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@u1and0

日本株の株価を取得してpandasデータフレームに格納する

Last updated at Posted at 2017-12-17

これはなに？

  • pandas_datareaderというライブラリから海外株は取得できますが、日本株は取得できません。
  • jsmというライブラリによってBeautifulSoupを利用してxmlパースで日本株のデータを取得できますが、pandas DataFrame形式にしてはくれません。

そこで両者をいいとこどりして、データのダウンロードと同時にpandas DataFrameに直してくれるコードを書きました。

使用例

株価の取得

ファーストリテイリング(証券コード9983)の日足を現在から30日遡って取得
from read_nikkei import get_jstock
df = get_jstock(6502)
df.tail()
Open High Low Close Adj Close Volume
Date
2017-12-11 44800 45000 44410 44630 44630 562800
2017-12-12 44630 44770 44320 44340 44340 511200
2017-12-13 44480 44720 44080 44340 44340 531100
2017-12-14 44100 44400 43980 44050 44050 393500
2017-12-15 43920 45080 43840 44600 44600 646900
任天堂(証券コード7974)の2016年の週足を取得
df = get_jstock(7974, 'W', start=pd.Timestamp('2016'), end=pd.Timestamp('2017'))
df.tail()
Open High Low Close Adj Close Volume
Date
2016-11-28 27810 28245 26860 27045 27045 8573500
2016-12-05 26850 29420 26650 29255 29255 10525400
2016-12-12 29900 30180 26030 26405 26405 16958500
2016-12-19 25000 25430 23505 23595 23595 15262800
2016-12-26 23860 24820 23800 24540 24540 8286600
ソフトバンク(証券コード9984)の2017/2/1から遡って100日前からの日足を取得
df = get_jstock(9984, end=pd.Timestamp('20170201'), periods=100)
df.head(5).append(df.tail(5))
Open High Low Close Adj Close Volume
Date
2016-10-24 6584 6610 6515 6524 6524 3428700
2016-10-25 6517 6571 6515 6531 6531 4082600
2016-10-26 6532 6597 6504 6585 6585 3835600
2016-10-27 6568 6622 6526 6622 6622 3859800
2016-10-28 6620 6685 6607 6654 6654 12014500
2017-01-26 8772 8960 8765 8956 8956 12706000
2017-01-27 8983 9066 8920 8977 8977 10963300
2017-01-30 8900 8967 8833 8853 8853 6160500
2017-01-31 8703 8822 8688 8701 8701 7696500
2017-02-01 8650 8814 8636 8805 8805 6654700
東芝(証券コード6502)の取得できる最も古い日から現在までの月足を取得
df = get_jstock(6502, 'M', start='first', end='last')
df.head(5).append(df.tail(5))
Open High Low Close Adj Close Volume
Date
2000-01-01 820.0 855.0 761.0 839.0 839.0 169788000
2000-02-01 835.0 971.0 806.0 897.0 897.0 245281000
2000-03-01 937.0 1070.0 853.0 1046.0 1046.0 254632000
2000-04-01 1046.0 1080.0 891.0 1048.0 1048.0 149523000
2000-05-01 1079.0 1171.0 967.0 1040.0 1040.0 186095000
2017-08-01 249.0 326.0 244.0 306.0 306.0 776378000
2017-09-01 302.0 338.0 295.0 315.0 315.0 570638000
2017-10-01 307.0 347.0 298.0 329.0 329.0 476897000
2017-11-01 330.0 332.0 273.0 276.0 276.0 1044946000
2017-12-01 279.0 329.0 273.0 323.0 323.0 1038915000

株価の保存

データの保存は「pandas DataFrame　保存」でググって下さい。
df.to_csv('ファイル名.csv')とかdf.to_pickle('ファイル名.pkl')とか。

read_nikkeiソースコード

read_nikkei.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas.core import common as com
import jsm

def set_span(start=None, end=None, periods=None, freq='D'):
    """ 引数のstart, end, periodsに対して
    startとendの時間を返す。

    * start, end, periods合わせて2つの引数が指定されていなければエラー
    * start, endが指定されていたらそのまま返す
    * start, periodsが指定されていたら、endを計算する
    * end, periodsが指定されていたら、startを計算する
    """
    if com._count_not_none(start, end, periods) != 2:  # Like a pd.date_range Error
        raise ValueError('Must specify two of start, end, or periods')
    start = start if start else (pd.Period(end, freq) - periods).start_time
    end = end if end else (pd.Period(start, freq) + periods).start_time
    return start, end


def get_jstock(code, freq='D', start=None, end=None, periods=None):
    """get Japanese stock data using jsm
    Usage:
        `get_jstock(6502)`
        To get TOSHIBA daily from today back to 30days except holiday.

        `get_jstock(6502, 'W', start=pd.Timestamp('2016'), end=pd.Timestamp('2017'))`
        To get TOSHIBA weekly from 2016-01-01 to 2017-01-01.

        `get_jstock(6502, end=pd.Timestamp('20170201'), periods=50)`
        To get TOSHIBA daily from 2017-02-01 back to 50days except holiday.

        `get_jstock(6502, 'M', start='first', end='last')`
        To get TOSHIBA monthly from 2000-01-01 (the date of start recording) to today.
    """
    # Default args
    if com._count_not_none(start, end, periods) == 0:  # All of args is None
        end, periods = 'last', 30

    # Switch frequency Dayly, Weekly or Monthly
    freq_dict = {'D': jsm.DAILY, 'W': jsm.WEEKLY, 'M': jsm.MONTHLY}

    # 'first' means the start of recording date
    if start == 'first':
        data = jsm.Quotes().get_historical_prices(
            code, range_type=freq_dict[freq], all=True)
        start = [i.date for i in data][-1]
    else:
        data = None  # Temporaly defined

    # 'last' means last weekday (or today)
    if end == 'last':
        end = pd.datetime.today()

    # Return "start" and "end"
    start, end = (x.date() if hasattr(x, 'date')
                  else x for x in set_span(start, end, periods, freq))
    print('Get data from {} to {}'.format(start, end))

    data = jsm.Quotes().get_historical_prices(
        code, range_type=freq_dict[freq], start_date=start, end_date=end) if not data else data
    df = _convert_dataframe(data)
    return df[start:end]


def _convert_dataframe(target):
    """Convert <jsm.pricebase.PriceData> to <pandas.DataFrame>"""
    date = [_.date for _ in target]
    open = [_.open for _ in target]
    high = [_.high for _ in target]
    low = [_.low for _ in target]
    close = [_.close for _ in target]
    adj_close = [_._adj_close for _ in target]
    volume = [_.volume for _ in target]
    data = {'Open': open,
            'High': high,
            'Low': low,
            'Close': close,
            'Adj Close': adj_close,
            'Volume': volume}
    columns = *data.keys(),
    df = pd.DataFrame(data, index=date, columns=columns).sort_index()
    df.index.name = 'Date'
    return df

pandas_datareaderと比較

pandas_datareaderと異なる機能

  • 銘柄はsymbol(Amazonなら'AMZN'とする)ではなく株価コード(数字4桁)で取得
  • 週足、月足での取得も可能(freq='W', freq='M'オプション)
    • デフォルトは日足(freq='D')
  • 期間の指定(periods=<数字>)で「endまたはstartから数えて<数字>本足の取得」
    • periodsを指定するとendまたはstartオプションが必ず必要です。
  • デフォルトでは、今日から数えて30日前からの日足データの取得(freq='D', end=pd.datetime.today(), periods=30と同様)
    • pandas_datereaderではデフォルトで2010年1月1日から今日までの株価取得(start=20100101, end=pd.datetime.today())

pandas_datareaderの使用例

pandas-datareader公式
インストールは$ conda install pandas-datareaderや$ pip install pandas-datareader

pandas_datareaderによるamazonの株価取得
from pandas_datareader import data
end = pd.datetime.today()  # 今日の日付
start = (pd.Period(end, 'D')-300).start_time  # 300日前日付
df = data.get_data_yahoo('AMZN', end=end, start=start)  # 300日前からのAmazon株価取得
df.tail()
Open High Low Close Adj Close Volume
Date
2017-12-11 1164.599976 1169.900024 1157.000000 1168.920044 1168.920044 2363500
2017-12-12 1166.510010 1173.599976 1161.609985 1165.079956 1165.079956 2235900
2017-12-13 1170.000000 1170.869995 1160.270020 1164.130005 1164.130005 2616800
2017-12-14 1163.709961 1177.930054 1162.449951 1174.260010 1174.260010 3156600
2017-12-14 1163.709961 1177.930054 1162.449951 1176.089966 1176.089966 1873348
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