@ryoutin55315(Ha-Co-Va)

J-Quants APIで日本株の「割安株スクリーニング」をやってみた（Python）

Posted at 2026-06-16

こんにちは、Ha-Co-Vaです。

個人投資家をやっていると、「全銘柄の中から、割安で・ちゃんと稼いでて・潰れにくい会社をパッと絞りたい」って思うこと、ありませんか？

証券会社のスクリーナーだと条件が物足りなかったり、そもそも自分の好きな指
標で絞れなかったり…。

そこで、JPX公式の J-Quants API を使って、Pythonで自分好みのスクリーニングをやってみた話です。

最終的には「毎回コード書くの面倒すぎる（笑）」となってツール化までしたので、その話も最後に少しだけ。

J-Quantsって？

ざっくり言うと、JPX（日本取引所グループ）公式の、株価・財務データをAPIで取れるサービスです。無料プランもあります。

昔はトークン認証でちょっと面倒でしたが、2026年からはAPIキー方式になって、だいぶ導入が楽になりました。
登録して、ダッシュボードでAPIキーを発行するだけ。

まずはデータを取ってみる（Python）

V2では、ヘッダーに x-api-key を入れてリクエストするだけ。シンプルです。

pythonimport requests

API_KEY = "あなたのAPIキー"
headers = {"x-api-key": API_KEY}

例：ある銘柄の日次株価を取得

resp = requests.get(
"https://api.jquants.com/v2/equities/bars/daily",
params={"code": "86970", "date": "20260601"},
headers=headers,
)
print(resp.json())

これだけで株価が返ってきます。
上場銘柄一覧や財務サマリーも、同じ要領で各エンドポイントから取得できます（エンドポイントの詳細は公式ドキュメントを参照）。

割安スクリーニングのロジック

私がよく使うのは、こんな "4点セット" です。

PBR < 1.0（資産より安い）
ROE > 8%（ちゃんと稼ぐ）
自己資本比率 > 50%（潰れにくい）
配当利回り > 3%（株主に報いてくれる）

取得したデータを pandas に入れて、条件で絞るイメージ：

銘柄ごとの指標をまとめたデータフレーム（PBR, ROE, equity_ratio, yield 列）

cond = (
(df["PBR"] < 1.0) &
(df["ROE"] > 8) &
(df["equity_ratio"] > 50) &
(df["yield"] > 3)
)
result = df[cond].sort_values("ROE", ascending=False)
print(result.head(20))

"安い × 稼ぐ × 潰れにくい × 報いる" で、ガッと絞れます。