte carlo OR run simulation OR stress test portfolio OR probability analysis OR income projections OR margin safety analysis. Supports 4-layer portfolio (Growth, Income, Hedge, GOOGL) with auto-detection of current values from Fidelity CSV.

⚡ 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 montecarlo.zip https://jpskill.com/download/22805.zip && unzip -o montecarlo.zip && rm montecarlo.zip
🪟 Windows (PowerShell) 
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/22805.zip -OutFile "$d\montecarlo.zip"; Expand-Archive "$d\montecarlo.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\montecarlo.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 montecarlo.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 → montecarlo 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
⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ 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。

MonteCarlo

Finance Guruの4層配当収入＋マージン生活戦略のためのモンテカルロシミュレーションエンジンです。28ヶ月間にわたる収入確率、マージンセーフティ、ポートフォリオの結果を予測するために、10,000の市場シナリオを実行します。

ワークフローのルーティング

ワークフロー トリガー ファイル
RunSimulation "run monte carlo", "simulate portfolio", "stress test" workflows/RunSimulation.md
IncorporateBuyTicket "include buy ticket", "add ticket to simulation" workflows/IncorporateBuyTicket.md

例

例1：標準的なモンテカルロシミュレーションの実行

User: "Run the monte carlo simulation with current portfolio"
-> RunSimulationワークフローを呼び出します
-> notebooks/updates/Portfolio_Positions_*.csvからポートフォリオの値を自動検出します
-> v3.0 4層モデルで10,000のシナリオを実行します
-> JSONサマリー + 完全なCSV + Excelをfin-guru-private/fin-guru/analysis/に出力します

例2：買いチケットをシミュレーションに組み込む

User: "Run monte carlo with my new buy ticket from 12-31"
-> IncorporateBuyTicketワークフローを呼び出します
-> fin-guru-private/fin-guru/tickets/buy-ticket-2025-12-31-*.mdから買いチケットを読み取ります
-> YAMLフロントマター + canonical ticket formatからのExecution Summaryテーブルを解析します
-> チケットの割り当てに基づいて開始ポートフォリオの値を調整します
-> 更新されたポジションでシミュレーションを実行します

例3：マージンセーフティのストレステスト

User: "What's my margin call probability?"
-> RunSimulationワークフローを呼び出します
-> margin_call_rateとmargin_ratioのメトリクスに焦点を当てます
-> 5パーセンタイル（最悪の場合）のマージン比率を報告します

生成される主要なメトリクス

成功メトリクス

  • P($100k income) - 年間配当収入10万ドルに達する確率
  • P($75k income) - 年間配当収入7万5千ドルに達する確率
  • P($50k income) - 年間配当収入5万ドルに達する確率
  • Margin call rate - マージンコールをトリガーするシナリオの割合（3:1未満の比率）
  • Backstop usage rate - 事業収入の投入が必要となるシナリオの割合

ポートフォリオメトリクス

  • Total portfolio value - 28ヶ月時点での中央値、P5、P95
  • Layer 1 (Growth) - PLTR, TSLA, VOOなど（新規展開なし）
  • Layer 2 (Income) - 配当ファンド（月額11,517ドルの展開）
  • Layer 3 (Hedge) - SQQQ（月額800ドルの展開）
  • GOOGL position - スケールイン（月額1,000ドルの展開）

リスクメトリクス

  • Margin ratio - ポートフォリオ / マージン債務（3:1以上を維持する必要があります）
  • Max drawdown - 最悪のピークから谷への下落
  • Break-even timing - 配当がマージン引き出しをカバーする時期

出力ファイル

すべての出力はfin-guru-private/fin-guru/analysis/に保存されます。

  • monte-carlo-v3-{date}.json - 要約統計
  • monte-carlo-v3-full-results-{date}.csv - 全10,000シナリオ
  • monte-carlo-v3-analysis-{date}.xlsx - チャート付きExcelワークブック

設定

シミュレーションパラメータはfin-guru-private/strategies/dividend_margin_monte_carlo.pyで設定されます。

  • 開始ポートフォリオ値（自動検出または手動）
  • 月間展開額
  • バケットの割り当てと利回り
  • マージンスケジュール
  • 市場レジーム確率

モデルバージョン

v3.0 (2026年1月) - 完全な4層ポートフォリオ：

  • Layer 1: グロースポートフォリオ（市場リターンのみ、新規展開なし）
  • Layer 2: インカムポートフォリオ（5バケット配当割り当て）
  • Layer 3: ヘッジ（危機保護のためのSQQQ）
  • GOOGL: スケールインポジション（Layer 2から転用）

適用された修正：

  • すべてのポジションのフロアを0ドルに設定（株価はマイナスになりません）
  • 完全なポートフォリオマージン比率（すべてのレイヤーがFidelityマージンにカウントされます）
  • Fidelity CSVからの正しい開始値
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

MonteCarlo

Monte Carlo simulation engine for Finance Guru's 4-layer dividend income + margin living strategy. Runs 10,000 market scenarios to project income probabilities, margin safety, and portfolio outcomes over 28 months.

Workflow Routing

Workflow Trigger File
RunSimulation "run monte carlo", "simulate portfolio", "stress test" workflows/RunSimulation.md
IncorporateBuyTicket "include buy ticket", "add ticket to simulation" workflows/IncorporateBuyTicket.md

Examples

Example 1: Run standard Monte Carlo simulation

User: "Run the monte carlo simulation with current portfolio"
-> Invokes RunSimulation workflow
-> Auto-detects portfolio values from notebooks/updates/Portfolio_Positions_*.csv
-> Runs 10,000 scenarios with v3.0 4-layer model
-> Outputs JSON summary + full CSV + Excel to fin-guru-private/fin-guru/analysis/

Example 2: Incorporate a buy ticket into simulation

User: "Run monte carlo with my new buy ticket from 12-31"
-> Invokes IncorporateBuyTicket workflow
-> Reads buy ticket from fin-guru-private/fin-guru/tickets/buy-ticket-2025-12-31-*.md
-> Parses YAML frontmatter + Execution Summary table from the canonical ticket format
-> Adjusts starting portfolio values based on ticket allocations
-> Runs simulation with updated positions

Example 3: Stress test margin safety

User: "What's my margin call probability?"
-> Invokes RunSimulation workflow
-> Focuses on margin_call_rate and margin_ratio metrics
-> Reports 5th percentile (worst case) margin ratio

Key Metrics Produced

Success Metrics

  • P($100k income) - Probability of reaching $100k annual dividend income
  • P($75k income) - Probability of reaching $75k annual dividend income
  • P($50k income) - Probability of reaching $50k annual dividend income
  • Margin call rate - % of scenarios triggering margin call (<3:1 ratio)
  • Backstop usage rate - % of scenarios requiring business income injection

Portfolio Metrics

  • Total portfolio value - Median, P5, P95 at month 28
  • Layer 1 (Growth) - PLTR, TSLA, VOO, etc. (no new deployment)
  • Layer 2 (Income) - Dividend funds ($11,517/month deployment)
  • Layer 3 (Hedge) - SQQQ ($800/month deployment)
  • GOOGL position - Scale-in ($1,000/month deployment)

Risk Metrics

  • Margin ratio - Portfolio / Margin debt (must stay >3:1)
  • Max drawdown - Worst peak-to-trough decline
  • Break-even timing - When dividends cover margin draws

Output Files

All outputs saved to fin-guru-private/fin-guru/analysis/:

  • monte-carlo-v3-{date}.json - Summary statistics
  • monte-carlo-v3-full-results-{date}.csv - All 10,000 scenarios
  • monte-carlo-v3-analysis-{date}.xlsx - Excel workbook with charts

Configuration

Simulation parameters are set in fin-guru-private/strategies/dividend_margin_monte_carlo.py:

  • Starting portfolio values (auto-detected or manual)
  • Monthly deployment amounts
  • Bucket allocations and yields
  • Margin schedule
  • Market regime probabilities

Model Version

v3.0 (Jan 2026) - Full 4-layer portfolio:

  • Layer 1: Growth portfolio (market returns only, no new deployment)
  • Layer 2: Income portfolio (5-bucket dividend allocation)
  • Layer 3: Hedge (SQQQ for crisis protection)
  • GOOGL: Scale-in position (diverted from Layer 2)

Fixes applied:

  • Floor at $0 for all positions (stocks can't go negative)
  • Full portfolio margin ratio (all layers count toward Fidelity margin)
  • Correct starting values from Fidelity CSV