はじめに

ふと「10年連続で、毎年同じ月に株価が上がる銘柄ってあるのかな？」と思い立って、調べてみました。たとえば「7月の最初の取引日の終値で買って、7月の最後の取引日の終値で売ったら、10年連続でプラスになる銘柄ってあるの？」という感じです。

銘柄コードの取得

まずは株価を取ってくる前に、東証に上場している銘柄コードを集めます。これはエクセルファイルをダウンロードすれば手に入りますし、Pythonを使えばCSVファイルとして取得することもできます。

import pandas as pd
import os

# 東証の上場銘柄一覧のURL
url = "https://www.jpx.co.jp/markets/statistics-equities/misc/tvdivq0000001vg2-att/data_j.xls"

# 保存ファイル名
file_name = "stock_code.csv"

def read_excel_url(url):
    try:
        df = pd.read_excel(url)  
        return df
    except Exception as e:
        print(f"Error reading the Excel file: {e}")
        return None

def save_to_csv(stock_code, file_name):
    try:
        stock_code.to_csv(file_name, encoding="utf-8-sig", index=False)
        print(f"Data saved to {file_name}")
    except Exception as e:
        print(f"Error saving to CSV: {e}")

def main():
    script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
    save_path = os.path.join(script_dir, file_name)

    data = read_excel_url(url)
    if data is not None:
        print(data.head())
        save_to_csv(data, save_path)

if __name__ == "__main__":
    main()

これは、Pythonで取得した銘柄コード（エクセルのB列に入っている部分）です。

各銘柄の10年分の株価を取得

yfinanceを使って株価を取得しました。ただし、上場から10年たっていない銘柄はスキップしています。全部で4414銘柄のうち3069銘柄の株価データが取れました（2025年8月28日現在）。

import yfinance as yf
import pandas as pd
import os

# 10年分のデータが欲しいので、開始日は2015/08/28に固定
start="2015-08-28"

def download_stock_data():
    script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
    # 銘柄コードが書かれたcsvファイルのパス
    load_path = os.path.join(script_dir, "stock_code.csv")
    # 各銘柄の株価の保存フォルダ
    save_dir = os.path.join(script_dir, "stock_data")
    os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)

    # CSVを読み込む
    df = pd.read_csv(load_path)

    start_date = pd.Timestamp(start)
    end_date = pd.Timestamp.now().normalize()  # 今日

    total = len(df['コード'])
    for idx, code in enumerate(df['コード'], 1):
        ticker_symbol = code + ".T"
        safe_symbol = ticker_symbol.replace(".", "_")
        file_name_path = os.path.join(save_dir, f"stock_data_{safe_symbol}.csv")

        stock_data = yf.download(
            ticker_symbol,
            start=start_date.strftime('%Y-%m-%d'),
            end=end_date.strftime('%Y-%m-%d'),
            auto_adjust=False,
            progress=False
        )

        if stock_data is None or stock_data.empty:
            continue

        first_date = stock_data.index[0]

        # 開始日が10年前より後ならスキップ
        if first_date > start_date:
            continue

        stock_data.index.name = 'Date'
        stock_data['Ticker'] = ticker_symbol
        stock_data.to_csv(file_name_path, encoding="utf-8-sig")

        print(f"進捗: {idx}/{total} 完了", end='\r')

if __name__ == "__main__":
    download_stock_data()

Pythonで取得した銘柄コード「7203」トヨタ自動車株式会社の株価データです。

10年間、毎年同じ月にあがっている銘柄

10年分の株価データを集めたので、実際に「毎年同じ月に10年連続で上がってる銘柄ってあるの？」ってことで、10年連続、月初めと月末の終値の差が1%以上あるものをチェックしてみました。

import pandas as pd
import os
from glob import glob

def check_stock_data(threshold=0.01):
    """
    株価CSVフォルダから、月ごとにすべての年で上昇している銘柄を抽出してCSVに保存
    """
    script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
    stock_folder = os.path.join(script_dir, "stock_data")
    output_file=os.path.join(script_dir, "10years_monthly_up_stocks.csv")

    # 月ごとの「すべての年で上昇している銘柄」を格納
    final_results = {m: [] for m in range(1, 13)}

    for file in glob(os.path.join(stock_folder, "*.csv")):
        print(f"Processing {file}...", end='\r')
        try:
            # CSV読み込み（Date列をインデックス）
            df = pd.read_csv(file, skiprows=[1, 2], parse_dates=[0], index_col=0)
            df.index.name = 'Date'

            # ファイル名から銘柄コードを取得
            stock_file_name = os.path.basename(file)
            parts = stock_file_name.split("_")
            stock_code = parts[2] if len(parts) > 2 else parts[0].split(".")[0]

            # 月ごとフラグ
            month_flags = {m: [] for m in range(1, 13)}

            # 年ごとに処理
            for year, group in df.groupby(df.index.year):
                for month in range(1, 13):
                    data = group[group.index.month == month]
                    if len(data) == 0:
                        continue
                    first_close = data.iloc[0]["Close"]
                    last_close = data.iloc[-1]["Close"]
                    month_flags[month].append((last_close - first_close) / first_close >= threshold)

            # すべての年で上昇している月だけ登録
            for m in range(1, 13):
                if month_flags[m] and all(month_flags[m]):
                    final_results[m].append(stock_code)

        except Exception as e:
            print(f"Error reading {file}: {e}")

    # DataFrame化
    result_df = pd.DataFrame({f"{m}月": pd.Series(final_results[m]) for m in range(1, 13)})

    # 保存
    result_df.to_csv(output_file, index=False, encoding="utf-8-sig")

    print("")
    print(result_df)
    print(f"結果を {output_file} に保存しました。")


if __name__ == "__main__":
    check_stock_data()

結果です。

10年間連続して、7月の月初めと月末の終値の差が1%以上ある銘柄コードは、「2040」と「3349」でした。

最後に

銘柄コード「3349」株式会社コスモス薬品で確認してみます。

きちんと7月は上昇していました。

が、来年は落ちるかもしれないし。。。
こんな高いの買えないし。。。　ははは。