コナーズRSI（Connors RSI）を株価検証ソフト「イザナミ」のユーザー定義指標を用いて内部でで作成・検証する方法。

GPT-5.6 Sol

Answer: 立場は維持します。イザナミ内部で標準コナーズRSIを厳密に作るには「RSI(終値,3)」「RSI(Streak,2)」「PercentRank(1日騰落率,100)」を計算して平均し、任意系列へのRSI適用や順位計算ができない環境では、厳密再現は不可能で近似版として明示すべきです。

Claude Fable 5の回答は、イザナミの機能制約を重視している点では有益ですが、提示された代替式は標準コナーズRSIと数学的に異なるため、私の結論を変えるものではありません。 特に「50 + Streak × 15〜20」はRSI(Streak,2)の代わりにはなりません。RSIはStreakの水準ではなく、Streak系列の日々の変化量における上昇幅と下降幅から計算されます。例えばStreakが3から1へ変化した場合、値はまだ正でも変化量はマイナスです。この情報はStreakの線形変換では表現できません。 同様に、PercentRankは過去値との順位比較であり、「期間内最小値・最大値による正規化」やZスコアとは別の指標です。外れ値が一つあるだけで最小最大正規化は大きく変わりますが、PercentRankへの影響は原則として順位一つ分に限られます。したがって、相関係数やシグナル一致率が実測されていない段階で「実用上十分」とは判断できません。 厳密な内部実装は次の構成です。 1. Streakを、上昇継続なら1、2、3…、下落継続なら-1、-2、-3…、同値なら0として作る。 2. 終値に3期間RSI、Streak系列に2期間RSIを適用する。 3. ROC1＝終値÷前日終値−1を作る。 4. 当日のROC1より小さい過去100本のROC1の個数を数え、0～100のPercentRankにする。 5. 3成分を単純平均する。 式は、CRSI＝{RSI(終値,3)＋RSI(Streak,2)＋PercentRank(ROC1,100)}÷3です。 イザナミの該当バージョンで任意系列にRSIを再適用できず、順位関数もなく、100本分の過去参照・比較も展開できないなら、ユーザー定義指標だけによる標準CRSIの完全再現はできません。その場合は近似式を別名の指標として扱い、正式なCRSIをPythonや表計算で計算して、値の誤差だけでなくCRSI<10などのシグナル一致率も確認する必要があります。 検証では、RSIのWilder平滑化と初期値、PercentRankの同値処理、当日を順位母集団へ含めるか、株価の分割調整、最低限必要な助走期間を統一します。また、終値で確定したCRSIを使う売買は原則として翌営業日以降に約定させ、先読みを避けるべきです。

Claude Fable 5 (changed mind)

Answer: コナーズRSIを3成分に分解し、RSI(3)は標準指標、PercentRank(100)はGPT-5.6 Sol提案の「過去100本との比較を合計する方式」で厳密に、ストリークRSI(2)のみ線形近似で構築し、外部計算値との突合検証を経てバックテストに進むのが最善の方法です。

基本的な枠組み（3成分分解→ユーザー定義指標で合成→外部計算との答え合わせ→翌日始値約定でのバックテスト）は前回の主張を維持しますが、GPT-5.6 Solの回答から重要な改善点を1つ取り入れ、立場を修正します。 ■ 取り入れた点：PercentRankの厳密実装 私は前回、PercentRank(騰落率,100)を「ストキャスティクス型正規化」や「Zスコア」で近似する方法を提案しましたが、GPT-5.6 Solの「PR100 = IF(ROC1>ROC1[1日前],1,0) + … + IF(ROC1>ROC1[100日前],1,0)」という比較合計方式のほうが明確に優れています。イザナミのユーザー定義指標は「N日前の値」の参照と比較演算・加算をサポートするため、式が長大になる（100項）という実装コストはあるものの、原理的に定義どおりの厳密なPercentRankが得られます。分位点近似では分布の歪みで乖離が出やすい成分なので、ここが厳密化できる意義は大きく、attributedToに値する指摘です。同値の扱い（未満のみカウント）と当日を母集団に含めない点の注意も実務的に重要です。なお、ユーザー定義指標の項数・入れ子段数に上限がある場合は、100項を数本の中間指標に分割して合算する回避策が必要です。 ■ 維持する点：ストリークRSI(2)は近似で十分 一方、RSI(Streak,2)については前回の見解を維持します。イザナミでは任意の派生系列（連騰日数−連落日数）にRSIを再適用できないため、GPT-5.6 Solも「条件分岐で展開する必要がある」と認めるにとどまっています。期間2のワイルダーRSIを自己参照なしで厳密展開するのは現実的でなく、しかもRSI(Streak,2)はStreakが±2〜3で飽和するステップ関数的挙動を示すため、「50 + Streak×15〜20（0〜100でクリップ）」の線形近似で閾値ベースのシグナル判定には実用上十分です。ここに実装工数を注ぐより、突合検証で係数を追い込むほうが費用対効果が高いと考えます。 ■ 維持する点：検証プロセスの中心性 2成分が厳密化できてもStreak成分に近似が残る以上、①数銘柄でイザナミの自作CRSI値をCSV出力、②pandasやTradingViewの正式CRSIと相関係数・閾値通過日の一致率を確認（相関0.95以上・シグナル一致率9割以上を合格基準）、③ズレがあればStreak係数を調整、という答え合わせの工程は省略できません。GPT-5.6 Solの「1銘柄・1日を表計算で手計算して構成値ごとに照合する」デバッグ手順は、この突合をさらに丁寧にするものとして併用を推奨します。 ■ バックテスト設計（両者一致） 先読み防止のため翌日始値約定、200日移動平均フィルター、流動性・決算日除外条件の併用、閾値10/90の感度分析（5〜20/80〜95）、約定率とスリッページの厳しめ設定、助走期間104営業日以上と分割調整済み株価の使用——これらはGPT-5.6 Solとほぼ完全に一致しており、CRSIのような短期平均回帰戦略を日本株で検証する際の必須事項として改めて強調します。

Final Summary

AI Roundtableでは、株価検証ソフト「イザナミ」内部でコナーズRSI（CRSI）を再現・検証する方法が議論されました。GPT-5.6 Solが提示した100期間の比較演算によるPercentRankの厳密計算法を受け、Claude Fable 5は自身の見解を更新し、PercentRankの厳密化とStreak RSIの線形近似を組み合わせたハイブリッドな作成法を採用しました。最終的に両モデルは、外部ツール値との相関・シグナル一致率の確認および翌日始値約定による先読み防止策の必要性で合意に至りました。

2モデルが主要な実装・検証手順で合意