プログラミング開発

【Python】初心者必見の株価取得方法~ライブラリ利用~

おはようございます、こんにちは、こんばんは。ひよこ@hiyoko_lets_goです。

本日は、Pythonで株価を取得する方法をご紹介します。

最近Pythonを学習していて実データを触りたい人。自分で企業分析を行って投資に活かしたい人。たくさんいらっしゃると思います。

ここでは、簡単に取得できる株価データの取得方法をお伝えできればと思います。

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質問:Pythonで株価を取得する方法は?

最近Pythonの勉強を始めました。
自分の実力を確かめるために実際のデータを使ってみたいけど、何か良いデータはないかな?

自分で株価を分析したいけど、どうやればいいんだろう?
スクレイピングは規約的に不安があるし。
ひよこ
ひよこ

自分でやること」にすごく意味がありますよね。

今日はPythonを用いて簡単に株価を取得する方法をご紹介します♬

こんな人におすすめ!
・Pythonで実際のデータを使ってみたい人
・株価データを分析してみたい人
この記事を読むと分かること!
・Pythonを使った株価取得方法
・取得できるデータ内容
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ライブラリを利用した株価の取得

Pythonには多くのライブラリが存在します。今回はその中でも金融情報や株価に関するライブラリである「pandas-datareader」を用います。

pandas-datareader は、過去から現在までの経済指標や株価を取得することができます。

公式ドキュメントはこちら↓↓

pandas-datareader — pandas-datareader 0.10.0 documentation

pandas-datareader の利用方法

スクリーンショットを基に利用方法をご紹介します。
取得する株価としてアップル(AAPL)を例に挙げます。

1. ライブラリの import

まずはライブラリを importします。

1. ライブラリの import

今回は株価を取得する期間を指定するため、pandas-datareader だけでなく、datetime も import しています。

2. 日付指定

次に、取得する株価の期間を指定します。

2. 日付指定

・開始日:2021/08/01
・終了日:プログラム実行日(2021/08/22)

3. 銘柄指定

それでは、取得する銘柄を指定していきます。

3. 銘柄指定

stockList というリストに アップル(AAPL)を指定しました。

stockList に複数の銘柄を格納することで、複数の株価を一度に取得することも可能です。

3. 銘柄指定(複数銘柄を指定)

4. データ取得

実際に株価を取得するコードは以下の通りです。

web.DataReader(銘柄, API, 開始日, 終了日)

4. データ取得

銘柄、API、開始日、終了日を指定することで、特定銘柄の特定期間の株価を取得することが可能
取得したデータ構成は以下の通りです。
・High:高値
・Low:安値
・Open:始値
・Close:終値
・Volume:出来高
・Adj Close:(調整後)終値
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取得できるデータ

ここから、pandas-datareader で取得することのできるデータを簡単にご紹介します。

株価指数

代表的な株価指数

日本株

日本株についても取得することができます。しかし、米国株とは取得方法が若干異なります。

銘柄の部分を「“証券コード”.T」とする必要があるので注意が必要です。

日本株 取得方法

 

仮想通貨

株価だけではなく、今話題の仮想通貨についても取得することができます

ビットコインなど、今後の値動きが注目されておりますので分析しがいがあると思います。

仮想通貨

pandas-datareader メリット・デメリット

ここまで、pandas-datareader について紹介してきました。

ただ、もちろんスクレイピングなど他の取得方法と比較してメリット、デメリットございますのでいくつか記載しておきます。

・メリット
   ・ライブラリなので安心して利用できる
   ・複雑なデータ整形が不要
   ・取得できるデータの種類が多い
・デメリット
   ・当日データがない(鮮度が悪い
   ・時価総額の推移などは分からず万能ではない

まとめ

本日は、Pythonを用いた株価の取得というテーマで pandas-datareader のライブラリをご紹介いたしました。

米国・日本株問わず株価の取得が可能で、経済指標やETF、仮想通貨についても網羅されています。

テクニカル指標などを算出することで、株価の分析や株価予測に繋げることもできる重要な内容だと思います。

とはいえ、いきなりPythonを利用して分析することも難しいと思います。

今はYouTubeやブログで多く解説記事が見られますが、独学を検討されている方はご自身が良いと思う書籍を1,2冊持っておくと良いのではないでしょうか。

 

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