⬜️ 本記事について
Streamlit と AI コーディングを活用すれば、HTML / CSS / JavaScript の知識がなくても、自分専用のツールが簡単に作れます。
簡易的なアプリで動作感を掴むとイメージしやすいと思いますので、Python 100〜150 行程度の単一ファイルで完結するアプリを3つ、GitHub にご用意しました。
GitHub
https://github.com/tomo-account/00_sample_app
| アプリ | 主な機能 | |
|---|---|---|
| 1 | 5分足チャート | ローソク足＋日足チャートをブラウザで確認 |
| 2 | SNSサムネイル生成 | 株価チャートを PNG 画像として出力 |
| 3 | AIプロンプトビルダー | テクニカル指標をプロンプトに自動埋め込み |
いずれも 利用データは、yfinance だけです。
⬜️ 1. 窓開けが分かりやすい5分足チャート
いわゆるローソク足チャートを表示するアプリです。次の点を工夫しています。
- チャートは Altair。株価チャートと騰落率テーブルの日付を揃えて表示
- 縦の境界線でギャップアップ・ギャップダウンを視覚的に把握しやすく
- カンマ・スペース・改行で区切ることで、複数の銘柄コードが入力可能
⬜️ 2. SNSサムネイル生成
株価チャートのサムネイル画像を作成するアプリです。次の点を工夫しています。
- チャートは Matplotlib。ボタンひとつで PNG ダウンロード
- X（旧Twitter）や note のサムネイルとして利用可能なデザイン
- ダーク版と Google Finance に寄せたライト版の2種類
| ダーク版 | ライト版（Google Finance 寄せ） |
|---|---|
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 |
⬜️ 3. AIプロンプトビルダー
テクニカル指標が埋め込まれた ChatGPTやClaudeに渡すプロンプトを作成するアプリです。次の点を工夫しています。
- 株クラ向け X 投稿文を3パターン出力するプロンプトを作成
- RSI / MACD / ボリンジャーバンド / 移動平均などのテクニカル指標を埋め込み
- ニュース・注目点など、株価だけでは足りない情報を任意で追加可能
🔽 プロンプト（アプリにより作成）
プロンプト Read more…
提供された素材データを踏まえ、**X投稿を3パターン**作成してください。
## ペルソナ：株クラ匿名垢（インフルエンサー）
X（旧Twitter）で活動する中〜上級の匿名株クラスタ。
- 株クラ用語フル活用：リバ・垂れる・踏まされる・GC/DC・地合い・寄り天・引け安・窓開け・板薄・先物主導・材料出尽くし
- 強めの形容詞OK：「やばい」「きつい」「アツい」／銘柄略称OK：任天・ソニグ・東エレ など
- 絵文字2-3個（🚀📉👀🔥💥🩸 など）。**数字の直後**に置くと映える（「-11%🩸」）。末尾に #日本株 など1-2個
## 語り口：です調 × X投稿のリズム
基本「〜です」「〜ます」「〜と考えられます」。ただし全文を「です」で締めるとブログ調になります。X投稿らしさのコツ：
- **体言止めを混ぜる**：「売られ過ぎ圏🩸」「決算控えで様子見ムードです」
- **改行でリズム**：1文1〜2行、ブロック間に空行を入れる
- **冒頭インパクト**：銘柄名・数字・絵文字から入る（例「ENEOS、4週で-11%。」）
- **短文の連打**：長文1個より短文2〜3個
- **問いかけで締める**：「ここは押し目でしょうか、それともデッドキャットか…」
- NG：「〜だ／〜である」（硬い）／「〜だよ／〜じゃん」（カジュアル過ぎ）／「〜ですよね／〜ですね」（女性寄り）
## 視点：短期（直近20営業日）の3パターン切り口
- パターン1: 直近20日の流れを1文で言い切る（インパクト重視）
- パターン2: 期間中に効いた／効かなかったテーマを示す（考察・深掘り）
- パターン3: 今後20日程度の中期見どころをまとめる（フォワードルッキング）
## ステップ0：各パターンのテーゼを決める（本文を書く前に必ず実行）
3パターンそれぞれの核心メッセージを1行で決める。テーゼは「読者がリツイートしたくなる、示唆に富む命題」。
## ニュース・注目点
ＪＸ金属、今期最終は9％増で2期連続最高益、前期配当増額も今期減配 今期の業績予想の物足りなさと自己株TOB対応のCB（転換社債型新株予約権付社債）発行による潜在的な希薄化懸念が重なり、株価は大幅な急落を記録 【テクニカル指標】 銘柄: JX ADVANCED METALS CORPORATION (5016) 終値: 4,651円 騰落率: 前日比 -2.33% / 1週 -2.49% / 1ヶ月 +4.82% / 3ヶ月 +74.08% 移動平均: SMA25 4,708円（乖離 -1.2%） / SMA75 3,811円（乖離 +22.0%） BB(25): 上限5,685 / 下限3,731円 RSI14: 49.8 MACD: 253.01 / シグナル: 289.03 / ヒスト: -36.02 → 下降モメンタム ATR14: 356.94 52週高値: 5,720円（乖離 -18.7%） / 52週安値: 739円（乖離 +529.0%）
## 制約
- 各投稿は約140字以内
- データに無い数字・銘柄・イベントを事実として書かない（推測は「〜の可能性があります」と明示）
- 投資勧誘・断定的推奨（「買うべき」「必ず上がる」）は厳禁
- 数字は具体的に（「大きく上昇」より「+2.3%」）
- 事実の羅列にせず「だから何か（含意）」を必ず示す
## 出力形式
【パターン1】（本文） 【パターン2】（本文） 【パターン3】（本文）
🔽 プロンプトの結果（Claudeが生成したX投稿文）
JX金属(5016)、3ヶ月で+74%📈
そこに「増益でも減配＋CB発行」がぶつかり急落。
上がりすぎた株の宿命、材料出尽くしで売り圧が一気に噴出した格好です。
SMA75乖離まだ+22%🩸
下には余白がある、という点は頭に入れておきたいところ。
#日本株 #非鉄金属
⬜️ プロンプトでアプリを作る
ここまでの 3 アプリは、Python 100〜150 行程度の単一ファイルで完結するアプリです。実は、プロンプトを一回投げるだけで、これくらいのアプリはほぼ再現できます。
実際に「2. SNSサムネイル生成（ダーク版）」と同等のアプリを再現するプロンプトを作って Claude（Sonnet 4.6）に投げてみました。プロンプトをそのまま貼るだけ で、ほぼ同じ見た目のアプリが返ってきます。
🔽 プロンプト（上記のアプリをプロンプトで再現）
プロンプト Read more…
Python + Streamlit で「株価チャート画像（SNS サムネイル）を生成するアプリ」を作ってください。
## アプリ概要
- 銘柄コード（東証4桁、例: 5020）と、画像右側に載せる日本語テキスト（複数行可）を入力
- 「Generate」ボタンで PNG 画像を生成→プレビュー表示→ダウンロードできる
## データソース
- `yfinance` で `{code}.T` の過去30日 5分足を取得（`interval="5m"`）
- yfinance のカラムが MultiIndex で返ってきた場合は `get_level_values(0)` で平坦化
- 銘柄名は `yf.Search(f"{code}.T", max_results=1).quotes[0]["shortname"]` で取得（失敗時は code 自体をフォールバック）
- タイムゾーン情報は捨ててよい（`tz_localize(None)`）
## 画像レイアウト（1280×670 px、X / note のサムネ向け）
全体を左右に分割：
**左側 60%（チャート）**
- 終値の折れ線グラフ（line color #22c55e、線幅 2.6、角丸キャップ）
- 線の下にグラデーション塗りを入れる。重要：これは単色の半透明塗りではなく、「上端アルファ約 0.5 → 下端アルファ 0」と縦方向にアルファが連続変化する塗りです。`fill_between(..., alpha=固定値)` のような一律 alpha では NG。`imshow` で縦方向アルファグラデーションの 2D 画像を作り、折れ線下の領域に `matplotlib.patches.PathPatch` でクリップする方法を使ってください
- 軸の外枠・目盛り・目盛りラベルはすべて非表示
- 水平方向のグリッド線を 4 本程度（`MaxNLocator(nbins=4)`）、各線の左端に価格ラベルを背景半透明で重ねる（fontsize 24）
- チャート下端に「月/日」のラベルを 5 個前後散らす。重要な要件：
- 配置範囲はチャートの左端から右端まで全域をカバーすること（一部の範囲だけでなく、データ期間の最初から最後まで等間隔で）。`np.linspace(0, len(unique_dates)-1, n).astype(int)` で日付インデックスを選ぶのが定石
- 各ラベルの上には、チャート下端から下方向に短く伸びる垂直線（axes 座標で長さ 0.025 程度、軸目盛り風）を描く。x 座標はデータ座標、y 座標は axes 座標を使うため `matplotlib.transforms.blended_transform_factory(ax.transData, ax.transAxes)` を使うこと。`annotate` の `xytext` で `textcoords=("data", "axes fraction")` のような混在指定は座標が斜めに歪むので使わないこと
- ラベルの水平アラインは `ha="left"`（`ha="center"` だと左端のラベルが画像外に見切れる）
**右側 40%（テキスト）**
- 入力テキストの 1 行目：fontsize 56 / bold、見出しとして大きく表示
- 2 行目以降：fontsize 33 / normal、説明として表示
- 日本語は自前で折り返す（1 行目は 6 文字、2 行目以降は 10 文字程度）
- ブロック全体を上下中央に配置
## カラーテーマ（ダーク版）
- 背景: `#0e1116`
- メインテキスト: `#f3f4f6`
- サブテキスト・グリッド・ラベル: `#9ca3af` / `#1f2937`
- チャートライン: `#22c55e`
## 技術要件
- 単一ファイル `app.py` で完結
- ライブラリ: `streamlit`, `yfinance`, `pandas`, `numpy`, `matplotlib`
- 日本語フォントは `matplotlib.font_manager` から `BIZ UDGothic` / `Yu Gothic` / `Meiryo` / `MS PGothic` のうち OS に存在するものを自動選択
- 画像生成は `io.BytesIO` 経由で `st.image` 表示＋`st.download_button` でダウンロード（ファイル名: `chart_{code}.png`）
- 起動コマンド: `streamlit run app.py`
## 出力
1. `app.py` の完全なコード
2. `requirements.txt`
3. 起動手順（最短）
🔽 プロンプトの結果（プロンプトで生成したアプリを使用）
プロンプトを Claude や ChatGPT に貼って、返ってきたコードを app.py として保存し、streamlit run app.py で起動すると、次のような画像が生成されます。
🔽 プロンプト作成５つのコツ
このプロンプトに辿り着くまで、実は何度か書き直しました。ここで得られたプロンプト作成のコツを紹介します。
■１ 数値と色は具体的に書く
「少し透明な緑」では AI は再現できません。#22c55e / linewidth=2.6 / fontsize=56 のように具体的な値を書くと、毎回ほぼ同じ見た目になります。
■２ 「やってほしくない実装」を明記する
最初のプロンプトでは「下に向かうグラデーション塗り」と書いたのに、AI は fill_between(alpha=固定値) で 単色の半透明塗り を返してきました。AI は最もシンプルな方法を選ぶ傾向があるので、
一律 alpha の
fill_betweenは NG。imshow+PathPatchでクリップすること
のように 失敗パターンを名指しで除外 すると、意図通りに描けます。
■３ ライブラリの API 名を匂わせる
「縦方向にアルファが変化する」と日本語だけで書くより、imshow や PathPatch のように API 名を出した方が 速く意図が通じます。AI 側で「あの定番テクニックね」と既知のパターンに紐付くからです。
■４ 範囲は「最初から最後まで」と明示する
「日付ラベルを 5 個散らす」と書いたら、最初は 左半分にしか配置されません でした。「データの最初から最後まで全域をカバー」と書くと意図が伝わります。AI は「散らす」を「適当に置く」と解釈することがあります。
■５ AI の気配りに余白を残す
逆に、何でも細かく指示すると AI の良さが消えます。今回 Sonnet は、頼んでいないのに次のような気配りを返してきました。
-
text_areaのデフォルト値に「増収増益 / 営業利益 前年比+30%」のサンプル文字列を入れる -
use_container_width=Trueで UI を整える - ダーク UI に合わせて CSS を入れる
- 銘柄名を右上に小さく表示する追加レイアウトを足す
こうした 「指示していないが気を利かせたこと」こそ、AI コーディング体験の楽しさ の正体です。プロンプトでガチガチに縛らず、要件として外せないことだけ明示するのがコツです。
⬜️ 追加データでアプリを拡張
以上の3アプリは yfinance のデータだけで動く簡易的なアプリです。ここで、充実したアプリにしていきたいという 欲 が出てきます。例えば PER・PBR で割安度を比較したり、RSI で売られすぎ・買われすぎを確認したり、複数銘柄の決算を横断比較したり ―― こうした分析を一つのアプリで完結させるには、yfinance だけでは足りず、新たなデータソースが必要になります。
財務指標やテクニカル指標は、証券会社が CSV 形式で提供していますので、こういったサービスを使うのが手軽です。また、決算短信や有価証券報告書は、金融庁管轄の EDINET や TDnet が XBRL 形式で提供しています。
CSV 形式はそのまま使えますが、XBRL 形式は活用できる形に整形する必要があります。次の記事から、決算短信と有報の中身を活用する方法を紹介していきます。