yfinanceライブラリを使って、株価などを取得してみよう

ライブラリをインポート

import yfinance as yf

今回はサンプルとして、トヨタを例にあげて試してみます。

T = "7203.T"
ticker = yf.Ticker(T)

株価履歴を取得

特定の期間の開始価格、終了価格、高値、安値、調整後終了価格、出来高を取得できます。

data = yf.download(T, start='2020-01-01', end='2020-12-31')
print(data)

Open High ... Adj Close Volume
Date ...
2020-01-06 1519.800049 1525.199951 ... 1382.728027 33361500
2020-01-07 1530.800049 1544.400024 ... 1410.145020 24803500
2020-01-08 1513.000000 1528.400024 ... 1392.232910 28061000
2020-01-09 1534.400024 1538.000000 ... 1401.920044 21265000
2020-01-10 1539.000000 1539.599976 ... 1400.275024 17417000
... ... ... ... ... ...
2020-12-24 1561.199951 1563.000000 ... 1440.847778 13676000
2020-12-25 1552.000000 1559.400024 ... 1449.407593 9966500
2020-12-28 1560.400024 1579.599976 ... 1469.690796 18226500
2020-12-29 1589.000000 1603.400024 ... 1491.276611 25593500
2020-12-30 1588.599976 1606.000000 ... 1480.669800 23459000

[242 rows x 6 columns]

期間指定

yf.download 関数の period パラメータを使用すると、特定の期間（例: 1d、5d、1mo、3mo、1y、2y、5y、10y、ytd、max）のデータを取得することができます。

data = yf.download(T, period='1mo')
print(data)

Open High Low Close Adj Close Volume
Date
2023-04-17 1823.0 1841.5 1822.5 1834.0 1834.0 18967700
2023-04-18 1844.0 1846.0 1827.5 1833.5 1833.5 23312400
2023-04-19 1833.0 1836.0 1816.5 1823.0 1823.0 16859000
2023-04-20 1810.0 1818.0 1796.0 1813.5 1813.5 21975500
2023-04-21 1790.0 1808.5 1784.0 1802.0 1802.0 21559900
2023-04-24 1815.0 1817.0 1798.0 1798.0 1798.0 14674600
2023-04-25 1803.0 1807.0 1795.0 1800.0 1800.0 20492700
2023-04-26 1793.5 1807.5 1791.0 1803.5 1803.5 17228200
2023-04-27 1804.5 1826.5 1799.0 1825.0 1825.0 21175700
2023-04-28 1839.0 1857.0 1833.5 1857.0 1857.0 29984600
2023-05-01 1870.5 1879.5 1865.0 1874.0 1874.0 18668200
2023-05-02 1877.0 1877.5 1853.0 1864.5 1864.5 17441500
2023-05-08 1860.0 1861.5 1848.0 1856.0 1856.0 17294400
2023-05-09 1861.0 1920.0 1855.0 1916.5 1916.5 39880100
2023-05-10 1920.0 1963.5 1894.0 1931.5 1931.5 55815000
2023-05-11 1950.0 1959.0 1902.0 1916.0 1916.0 34669900
2023-05-12 1945.5 1949.0 1913.5 1942.0 1942.0 28097200
2023-05-15 1939.5 1942.0 1926.0 1933.0 1933.0 16791400
2023-05-16 1933.0 1939.5 1919.0 1923.5 1923.5 18728200

データの間隔指定

interval パラメータを使用すると、データの間隔（例: 1m、2m、5m、15m、30m、60m、90m、1h、1d、5d、1wk、1mo、3mo）を指定できます。

data = yf.download(T, start='2020-01-01', end='2020-12-31', interval='1h')
print(data)

1 Failed download:

• 7203.T: 1h data not available for startTime=1577804400 and endTime=1609340400. The requested range must be within the last 730 days.
  print(data)
  Empty DataFrame
  Columns: [Open, High, Low, Close, Adj Close, Volume]
  Index: []
  なぜかうまく取得できませんでした。

株価取得

株価を取得する関数を用いて取得してみます。

import yfinance as yf

def get_stock_price(stock_code):
    stock = yf.Ticker(stock_code)
    return stock.history().tail(1)['Close'].iloc[0]

stock_code = "7203.T"  # TOYOTAの株式コード
print(get_stock_price(stock_code))

配当情報を取得

import yfinance as yf

# トヨタの銘柄コード
ticker = "7203.T"

# Tickerオブジェクトを生成
toyota = yf.Ticker(ticker)

# 配当データを取得
dividends = toyota.dividends
print(dividends)

Date
1999-09-27 00:00:00+09:00 2.2
2000-03-28 00:00:00+09:00 2.6
2000-09-26 00:00:00+09:00 2.2
2001-03-27 00:00:00+09:00 2.8
2001-09-25 00:00:00+09:00 2.6
2002-03-26 00:00:00+09:00 3.0
2002-09-25 00:00:00+09:00 3.2
2003-03-26 00:00:00+09:00 4.0
2003-09-25 00:00:00+09:00 4.0
2004-03-26 00:00:00+09:00 5.0
2004-09-27 00:00:00+09:00 5.0
2005-03-28 00:00:00+09:00 8.0
2005-09-27 00:00:00+09:00 7.0
2006-03-28 00:00:00+09:00 11.0
2006-09-26 00:00:00+09:00 10.0
2007-03-27 00:00:00+09:00 14.0
2007-09-25 00:00:00+09:00 13.0
2008-03-26 00:00:00+09:00 15.0
2008-09-25 00:00:00+09:00 13.0
2009-03-26 00:00:00+09:00 7.0
2009-09-25 00:00:00+09:00 4.0
2010-03-29 00:00:00+09:00 5.0
2010-09-28 00:00:00+09:00 4.0
2011-03-29 00:00:00+09:00 6.0
2011-09-28 00:00:00+09:00 4.0
2012-03-28 00:00:00+09:00 6.0
2012-09-26 00:00:00+09:00 6.0
2013-03-27 00:00:00+09:00 12.0
2013-09-26 00:00:00+09:00 13.0
2014-03-27 00:00:00+09:00 20.0
2014-09-26 00:00:00+09:00 15.0
2015-03-27 00:00:00+09:00 25.0
2015-09-28 00:00:00+09:00 20.0
2016-03-29 00:00:00+09:00 22.0
2016-09-28 00:00:00+09:00 20.0
2017-03-29 00:00:00+09:00 22.0
2017-09-27 00:00:00+09:00 20.0
2018-03-28 00:00:00+09:00 24.0
2018-03-29 00:00:00+09:00 110.0
2018-09-26 00:00:00+09:00 20.0
2019-03-27 00:00:00+09:00 24.0
2019-09-27 00:00:00+09:00 20.0
2020-03-30 00:00:00+09:00 24.0
2020-09-29 00:00:00+09:00 1.0
2021-03-30 00:00:00+09:00 27.0
2021-09-29 00:00:00+09:00 24.0
2022-03-30 00:00:00+09:00 28.0
2022-09-29 00:00:00+09:00 25.0
2023-03-30 00:00:00+09:00 35.0