リアルタイムFXイベントエージェントを 作りましょう

なぜ朝の準備エージェントは最初に作れる最高ROIのロボットなのか

金融取引を独占的にしたり,半自動ブックを操作したりすると, ロンドンがオープンする前の45分が一番高価です. リリースカレンダーチェックして 合意を確認して 動きをスキャンして ドル/JPYほら EUR/USDほら 通貨の対価繰り返しで 誤りやすいので 毎朝ゼロから文脈を再構築します 繰り返しになります

制限された範囲,構造化された入力,決定的な出力です このガイドでは, リアルタイムFXイベントエージェント FXMacroDataからライブイベントデータを抽出し 今日のリリースを市場への影響によってランク付けし 90秒で読むことができる構造化された説明を配信します

コンピューター,ラズベリーパイ,クラウドVMなどで 午前中の準備を チェックリストに変える スクリプトになります

条件

• Python 3.10+とピップ
• からのFXMacroData API キー API管理わかった
• 管理するLLMエンドポイントです.
  • ヒト性クロード (推薦される推論の質)
  • オープンAI GPT4クラス
  • オルラマ経由でゼロコストで走る
• Telegramボットトークン (経由) @BotFather配信チャネルとして機能します.
• 予定を決めてる cron Windowsのタスクスケジューラーやクラウドクロンのいずれも使えます

依存をインストールする:

pip install requests python-dotenv

創る .env 秘密のファイル

FXMD_API_KEY=your_fxmacrodata_key
LLM_PROVIDER=anthropic           # or "openai" or "ollama"
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
TELEGRAM_BOT_TOKEN=...
TELEGRAM_CHAT_ID=...

ステップ1: FXMacroData のリリース カレンダーから次の 24 時間を取ります

代理人の第一の仕事は 予定を把握することです FXマクロデータ リリースカレンダーエンドポイントは,指標名,予定された UTC日付時間,以前の値,重要度ランキングを含む各通貨の予定されたリリースを返します.

取引する各主要通貨で検索します

curl "https://fxmacrodata.com/api/v1/calendar/usd?api_key=YOUR_API_KEY"
curl "https://fxmacrodata.com/api/v1/calendar/eur?api_key=YOUR_API_KEY"
curl "https://fxmacrodata.com/api/v1/calendar/gbp?api_key=YOUR_API_KEY"
curl "https://fxmacrodata.com/api/v1/calendar/jpy?api_key=YOUR_API_KEY"

Python でこれを包み込み,エージェントが設定可能な通貨リストを繰り返すことができます.

import os
import requests
from datetime import datetime, timedelta, timezone
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

API = "https://fxmacrodata.com/api/v1"
KEY = os.environ["FXMD_API_KEY"]
CURRENCIES = ["usd", "eur", "gbp", "jpy", "aud", "cad", "chf", "nzd"]


def fxmd_get(path, **params):
    r = requests.get(
        f"{API}{path}",
        params={"api_key": KEY, **params},
        timeout=25,
    )
    r.raise_for_status()
    return r.json()


def upcoming_releases(hours_ahead: int = 24):
    now = datetime.now(timezone.utc)
    cutoff = now + timedelta(hours=hours_ahead)
    releases = []
    for ccy in CURRENCIES:
        try:
            data = fxmd_get(f"/calendar/{ccy}").get("data", [])
        except requests.HTTPError:
            continue
        for ev in data:
            try:
                ts = datetime.fromisoformat(
                    ev["announcement_datetime"].replace("Z", "+00:00")
                )
            except (KeyError, ValueError):
                continue
            if now <= ts <= cutoff:
                releases.append({
                    "currency": ccy.upper(),
                    "indicator": ev.get("indicator") or ev.get("name"),
                    "scheduled_utc": ts.isoformat(),
                    "prior": ev.get("prior_value"),
                    "consensus": ev.get("consensus") or ev.get("market_consensus"),
                    "importance": ev.get("importance") or ev.get("impact"),
                })
    releases.sort(key=lambda r: r["scheduled_utc"])
    return releases

ステップ2: 市場への影響の確率によるリリース

印刷品が市場を動かしているわけではありません 農地以外の給与ほら 基本PCEほら 政策金利ほら ユーロ圏のCPIほら イギリスCPIほら 銀行政策金利 少数経済にとって小売取引の閃きはほとんど重要ではない.

明らかに重量表をコードして 代理人が推測する必要がないようにします これはシステム全体の 最大のレバレッジの部分です

TIER_1 = {
    ("USD", "non_farm_payrolls"), ("USD", "core_pce"), ("USD", "policy_rate"),
    ("USD", "inflation"), ("USD", "fomc_minutes"),
    ("EUR", "inflation"), ("EUR", "policy_rate"),
    ("GBP", "inflation"), ("GBP", "policy_rate"),
    ("JPY", "policy_rate"), ("JPY", "inflation"),
    ("AUD", "policy_rate"), ("CAD", "policy_rate"),
    ("CHF", "policy_rate"), ("NZD", "policy_rate"),
}

TIER_2 = {
    ("USD", "retail_sales"), ("USD", "ism_manufacturing"),
    ("EUR", "gdp"), ("EUR", "unemployment"),
    ("GBP", "gdp"), ("GBP", "retail_sales"),
    ("AUD", "inflation"), ("CAD", "inflation"),
}


def impact_score(event: dict) -> int:
    key = (event["currency"], (event["indicator"] or "").lower())
    if key in TIER_1:
        return 3
    if key in TIER_2:
        return 2
    return 1


def rank(releases):
    return sorted(
        releases,
        key=lambda r: (-impact_score(r), r["scheduled_utc"]),
    )

レベル1のイベントが最初に表れる 構造化されたリストに 崩れ落ちることができます UTC時間に関係なく

ステップ3: オーバーナイトコンテキストを追加して,エージェントがすでに移動したことを知っている

午前ブリーフィングは,一晩間のFX動きのスナップショットなしでは不完全です. あなたが気になるペアの最新のスポットレートを引っ張って,LLMが価格アクションを物語に織り込むことができます.

PAIRS = [("USD", "JPY"), ("EUR", "USD"), ("GBP", "USD"), ("AUD", "USD")]


def overnight_moves():
    moves = []
    for base, quote in PAIRS:
        try:
            data = fxmd_get(
                "/forex",
                base=base,
                quote=quote,
            ).get("data", [])
        except requests.HTTPError:
            continue
        if len(data) < 2:
            continue
        last = data[-1]["value"]
        prev = data[-25]["value"] if len(data) >= 25 else data[0]["value"]
        change_pct = (last - prev) / prev * 100
        moves.append({
            "pair": f"{base}/{quote}",
            "last": round(last, 5),
            "change_pct_24h": round(change_pct, 2),
        })
    return moves

スウィング取引の位置付け文脈も欲しいなら, 生産量 引きこもって 選択してください 説明会も 機能します

ステップ4:LLMで説明を作成

The agent now has three structured inputs: ranked events, overnight FX moves, and the current UTC timestamp. Pass them into the model with a strict output contract so the briefing is parseable and consistent every morning.

import json
from anthropic import Anthropic

claude = Anthropic(api_key=os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"])

SYSTEM_PROMPT = """You are an FX morning-prep analyst.
Given today's ranked releases and overnight moves, produce a briefing that:
- leads with the single most important event of the day,
- groups events by impact tier,
- flags 1-2 specific pairs to watch and why,
- ends with one disciplined risk caveat.
Do not give buy/sell instructions. Stay factual. Max 220 words."""


def generate_briefing(events, moves):
    payload = json.dumps({
        "utc_now": datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
        "ranked_events": events,
        "overnight_moves": moves,
    })
    resp = claude.messages.create(
        model="claude-3-5-sonnet-latest",
        max_tokens=600,
        system=SYSTEM_PROMPT,
        messages=[{"role": "user", "content": payload}],
    )
    return resp.content[0].text

Three things make this prompt reliable:

• 構造化された入力 モデルが受け取るのは JSONで 自然言語ではありません テキストから日付や数字を抽出する必要はありません
• 硬い範囲 システムプロンプトは取引の推奨を禁止します.
• 長い上限 220語で信号密度が上がる 長い説明会で 素早く見学できる

ステップ 5: Telegram (または Slack) に配信する

報告は朝早く 見る場所まで着く必要がある

def send_telegram(text: str):
    token = os.environ["TELEGRAM_BOT_TOKEN"]
    chat_id = os.environ["TELEGRAM_CHAT_ID"]
    requests.post(
        f"https://api.telegram.org/bot{token}/sendMessage",
        json={
            "chat_id": chat_id,
            "text": text,
            "parse_mode": "Markdown",
            "disable_web_page_preview": True,
        },
        timeout=15,
    )


def run():
    events = rank(upcoming_releases(hours_ahead=24))
    moves = overnight_moves()
    briefing = generate_briefing(events, moves)
    header = f"*FX Morning Briefing — {datetime.now(timezone.utc):%a %d %b %Y}*\n\n"
    send_telegram(header + briefing)


if __name__ == "__main__":
    run()

プログラムする.Linux/macOSでは,単一のcrontabエントリが毎週週間に 06:30 UTC にエージェントを実行します:

30 6 * * 1-5 /usr/bin/python3 /opt/fx-agent/morning_brief.py >> /var/log/fx-agent.log 2>&1

報告の見方

代理人が最近CPI週間に生産した出力の例:

FX Morning Briefing — Thu 22 May 2026

Today's anchor: US Core PCE at 12:30 UTC. Consensus 0.2% MoM,
prior 0.0%. A second sub-0.1 print would cement the disinflation
narrative; a 0.3+ surprise resets Fed pricing.

Tier 1:
- 12:30 UTC USD Core PCE  prior +0.0%  cons +0.2%
- 13:30 UTC USD Initial Jobless Claims  prior 228k  cons 225k

Tier 2:
- 06:00 UTC GBP Retail Sales MoM  prior -0.1%  cons +0.4%
- 09:00 UTC EUR ECB Minutes (qualitative)

Pairs to watch:
- USD/JPY hovering 158.40 after a quiet Asia. PCE miss → 156s
  back in play.
- GBP/USD coiled below 1.2700. Stronger UK retail + soft PCE is
  the cleanest setup of the day.

Risk caveat: thin EU liquidity ahead of US data; expect outsized
moves on any surprise print.

That is a complete pre-market read in under 90 seconds, every weekday, with no manual calendar scraping.

信頼する前にチェックリストを硬化

• 古いデータガード レベル1のイベントが予定された時間がない場合 ブリーフィングを送信することを拒否します. 空の積載は間違ったものよりもましです.
• バックオフで再試してください. on transient HTTP failures. Three attempts, 2s/4s/8s, then fail loudly.
• 輸出認証器 "買" "売" "ロング"/"ショート"といった言葉を含むLLMの回答を拒絶する.エージェントの仕事は情報であって実行ではない.
• 心拍数警報 担当者が UTC 07:00までに説明を送信できない場合は, 作業流を静かに失わないように, 独立してピングしてください.
• 費用上限 セット max_tokens=600 and a daily LLM spend limit. Briefings should cost cents per day.

次はどこへ?

同じ脚手架は,朝のループが信頼性のあるとき,簡単に拡張されます.

• 日中のサプライズアラーム 投票 発表のエンドポイント レベル1のリリース後 15分ごとに リアル値が 合意値より 大きく偏った場合の 警告
• パー・スペシフィック・ブリーフィング 強くなる ドル/JPY- 独りか EUR/USD- 活動日だけ
• 位置表示 オーバーレイ 引いて 生産量に関するデータ 市場が一方的になる時を知ることができます. 市場を動かすのは,
• 音声モード コーヒーを作る間に TTSモデルで読み聞かせてください

勝ったのは説明会そのものではなく 規律的な,再現可能な文脈です. その習慣が自動化されると, 構築した他のすべてのFXエージェントインフラストラクチャが その上に座ります.