資産運用 on いつかの熊右衛門

Python：TOPIX に含まれる銘柄の配当利回りを取得する

Sat, 16 Mar 2024 17:41:54 +0900

日本取引所グループで公開されていた“構成銘柄別ウエイト一覧"に、配当利回りの列を付与してみました。

銘柄コードの終わりに “.T” を追加。それで良いのか未検証。
配当利回り等の値は Yahoo Finance から取得。

Yahoo ファイナンス JAPAN で見られる株式ランキングの値と異なっていたので、終値と一株配当も付与してみました。
※ 作成したソースコード及びその結果の一覧は保証しません。

配当利回りなどの列を追加した一覧をダウンロード（2024/08/20 作成）

import pandas as pd
import yfinance as yf
from datetime import datetime
from zoneinfo import ZoneInfo

# TOPIX 構成銘柄別ウエイト一覧
csv_url = (
 "https://www.jpx.co.jp/automation/markets/indices/"
 "topix/files/topixweight_j.csv"
)
df = pd.read_csv(csv_url, encoding="shift_jis")

# 不要な列を削除
df = df.drop(columns=["日付"])
df = df.drop(columns=["ニューインデックス区分"])
# "コード"列が数字で始まっている行のみにし、末尾に".T”を追加
df = df[df["コード"].astype(str).str.match("^\\d")]
df["コード"] = df["コード"].astype(str).str.replace("$", ".T", regex=True)

# 銘柄コード毎に次の値を格納
# - 配当利回り
# - 終値
# - 一株配当
dividend_yields = []
close_prices = []
dividends_per_share = []
for code in df["コード"]:
 stock_info = yf.Ticker(code)
 dividend_yield = stock_info.info.get("dividendYield", None)
 dividend_yields.append(dividend_yield)
 # 上場廃止銘柄は終値が取れずにエラーになったので対策
 try:
 close_price = stock_info.history(period="1d").iloc[-1]["Close"]
 except IndexError:
 close_price = None
 close_prices.append(close_price)
 dividend_per_share = stock_info.info.get("dividendRate", None)
 dividends_per_share.append(dividend_per_share)
df["配当利回り"] = dividend_yields
df["終値"] = close_prices
df["一株配当"] = dividends_per_share

# CSVファイルに出力
now = datetime.now(ZoneInfo("Asia/Tokyo"))
ts = now.strftime("%Y%m%d")
output_csv = f"topixweight_j_with_some_value_{ts}.csv"
df.to_csv(output_csv, index=False)

以前のコード

2024/03/16 頃に使用したコードです。
2024/08/20 現在は実行してもエラーになりますが残しておきます。

銘柄コードの終わりが “.0” だったので、".T” に置換。それで良いのか未検証。
配当利回り等の値は Yahoo Finance から取得。

配当利回りなどの列を追加した一覧をダウンロード（2024/03/16 作成）

import pandas as pd
import yfinance as yf

# TOPIX 構成銘柄別ウエイト一覧（1月末現在）
csv_url = (
 "https://www.jpx.co.jp/markets/indices/topix/"
 "tvdivq00000030ne-att/topixweight_j.csv"
)
df = pd.read_csv(csv_url, encoding="shift_jis")

# 不要な列を削除
df = df.drop(columns=["日付"])
df = df.drop(columns=["ニューインデックス区分"])
# "コード"列が数字で始まっている行のみにし、".0"を".T"に置換
df = df[df["コード"].astype(str).str.match("^\\d")]
df["コード"] = df["コード"].astype(str).str.replace("\\.0$", ".T", regex=True)

# 銘柄コード毎に次の値を格納
# - 配当利回り
# - 終値
# - 一株配当
dividend_yields = []
close_prices = []
dividends_per_share = []
for code in df["コード"]:
 stock_info = yf.Ticker(code)
 dividend_yield = stock_info.info.get("dividendYield", None)
 dividend_yields.append(dividend_yield)
 close_price = stock_info.history(period="1d").iloc[-1]["Close"]
 close_prices.append(close_price)
 dividend_per_share = stock_info.info.get("dividendRate", None)
 dividends_per_share.append(dividend_per_share)
df["配当利回り"] = dividend_yields
df["終値"] = close_prices
df["一株配当"] = dividends_per_share

# CSVファイルに出力
output_csv = "topixweight_j_with_some_value.csv"
df.to_csv(output_csv, index=False)

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TaC · 2024年8月16日

初めまして。コードありがとうございます。株式データを取得をしたく､新しくpythonを始めた者です。とても参考になりました。早速試してみたのですが、下記エラーが発生しました。エラーの内容を見ると恐らくcsvのURLが見つからないようです。もし宜しければ､お手すきの際に解決法を教えて頂けないでしょうか？

csv_urlのみ下記､最新アドレスに変更しており､他はそのままコピーペーストしています。 “https://www.jpx.co.jp/markets/indices/topix/files/topixweight_j.csv"

IDLE Shell で Run Moduleしています。

エラー内容
-------------------------------------
Traceback (most recent call last):
 File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python312\TestPythonTopix.py", line 8, in 
 df = pd.read_csv(csv_url, encoding="shift_jis")
 File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 1026, in read_csv
 return _read(filepath_or_buffer, kwds)
 File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 620, in _read
 parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds)
 File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 1620, in __init__
 self._engine = self._make_engine(f, self.engine)
 File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 1880, in _make_engine
 self.handles = get_handle(
 File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 728, in get_handle
 ioargs = _get_filepath_or_buffer(
 File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 384, in _get_filepath_or_buffer
 with urlopen(req_info) as req:
 File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 289, in urlopen
 return urllib.request.urlopen(*args, **kwargs)
 File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\urllib\request.py", line 215, in urlopen
 return opener.open(url, data, timeout)
 File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\urllib\request.py", line 521, in open
 response = meth(req, response)
 File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\urllib\request.py", line 630, in http_response
 response = self.parent.error(
 File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\urllib\request.py", line 559, in error
 return self._call_chain(*args)
 File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\urllib\request.py", line 492, in _call_chain
 result = func(*args)
 File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\urllib\request.py", line 639, in http_error_default
 raise HTTPError(req.full_url, code, msg, hdrs, fp)
urllib.error.HTTPError: HTTP Error 404: Not Found

熊右衛門 · 2024年8月20日

修正頂いた csv_url が違っておりエラーになったようです。現在は “https://www.jpx.co.jp/automation/markets/indices/topix/files/topixweight_j.csv" であり、"/automation” が抜けていると見受けます。上記含め、いくつかの修正をして投稿のコード及びデータを更新しましたので参照ください。

TaC · 2024年8月21日

先日は長文失礼しました。ご返信また､コードの更新ありがとうございます。大変助かりました。お陰様で無事に実行・完了することができました。

途中､401 Client Error: Unauthorized for url が出ましたが､ yfinanceをアップデートすることで最後まで完了できました。次はサーバーでスケジュール実行をしようと思っています。ありがとうございました！

TypeScript：アメリカ個別銘柄の連続増配を調べる

Sat, 27 May 2023 07:31:21 +0900

確認する方法を探した所、Dividend Investor で調べることができました。
例えばコカ・コーラなら、stock symbol を KO で検索します。

60年ですね。

一括で調べるソースコードの作成

１つずつ手動で確認するのは辛いのでコードを書いてみました。
相手のサイトを高負荷にしない為に間を置きながら取得します。

使用パッケージ

typescript 5.0.4
ts-node 10.9.1
axios 1.4.0

ソースコード

import axios from 'axios';

// 調べたい銘柄
const symbols = [
 'AWR',
 'DOV',
 'GPC',
 'NWN',
 'PG',
 'AAPL',
 'MSFT',
 'GOOGL',
];

const main = async(symbol: string) => {
 const res = await axios.get(`https://www.dividendinvestor.com/ajax/?action=quote_ajax&symbol=${symbol}`)
 .then(value => value);
 const html = res.data.html;
 const start = 'Consecutive Dividend Increases</a></span><span class="data">';
 const from = html.indexOf(start) + start.length;
 const to = html.indexOf('</span>', from);
 const y = html.slice(from, to);
 console.log(`${symbol} : ${y}`);
}

let i = 0;
const intervalID = setInterval(() => {
 main(symbols[i]);
 i += 1;
 if (i >= symbols.length) {
 clearInterval(intervalID);
 }
}, 5000);

コード簡略化の為に結果を console.log で表示しましたが、実際はファイルやDBに書き出して使い回し、頻繁に取得するのは避けた方が良いでしょう。
私の場合は console.log の出力をテキストファイルにコピペ後、加工してから使いまわそうと思っています。

※ サイトが新しくなるなど、変更が行われた場合は結果が得られないと思います。

実行

$ ts-node src/index
AWR : 69 Years
DOV : 67 Years
GPC : 66 Years
NWN : 67 Years
PG : 69 Years
AAPL : 10 Years
MSFT : 17 Years
GOOGL : 0 Years

ちなみに、日本個別銘柄の連続増配を調べられるサイトは見つけられませんでした。残念。
無いんですかね。もしくは有料ならあったりするんでしょうか。

Python で上場企業の要約を取得する

Sat, 01 Jan 2022 13:17:13 +0900

JupyterLab または Jupyter Notebook で上場企業の要約を取得してみます。
JupyterLab または Jupyter Notebook の用意はこちらを参照ください。

要約を取得する

取得には、yahooquery 2.2.15 を使います。

from yahooquery import Ticker

toyota = Ticker('7203.T')
sd = toyota.summary_detail

３行目： Ticker で、取得したい銘柄のコードを指定します。
日本の銘柄は ‘7203.T’ の様にコード（7203=トヨタ自動車）と取引所（T=東京証券取引所）をドットで区切って設定します。
４行目：要約のデータを取得します。

sd に dict 型オブジェクトでデータを取得できます。

{'7203.T': {'maxAge': 1,
 'priceHint': 2,
 'previousClose': 2110.5,
 'open': 2104.0,
 'dayLow': 2091.0,
 'dayHigh': 2116.0,
 'regularMarketPreviousClose': 2110.5,
 'regularMarketOpen': 2104.0,
 'regularMarketDayLow': 2091.0,
 'regularMarketDayHigh': 2116.0,
 'dividendRate': 51.0,
 'dividendYield': 0.0242,
 'exDividendDate': '2021-09-29 09:00:00',
 'payoutRatio': 0.2282,
 'fiveYearAvgDividendYield': 3.07,
 'beta': 0.648588,
 'trailingPE': 9.420413,
 'forwardPE': 9.330822,
 'volume': 14009600,
 'regularMarketVolume': 14009600,
 'averageVolume': 21168583,
 'averageVolume10days': 18734770,
 'averageDailyVolume10Day': 18734770,
 'bid': 2105.0,
 'ask': 2108.0,
 'bidSize': 0,
 'askSize': 0,
 'marketCap': 29175282925568,
 'fiftyTwoWeekLow': 1443.2,
 'fiftyTwoWeekHigh': 2188.0,
 'priceToSalesTrailing12Months': 0.9315025,
 'fiftyDayAverage': 2063.05,
 'twoHundredDayAverage': 1924.4655,
 'trailingAnnualDividendRate': 51.0,
 'trailingAnnualDividendYield': 0.024164889,
 'currency': 'JPY',
 'fromCurrency': None,
 'toCurrency': None,
 'lastMarket': None,
 'algorithm': None,
 'tradeable': False}}

特定の項目、例えば dividendYield を取り出したければ、

sd.get('7203.T').get('dividendYield')

とし、ループで項目を処理したければ、

v = sd.get('7203.T')
for k in v:
 print(k, v.get(k))

のようにすれば、各項目を以下のように表示できます。

maxAge 1
priceHint 2
previousClose 2110.5
open 2104.0
dayLow 2091.0
dayHigh 2116.0
regularMarketPreviousClose 2110.5
regularMarketOpen 2104.0
regularMarketDayLow 2091.0
regularMarketDayHigh 2116.0
dividendRate 51.0
dividendYield 0.0242
exDividendDate 2021-09-29 09:00:00
payoutRatio 0.2282
fiveYearAvgDividendYield 3.07
beta 0.648588
trailingPE 9.420413
forwardPE 9.330822
volume 14009600
regularMarketVolume 14009600
averageVolume 21168583
averageVolume10days 18734770
averageDailyVolume10Day 18734770
bid 2105.0
ask 2108.0
bidSize 0
askSize 0
marketCap 29175282925568
fiftyTwoWeekLow 1443.2
fiftyTwoWeekHigh 2188.0
priceToSalesTrailing12Months 0.9315025
fiftyDayAverage 2063.05
twoHundredDayAverage 1924.4655
trailingAnnualDividendRate 51.0
trailingAnnualDividendYield 0.024164889
currency JPY
fromCurrency None
toCurrency None
lastMarket None
algorithm None
tradeable False

Python で上場企業の損益計算書を取得する

Sat, 25 Dec 2021 20:20:00 +0900

JupyterLab または Jupyter Notebook で上場企業の損益計算書を取得してみます。
JupyterLab または Jupyter Notebook の用意はこちらを参照ください。

損益計算書を取得する

取得には、yahooquery 2.2.15 を使います。

from yahooquery import Ticker

toyota = Ticker('7203.T')
icst = toyota.income_statement()

３行目： Ticker で、取得したい銘柄のコードを指定します。
日本の銘柄は ‘7203.T’ の様にコード（7203=トヨタ自動車）と取引所（T=東京証券取引所）をドットで区切って設定します。
４行目：損益計算書のデータを取得します。

icst に以下の様にデータを取得できます。

列が多くて表示しきれません。
なので、転置行列にする .T をつけてみます。

icst.T

多いので見たい項目だけに絞ってみます。が、英語でどれに当たるか良く分かってません。。
取り敢えず、

売上総利益 (GrossProfit)
純利益 (NetIncome)
営業利益 (OperatingIncome)
総収入 (TotalRevenue)

にしてみます。

icst.T.query('index in ("asOfDate", "GrossProfit", "NetIncome", "OperatingIncome", "TotalRevenue")')

省略表示されない程度に絞れるなら、転置行列しなくても良いかもしれません。

icst[["asOfDate", "GrossProfit", "NetIncome", "OperatingIncome", "TotalRevenue"]]

指数で表示されちゃいますね。微妙でしょうか。

マーケットスピード II RSS を使ってみた

Sat, 11 Dec 2021 20:27:00 +0900

Excel から国内株式、先物・オプションの売買ができる「マーケットスピード II RSS」を使ってみました。といっても売買はしておらず、株価の参照までです。

この「RSS」は「リアルタイムスプレッドシート」の略称で、RSSフィードのRSS（RDF Site Summary / Rich Site Summary / Really Simple Syndication）とは無関係でした。

使用環境

自分は以下の環境で試しました。

Windows 11 Pro 21H2（64 ビットオペレーティングシステム）
Microsoft® Excel® for Microsoft 365 MSO 64 ビット

また、「マーケットスピード II RSS」を使用するには以下が必要です。

楽天証券の口座
「マーケットスピード II」のインストール
「マーケットスピード II RSS」のアドインをExcelに登録

「マーケットスピード II」のインストール

1.「マーケットスピード II」のインストーラーをダウンロード
　サイトからインストーラーをダウンロードします。　

2. ダウンロードしたインストーラー（MarketSpeed2Installkits_0001.exe）を実行します。
　ウィザードに従って進めば OK です。

「マーケットスピード II RSS」のアドインをExcelに登録

「マーケットスピード II」をインストールすると、アドインのファイルが以下に置かれます。
　C:\ユーザー\(ユーザー名)\AppData\Local\MarketSpeed2\Bin\rss
ファイルをExcelにアドイン登録します。

1. Excel の「オプション」を選択します。

2. 「Excel のオプション」の「アドイン」で「設定」を選択します。

3. 「参照」を選択します。

4. アドインのファイルを選択します。
　Excel が
　　64ビットなら「MarketSpeed2_RSS_64bit.xll」
　　32ビットなら「MarketSpeed2_RSS_32bit.xll」
　を選択します。

5. 再度「参照」を選択します。

6. 「MarketSpeed2_RSS_VBA.xlam」を選択します。

7. 「OK」でアドインのダイアログを閉じます。

8. Excel に「マーケットスピード II」のタブが増えれば完了です。

Excel で株価の読み込みを試してみる

サンプルシートが公開されているので、「TOPIX100構成銘柄サンプルシート」で試してみます。

1. 先に「マーケットスピード II」にログインします。

2. ダウンロードしたサンプルシート「topix_samplesheet.xlsx」を開きます。

3. 「マーケットスピード II」タブで「未接続」を選択します。

4. RSS の使用に同意していなかったので楽天証券のサイトが開きました。
　同意して進みます。

5. 株価がシートに反映されました。

ファイナンス機械学習 (Amazon) アセットマネージャーのためのファイナンス機械学習 (Amazon)

Python で株価を取得してグラフにする

Sat, 21 Aug 2021 20:49:00 +0900

JupyterLab または Jupyter Notebook で株価の取得とグラフ化をしてみます。
JupyterLab または Jupyter Notebook の用意はこちらを参照ください。

株価を取得する

株価の取得には、yahooquery 2.2.15 を使います。

from yahooquery import Ticker

ticker = Ticker('7203.T')
df = ticker.history(period='1mo', interval='1d')

３行目： Ticker で、取得したい銘柄のコードを指定します。
日本の銘柄は ‘7203.T’ の様にコード（7203=トヨタ自動車）と取引所（T=東京証券取引所）をドットで区切って設定します。
４行目： history でデータを取得します。
period で期間を指定します。‘1mo’ は１ヶ月分になります。
interval で間隔を指定します。‘1d’ で１日毎になります。

df に以下の様にデータを取得できます。

ラインチャートにする

ラインチャートは matplotlib を使って書いてみます。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.yaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda x, loc: "{:,}".format(int(x))))
plt.xticks(rotation=45)
plt.plot(df.loc['7203.T'].close)
plt.show()

３−４行目：Y軸の数値を３桁区切りで表示させる
５行目：横軸のラベルを45°に傾ける
６行目：グラフ描画
引数のデータの指定が df.loc[‘7203.T’].close と分かりづらいですが、中身は以下のようになっています。

グラフにした結果は、

ローソク足チャートにする

ローソク足チャートは mplfinance を使って書いてみます。

import pandas as pd
import mplfinance as mpf

dg = df.loc['7203.T'].copy()

dh = dg.reset_index()
dh.rename(columns=str.capitalize, inplace=True)
dh['Date'] = pd.to_datetime(dh['Date'])

di = dh.reset_index()
di.set_index('Date', inplace=True)
di.drop('Adjclose', axis=1, inplace=True)

mpf.plot(di, type='candle')
mpf.show()

４−１２行目：１４行目で使う為に、データの変換
１４行目：グラフ描画

ほとんどデータ変換に費やしています。変換の前と変換後で見ると、次の通りです。

変換前

変換後

７行目：列名の頭文字を大文字に変換（ date → Date ）
８行目：日付の列を datetime64 型に変換
１０−１１行目：インデックスを Date に設定
１２行目：不要な列（Adjclose）を削除