Day4: 13Fで読む米国株の機関投資家フロー｜Claude SkillでCluster Buyを自動検出する方法

こんにちは、unipastaです。今日も体調不良により引きこもりです。。。

さて投資プロセス自動化の全体像はこちらですが

今回は少し趣向を変えて、C-3米SEC Form 13Fを使った機関投資家フロー追跡スキルを作りました。（13Fのつぎのfilingが5/15ごろなのでその前に作りたく。。。）

ざっくり言うと、著名ファンド、いわゆるPublic Whaleの13Fを見て、

• どの銘柄を新規で買ったのか

• どの銘柄を大きく増やしたのか

• 複数ファンドが同じテーマ・同じ銘柄に集まっているのか

• それは本当に独立したconvictionなのか、それとも単なるBandwagonなのか

を判定するClaude Skillです。最後にQ4 2025データでフル動作テストをしたところ、想定以上にクリアなCluster Buyの構造が見えました。

なぜ13Fを見るスキルを作ったのか

私のサテライト運用は、かなり集中型です。イメージとしては、

• 4〜5銘柄

• AUMの10%未満

• 長期保有

• 10xを狙う

• ただし、外れてもよい宝くじ枠

という感じです。

この運用で一番大事なのは、実は「買うかどうか」より前の、候補銘柄をどこから引っ張ってくるかです。前回までもスキルを作っていろんな角度から候補銘柄を出してきたのですが、deep diveするといまいちなことが多く（過度なcustomer concentration、binary outcome risk、AIによる代替リスクなど）、サテライトに足すのにピンとくる銘柄に出会えていません。。。

というわけで今日はPublic WhaleのFiling動向から上場済み銘柄発掘を試みました。先にネタバレですが、アイディアのクオリティは当然ですが一番高そうなので期待です。

13Fは四半期末から最大45日遅れて出てくるので、speed alphaは取れません。ただし、私が13Fに期待しているのは、「誰よりも早く知る」ことではありません。むしろ見たいのは、複数の優秀な投資家が、独立に同じ銘柄・同じテーマに行き着いているかです。ただ、「自分だけが面白いと思っている」状態とは明らかに違います。そこで今回は、この13F読みの作法をClaude Skillに落とし込んでみました。

今回のスキルでこだわったこと

今回のスキルでは、かなり明示的に「バイサイドっぽい読み方」を入れました。単に「有名ファンドが買った銘柄ランキング」を作るのではなく、「その買いは本当に意味があるのか」を判定する設計にしています。

こだわったポイントは大きく以下です。

こだわり①：Whale universeをあえて絞る

まず、対象ファンドをかなり絞りました。

WhaleWisdomには、Q4 2025時点で8,500本以上のファンドが登録されています。普通に全部見ると、signalが雑音に埋もれます。特に、13Fを読む時に注意したいのが、ファンドの性質によって「買った」の意味が全然違うことです。

Renaissance、D.E. Shaw、Two Sigma、Citadelのようなquant heavy fundは、保有銘柄数が非常に多くなりがちです。もちろん非常に優秀なファンドですが、個別銘柄の13Fを見ても、その1銘柄にどれくらいconvictionがあるのかは読みづらい。Berkshire Hathawayも今回は除外しました。動きが遅く、さらに新規ポジションはすぐ大きく報道されやすいので、今回の目的にはあまり合いません。

Vanguard、BlackRock、Fidelityのような巨大運用会社も除外です。多くの場合、passive flowや幅広いポートフォリオ運用の影響が大きく、個別銘柄への能動的なconvictionを読み取りにくいからです。

最終的には、15〜20本程度のWhale universeに絞りました。分類は以下の4つです。

Tier S：Concentrated High-Conviction

Pershing Square、Scion、Greenlight、Third Point、Sorobanなど。

このTierは、保有銘柄数が比較的少なく、1つの新規エントリーの意味が大きいファンドです。特に、TOP 5にいきなり入ってくるような新規ポジションは、かなり強いシグナルとして扱います。

Tier A：Growth Tigers

Coatue、Tiger Global、Lone Pine、Whale Rock、Light Streetなど。

10x growを探すという意味では、非常に重要なソースです。

ただし、このTierは後述するTiger Cubs問題があります。同じような銘柄を同時に買っているからといって、必ずしも独立したconvictionとは限りません。

Tier B：Tech & Disruption

Altimeter、ARK Invest、Sands、Baillie Giffordなど。

テーマ検出やCluster検出の補助として使います。

Tier C：Macro & Special Situations

Druckenmiller、Tepper、Founders Fund、Maverickなど。

マクロ・特殊状況・テーマ転換の確認に使います。

こだわり②：True ClusterとFalse Clusterを分ける

複数のWhaleが同じ銘柄を買っている時、それは一見すると強いシグナルに見えます。でも、実際には2種類あります。

1つは、True Cluster。
異なる投資スタイルのファンドが、独立に同じ銘柄・同じテーマに入っている状態です。

もう1つは、False Cluster。
同じコミュニティ、同じ情報源、同じ投資スタイルのファンドが、似たような動きをしているだけの状態です。

特に注意したいのが、Tiger Cubs問題です。Growth Tigers系のファンドが4社同じ銘柄を買っていても、元情報源や投資家コミュニティが近ければ、実質的には1つの大きな意見に近い場合があります。

一方で、たとえばValue系のEinhornとGrowth系のCoatueが同じ銘柄を買っているなら、それはかなり面白いです。

全く違う投資スタイルの人たちが、別の角度から同じ銘柄に行き着いているからです。今回のスキルでは、

• 異なるTierのクロスClusterを重視

• 同系統のTiger Cubsは重複排除

• Value系とGrowth系の一致を高評価

• 単なるBandwagonは警告表示

というルールを入れました。

最終的にscoringはClaudeと壁打ちしてこんな感じにしてます！

Q4 2025データでフル動作テストしてみた

けっこういい感じのリストになったので（前回13Fファイリングなのでタイミング的には結構時間たってますが）ご参考までに表をはっておきます！

Tier1候補

Tier2候補

テーマ別グルーピング

まとめ

今回、最もクリアに浮かび上がったのが、AI Power Utilityでした。ざっくり言うと、AIデータセンターの電力需要を背景に、電力・原発・火力・baseload power providerにWhaleの資金が流れている、という構図です。

まずはCEG, CDW, AMATと周辺のAIインフラ (STX, WDCあたり) をふかぼりして調べてみたいと思いました。AIインフラというとGPUや電力に注目が集まりがちですが、storage / memoryもボトルネックになり得るので。（ヘルスケア銘柄もちょくちょくありますが、ヘルスケアはbinaryなので個人的に好きではないｗ）