【Python】東証上場銘柄の株価データを取得する（その２）

はじめに

前回の【Python】東証上場銘柄の株価データを取得する（その１）では
日本取引所グループにある東証上場銘柄の一覧ファイルを Pandas を使って銘柄抽出してみた

今回は，pandas_datareaderを使って，直近の株価データを取得してみる

自分銘柄

トヨタ，日産，ホンダ，ＡＮＡ，ＪＡＬを保有しているとする

下図のような Excel ファイルを my.xlsx という名前で用意した

列は，コードと銘柄名だ（日本取引所グループにある東証上場銘柄の一覧ファイルのそれと合わせた）

事前準備

前回書き忘れたが，
東証上場銘柄の一覧ファイルは data_j.xls という拡張子 xls ファイルなので，
xlrd をインストール必要がある
conda や pip で自分の環境に入れる必要がある

conda の場合

conda install xlrd

pip の場合

pip install xlrd

本論

必要なライブラリをインポートする

import pandas as pd
import pandas_datareader.data as pdr
import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta

自分銘柄一覧（my.xlsx）と東証上場銘柄一覧（date_j.xls）を読み込む

my_df = pd.read_excel('my.xlsx', sheet_name = 'Sheet1', dtype = str)
topix_df = pd.read_excel('data_j.xls', dtype = str)

東証上場銘柄をTOPIX Core30に絞る
ちゃんと30行なっている

topix_core30_df = topix_df[topix_df['規模区分']=='TOPIX Core30']
len(topix_core30_df)

30

TOPIX Core30銘柄のコードと自分銘柄のコードを集合にする（重複排除される）
自分銘柄の，日産とＡＮＡがTOPIX Large70，ＪＡＬがTOPIX Mid400で，トヨタとホンダはTOPIX Core30銘柄なので
３銘柄増え ３０＋３＝３３銘柄になっていれば正解

code_set = set(topix_core30_df['コード'].tolist()) | set(my_df['コード'].tolist())
len(code_set)

33

集合の中にある銘柄コードだけを，TOPIX の DataFrame から抽出する
isin を使うと，リストや集合の要素に一致する行が抽出できる

df = topix_df[topix_df['コード'].isin(code_set)]
df

	日付	コード	銘柄名	市場・商品区分	33業種コード	33業種区分	17業種コード	17業種区分	規模コード	規模区分
1025	20211029	3382	セブン＆アイ・ホールディングス	市場第一部（内国株）	6100	小売業	14	小売	1	TOPIX Core30
1434	20211029	4063	信越化学工業	市場第一部（内国株）	3200	化学	4	素材・化学	1	TOPIX Core30
1645	20211029	4452	花王	市場第一部（内国株）	3200	化学	4	素材・化学	1	TOPIX Core30

以降省略

リストにしておく

codeList = df['コード'].tolist()
companyList = df['銘柄名'].tolist()

取得期間終了日（本日）と取得期間開始日（本日から７日前）

ed = datetime.datetime.now() # 本日
st = ed - relativedelta(days = 7) # 7日前

コードに '.T' を付加し，DataReader で株価データを取得する
株価データは DataFrame で取得できる
直近のデータは DataFrame の最終行なので，
日付（Index）と終値（Close列）の最終行のデータを表示する

for code, company in zip(codeList, companyList):
    df = pdr.DataReader(code + '.T', 'yahoo', st, ed)
    dates = df.index  # 日付はindexになっている
    closes = df['Close']
    print(f'[{company}] date=[{dates[-1]}] close=[{closes[-1]}]')

[セブン＆アイ・ホールディングス] date=[2021-11-22 00:00:00] close=[4777]
[信越化学工業] date=[2021-11-22 00:00:00] close=[20070]
[花王] date=[2021-11-22 00:00:00] close=[6219]
以降省略

まとめ

まとめると，次のようなコードになる

topix.py

import pandas as pd
import pandas_datareader.data as pdr
import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta

"""
事前にここから東証上場銘柄一覧ファイル(data_j.xls)をダウンロードしておきます
https://www.jpx.co.jp/markets/statistics-equities/misc/01.html
あと，my.xlsx を用意します
"""
my_df = pd.read_excel('my.xlsx', sheet_name = 'Sheet1', dtype = str)
topix_df = pd.read_excel('data_j.xls', dtype = str)
topix_core30_df = topix_df[topix_df['規模区分']=='TOPIX Core30']

"""
TOPIX Core30 銘柄と自分銘柄の一覧を作る
"""
# TOPIX Core30 銘柄のコードと自分銘柄のコードを集合にする（重複排除される）
code_set = set(topix_core30_df['コード'].tolist()) | set(my_df['コード'].tolist())
# 集合の中にあるコードだけを，TOPIX の DataFrame から抽出する
## isin を使うと，リストや集合の要素に一致する行が抽出できる
df = topix_df[topix_df['コード'].isin(code_set)]
# リストにする
codeList = df['コード'].tolist()
companyList = df['銘柄名'].tolist()

"""
指定期間の株価データを取得し表示する
"""
ed = datetime.datetime.now() # 本日
st = ed - relativedelta(days = 7) # 7日前

for code, company in zip(codeList, companyList):
    df = pdr.DataReader(code + '.T', 'yahoo', st, ed)
    dates = df.index  # 日付はindexになっている
    closes = df['Close']
    print(f'[{company}] date=[{dates[-1]}] close=[{closes[-1]}]')

おわりに

楽しい，便利すぎるぜ，Python

次回は，ローソク足チャートを描く予定