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
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。
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。
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
$d = "$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. 下の青いボタンを押して
openbb.zipをダウンロード - 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. 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. 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. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 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. 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\
- · macOS / Linux:
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
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-apito 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