これまで敵だったAIが味方に。なんと無課金のGeminiでも利用可・chatGPTplus用オリジナルプロンプトで2026年1月11日18：30に演算。　日経平均ダブルインバ２銘柄、及び日経平均ベア２倍、直近の需給（信用残）から日経推移を予測した結果。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
import numpy as np

# フォント設定
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# データ準備
labels = ['1357 日経平均ダブルインバース', '1360 日経平均ベア2倍', '1366 日経平均ダブルインバース']
net_changes = [13000000, 850000, 370000]
buy_changes = [10000000, 700000, 300000]
sell_changes = [-3000000, -150000, -70000]

# 日経平均データ（ダミー：上昇トレンド）
days = np.arange(20)
n225_prices = [38500, 38600, 38400, 38700, 38900, 38850, 39000, 39200, 39100, 39300, 
               39250, 39400, 39500, 39450, 39600, 39700, 39650, 39800, 39900, 40100]

fig = plt.figure(figsize=(16, 9), facecolor='#f0f0f0')

# 上段：日経平均推移
ax1 = plt.subplot2grid((3, 4), (0, 0), colspan=3)
ax1.plot(days, n225_prices, color='#1f77b4', linewidth=3)
ax1.axvline(x=19, color='red', linestyle='--', alpha=0.6)
ax1.text(19, 40100, '最新週 1月9日', color='red', fontweight='bold', ha='right')
ax1.set_title('日経平均とベア信用残の温度感', fontsize=20, pad=20, backgroundcolor='#333', color='white')
ax1.grid(True, linestyle=':', alpha=0.6)
ax1.set_ylabel('円', fontsize=12)

# 下段：1週増減内訳
ax2 = plt.subplot2grid((3, 4), (1, 0), colspan=3, rowspan=2)
x = np.arange(len(labels))
width = 0.25

rects1 = ax2.bar(x, net_changes, width, label='ネット1週増減', color='#d62728', zorder=3)
rects2 = ax2.bar(x - width, buy_changes, width*0.7, label='買い1週増減', color='#ff9896', alpha=0.7, zorder=3)
rects3 = ax2.bar(x + width, sell_changes, width*0.7, label='売り1週増減', color='#9edae5', alpha=0.7, zorder=3)

ax2.set_xticks(x)
ax2.set_xticklabels(labels, fontsize=12, fontweight='bold')
ax2.axhline(0, color='black', linewidth=1)
ax2.grid(axis='y', linestyle=':', alpha=0.6)
ax2.set_ylabel('株数', fontsize=12)

# 右側：情報パネル
ax3 = plt.subplot2grid((3, 4), (0, 3), rowspan=3)
ax3.axis('off')
info_text = (
    "最新週の状況一覧\n\n"
    "1357 ネット残\n163,000,000株\n倍率 8.41\n\n"
    "1360 ネット残\n11,700,000株\n倍率 15.63\n\n"
    "1366 ネット残\n5,750,000株\n倍率 13.78\n\n"
    "──────────\n"
    "温度感：弱気過熱\n"
    "1357 が踏みの起点に\nなりうるリスクあり"
)
ax3.text(0.1, 0.5, info_text, fontsize=15, verticalalignment='center', 
         bbox=dict(boxstyle='round,pad=1', facecolor='white', edgecolor='#ccc'))

# 温度計（右上）
ax4 = fig.add_axes([0.85, 0.8, 0.1, 0.05])
ax4.barh([0], [1], color='red', alpha=0.8)
ax4.text(0.5, 0.5, '弱気増', ha='center', va='center', color='white', fontweight='bold')
ax4.set_axis_off()

plt.tight_layout()
plt.savefig('/mnt/data/market_analysis.png')