時価総額Top10の今と昔。

はじめに

yfinanceを使って、時価総額Top10の株価推移をまとめてみた。米株、日本株で株価の推移が全然違うことがわって面白い。

目次

• 株価の取り方
• 時価総額Top10の株価推移
• 米株Top10
• 日本株Top10

記事で使用しているライブラリについては下記記事参照

株価の取り方

APPLを例に、過去最高値、最小値、10年前の株価をそれぞれとってみた例。もし、1982年7月8日に100ドル分購入して、2014年11月25日に売っていたら、625,900ドルになっていることになる。。

APPLの株価

import yfinance as yf


# AAPLの全期間の株価取得
df = yf.Ticker("AAPL").history(period="max")
print(df)
#                                  Open        High         Low       Close     Volume  Dividends  Stock Splits
# Date
# 1980-12-12 00:00:00-05:00    0.098943    0.099373    0.098943    0.098943  469033600        0.0           0.0
# 1980-12-15 00:00:00-05:00    0.094211    0.094211    0.093781    0.093781  175884800        0.0           0.0
# 1980-12-16 00:00:00-05:00    0.087328    0.087328    0.086898    0.086898  105728000        0.0           0.0
# 1980-12-17 00:00:00-05:00    0.089049    0.089479    0.089049    0.089049   86441600        0.0           0.0
# 1980-12-18 00:00:00-05:00    0.091630    0.092061    0.091630    0.091630   73449600        0.0           0.0
# ...                               ...         ...         ...         ...        ...        ...           ...
# 2024-09-23 00:00:00-04:00  227.339996  229.449997  225.809998  226.470001   54146000        0.0           0.0
# 2024-09-24 00:00:00-04:00  228.649994  229.350006  225.729996  227.369995   43556100        0.0           0.0
# 2024-09-25 00:00:00-04:00  224.929993  227.289993  224.020004  226.369995   42308700        0.0           0.0
# 2024-09-26 00:00:00-04:00  227.300003  228.500000  225.410004  227.520004   36636700        0.0           0.0
# 2024-09-27 00:00:00-04:00  228.460007  229.520004  227.300003  227.789993   33993600        0.0           0.0


# 最大値のIndexと値取得
print(f'# {df["High"].idxmax().date()},${df["High"].max():.2f}')
# 2024-07-15,$236.96

# 最小値のIndexと値取得
print(f'# {df["Low"].idxmin().date()},${df["Low"].min():.2f}')
# 1982-07-08,$0.04

# 2014年の1年間の最大値のIndexと値取得
print(f'# {df["2014-01":"2014-12"]["High"].idxmax().date()},${df["2014-01":"2014-12"]["High"].max():.2f}')
# 2014-11-25,$26.70

#最大、最小値の差
print(f'# {df["High"].max()/df["Low"].min():.0f}倍')
# 6259倍

戻る

時価総額Top10の株価推移

日米の時価総額Top10(2024年9月29日時点)の過去5,10,20年前の株価と最少値、最大値の株価、及び最小、最大の倍率を一覧にしてみた。コードはyfinanceとpandasのapplyを使っている。

時価総額Top10の株価推移

import yfinance as yf
import pandas as pd

#----------------------
# apply()関数
#----------------------
def kabu_search(x, code):

	df = yf.Ticker(x['シンボル']).history(period="max")
	# 今年の最大値
	now_val = f'{code}{df["2024-01":]["High"].max():.2f}'
	# 5年前の最大値
	y05_val = f'{code}{df["2019-01":"2019-12"]["High"].max():.2f}'
	# 10年前の最大値
	y10_val = f'{code}{df["2014-01":"2014-12"]["High"].max():.2f}'
	# 20年前の最大値
	y20_val = f'{code}{df["2004-01":"2004-12"]["High"].max():.2f}'
	# 最小値
	min_val = f'{df["Low"].idxmin().date()}<br>{code}{df["Low"].min():.2f}'
	# 最大値
	max_val = f'{df["High"].idxmax().date()}<br>{code}{df["High"].max():.2f}'
	# 最大値/最小値
	ratio   = f'{df["High"].max()/df["Low"].min():.0f}倍'
	
	return now_val,y05_val,y10_val,y20_val,min_val,max_val,ratio


#米株時価総額Top10
us_top10 = pd.DataFrame(
	{
		'会社名':['アップル','マイクロソフト','エヌビディア','アマゾン・ドット・コム','メタ・プラットフォームズ','アルファベット','アルファベット','タイワン・セミコンダクター・マニュファクチャリング','テスラ','ブロードコム'],
		'シンボル':['AAPL','MSFT','NVDA','AMZN','META','GOOGL','GOOG','TSM','TSLA','AVGO']
	}
)
us_top10[['今年','5年前','10年前','20年前','最小値','最大値','倍']] = us_top10.apply(kabu_search, args=('＄',), axis=1, result_type="expand")
print(us_top10.to_markdown())

#日本株時価総額Top10
jp_top10 = pd.DataFrame(
	{
		'会社名':['トヨタ自動車','日立製作所','三菱ＵＦＪ','ソニー','キーエンス','ファーストリテイリング','リクルート','日本電信電話','ソフトバンク','東京エレクトロン'],
		'シンボル':['7203.T','6501.T','8306.T','6758.T','6861.T','9983.T','6098.T','9432.T','9984.T','8035.T']
	}
)
jp_top10[['今年','5年前','10年前','20年前','最小値','最大値','倍']] = jp_top10.apply(kabu_search, args=('￥',), axis=1, result_type="expand")
print(jp_top10.to_markdown())

戻る

米株Top10

数千倍になっている銘柄もあり、夢がある。Googleは意外と株価の変動が小さい？

	会社名	シンボル	今年	5年前	10年前	20年前	最小値	最大値	倍
1	アップル	AAPL	＄236.96	＄71.33	＄26.70	＄1.05	1982-07-08 ＄0.04	2024-07-15 ＄236.96	6259倍
2	マイクロソフト	MSFT	＄467.51	＄152.91	＄42.79	＄19.12	1986-03-13 ＄0.05	2024-07-05 ＄467.51	8563倍
3	エヌビディア	NVDA	＄140.75	＄6.02	＄0.51	＄0.21	1999-04-26 ＄0.03	2024-06-20 ＄140.75	4604倍
4	アマゾン	AMZN	＄201.20	＄101.79	＄20.40	＄2.89	1997-05-22 ＄0.07	2024-07-08 ＄201.20	3066倍
5	メタ	META	＄577.40	＄208.30	＄81.92	＄nan	2012-09-04 ＄17.50	2024-09-26 ＄577.40	33倍
6	アルファベット	GOOGL	＄191.50	＄68.18	＄30.68	＄5.03	2004-08-19 ＄2.40	2024-07-10 ＄191.50	80倍
7	アルファベット	GOOG	＄193.06	＄68.08	＄30.53	＄5.01	2004-08-19 ＄2.38	2024-07-10 ＄193.06	81倍
8	TSMC	TSM	＄192.76	＄54.00	＄17.87	＄4.75	1998-01-12 ＄1.43	2024-07-11 ＄192.76	134倍
9	テスラ	TSLA	＄271.00	＄29.02	＄19.43	＄nan	2010-07-07 ＄1.00	2021-11-04 ＄414.50	415倍
10	ブロードコム	AVGO	＄183.97	＄28.54	＄8.00	＄nan	2009-11-04 ＄1.02	2024-06-18 ＄183.97	180倍

戻る

日本株Top10

日本株はせいぜい数10倍程度。
注意：最小、最大が比較的最近なので、日本株は過去全てのデータが取れていない可能性あり。

	会社名	シンボル	今年	5年前	10年前	20年前	最小値	最大値	倍
1	トヨタ自動車	7203.T	￥3854.00	￥1401.46	￥1183.90	￥555.30	2003-04-14 ￥297.89	2024-03-28 ￥3854.00	13倍
2	日立製作所	6501.T	￥4030.00	￥853.03	￥775.13	￥610.47	2009-12-01 ￥173.69	2024-09-27 ￥4030.00	23倍
3	三菱ＵＦＪ	8306.T	￥1818.29	￥491.74	￥489.19	￥nan	2011-03-15 ￥199.51	2024-07-05 ￥1818.29	9倍
4	ソニー	6758.T	￥3042.63	￥1377.16	￥455.05	￥557.10	2012-11-15 ￥120.48	2024-07-11 ￥3042.63	25倍
5	キーエンス	6861.T	￥77223.58	￥39593.06	￥13980.91	￥4149.99	2001-09-12 ￥2086.15	2024-07-11 ￥77223.58	37倍
6	ファーストリテイリング	9983.T	￥49130.00	￥22455.02	￥14014.98	￥2399.52	2000-08-01 ￥549.73	2024-09-24 ￥49130.00	89倍
7	リクルート	6098.T	￥9537.77	￥4101.12	￥1231.05	￥nan	2014-10-16 ￥965.83	2024-07-10 ￥9537.77	10倍
8	日本電信電話	9432.T	￥186.91	￥96.61	￥52.22	￥35.60	2002-02-07 ￥20.51	2024-01-23 ￥186.91	9倍
9	ソフトバンク	9984.T	￥12149.87	￥5803.01	￥4223.08	￥858.07	2002-11-18 ￥122.40	2024-07-11 ￥12149.87	99倍
10	東京エレクトロン	8035.T	￥40484.07	￥7485.66	￥2379.96	￥1906.89	2008-12-02 ￥552.95	2024-04-04 ￥40484.07	73倍

戻る