【Pythonコード集】米国の個別株 PERやEPSのデータを爆速で取得してみよう！

【この記事は3分で読めます】

個別株の投資では、一株あたり利益（EPS）、株価収益率（PER）、株価純資産倍率（PBR）といった指標のチェックは必須です。

しかし、いろんなサイトを徘徊しながら、ひとつひとつ確認するのは時間がかかり非効率的です。

そこで今回は、Pythonを使ってEPSやPERといった重要な個別株のデータを爆速で取得するコードをご紹介します。

記事の最後では、Pythonの効率的な学習方法について紹介しています。

Pythonに興味を持たれた方は、ぜひリンク先のサイトも読んでみてください。

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この記事の対象となる人

この記事でわかること

Pythonコードの解説

グダグダ言うのは性に合わないので、さっそく本題からいきます。

今回、Pythonを使って取得する銘柄と情報の概要は以下となります。

Pythonコード

#ライブラリのインポート
import pandas as pd
import pandas_datareader as web


#ズームインフォの情報を取得
zi = web.get_quote_yahoo('ZI')


#データのカラムを確認
zi.columns


#フォワードPERのデータのみを表示
zi.forwardPE


#PBRのデータのみを表示
zi.priceToBook


#フォワードPERとPBRを同時に表示
zi[['forwardPE', 'priceToBook']]

・解説

▷import pandas as pd
Python版のエクセルであるPandasをインポート。

後のコードを簡単にするために『pd』で簡略。

▷import pandas_datareader as web
Yahoo!finace USから株価のデータなどを取得する場合によく使うライブラリが『pandas_datareader』です。

後のコードを簡単にするために『web』で簡略。

▷zi = web.get_quote_yahoo('ZI')
『get_quote_yahoo』は、個別株の情報を取得するために使うコード

引数に取得したい個別株のティッカーコードを入れます。

実際に情報が取得できているかどうかを確認するとー

ズームインフォの情報が取得できていることが確認できました。

カラム（columns）の数を見ると『73』の項目にわたる情報が取得できたことがわかります。

▷zi.columns
どんなカラム（項目）があるのか？を確認するためのコード

データを格納した変数のあとに『.columns』と入力するだけです。

こうすることで、以下のようにすべてのカラム名（項目）が確認できます。

すべてのカラム名を一気に確認することができました。

この中から、フォワードPERとPBRを探すとー

それぞれ、上から７行目にあることがわかります。

カラム名がわかったら、あとは各々の情報を取得するだけです。

▷zi.forwardPE
変数名の後に、『.forwardPE』を付ければ、フォワードPER（forwardPE）のみの情報を抽出できます。

▷zi.priceToBook

変数名の後に、『.priceToBook』を付ければ、PBR（priceToBook）のみの情報を抽出できます。

複数の情報をデータフレームの形式でまとめたい場合は、以下のようにコードを書けばOKです。

▷zi[['forwardPE', 'priceToBook']]

変数名の後ろにカギ括弧を二重にします。

その中に、取得したいカラム名を並べて書くだけです。

データフレーム形式で、必要な情報をまとめて取得することができました。

銘柄ごとの情報を比較するPythonコード

ここで終わっては、味気ない記事になっていしまいます。

ここからは、違う銘柄の情報を取得することで、その違いを視覚チャートで確認するコードをご紹介します。

銘柄と取得する情報の概要は、以下となります。

今回取り上げた銘柄には、以下の共通点があります。

上3つの銘柄は、いずれも成長が期待される『グロース株』です。

グロース株投資の基本は、『上昇トレンドにある銘柄を買う』ことです。

他にもチャートパターンが『カップウィズハンドル』となっている銘柄を買う、といった方法があります。

グロース株投資の知識を学びたい方は、以下の本をお読みください。

初心者の方は、この1冊で十分です。

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話がそれました。

では、Pythonコードをみてみましょう。

Pythonコード

#必要なライブラリのインポート
import pandas as pd
import pandas_datareader as web
import matplotlib.pyplot as plt


#取得したい銘柄のティッカーを設定
tickers = ['U', 'DDOG', 'ZI']


#各銘柄のEPS情報を取得
data = web.get_quote_yahoo(tickers)[[
    'epsCurrentYear', 
    'epsTrailingTwelveMonths', 
    'epsForward']]


#チャートの描画
data.plot(figsize = (15,8), fontsize = 15, kind = 'bar')

plt.axhline(y = 0, color = 'black', ls = '--')
plt.legend(fontsize = 15)
plt.grid()

・解説

▷import matplotlib.pyplot as plt
Pythonでチャートを描画するためのライブラリ『matplotlib』を追加でインポート。

上の書き方は、matplotlibをインポートするための定型文と覚えておいてください。

後のコードを簡単にするために『plt』で簡略。

▷tickers = ['U', 'DDOG', 'ZI']

今回は複数の銘柄のカラム（項目）を取得するので、それらを一個の変数『tickers』でまとめます。

▷web.get_quote_yahoo(tickers)[[  ]]

『get_quote_yahoo』は、個別株の情報を取得するために使うコード。

この後ろに (  ) を付けて、変数『tickers』を入れます。

さらにその後ろに[[ ]]を付けて、取得したいカラム名（項目）を入力します。

今回はEPSのデータがターゲットとなるので、２列目にあるー

となります。

実際に取得できたかどうか？を確認するとー

3つの銘柄のカラム（ターゲットの項目）の情報が、データフレームのかたちで取得できていることが確認できました。

最後は、上のデータフレームを棒グラフで視覚化してみましょう。

▷data.plot(figsize = (15,8), fontsize = 15, kind = 'bar')

『変数名.plot』でチャートの大枠を設定。

最後の『kind』を ”bar” にすると、棒グラフが作成できます。

▷plt.axhline(y = 0, color = 'black', ls = '--')

ゼロラインの横線を描画するコード。

『y = 0』とするだけで、ゼロラインに一本の横線を引くことができます。

『color』でラインの色を設定する。

『ls』は、”line style”の略。

今回は ”--” とすることで、点線を描画。

▷plt.legend(fontsize = 15)

カラム名を表示するコード。

引数の『fontsize』でフォントのサイズを設定する。

▷plt.grid()

縦と横のグリッドラインを描画するコード。

・EPSの比較チャート

3社のEPSの動向を簡単に比較できるチャートが描画できました！

効率よくPythonを学ぶ方法

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ジェイもこのコースで学び、今も復習で使っているコースです。

まとめ

最後に、今回のPythonコードをまとめます。

コピペして色々と遊んでみてください。

Pythonコード：まとめ

#ライブラリのインポート
import pandas as pd
import pandas_datareader as web
import matplotlib.pyplot as plt

#ZIの情報を取得
zi = web.get_quote_yahoo('ZI')

#カラムの内容や数を確認
zi.columns

#ターゲットのカラムをピックアップ
zi.forwardPE
zi.priceToBook

#複数のカラムをまとめてピックアップ
zi[['forwardPE', 'priceToBook']]



#複数の銘柄ティッカーを設定
tickers = ['U', 'DDOG', 'ZI']

#EPSの各カラムを取得
data = web.get_quote_yahoo(tickers)[[
    'epsCurrentYear', 
    'epsTrailingTwelveMonths', 
    'epsForward']]

#チャート（棒グラフ）の描画
data.plot(figsize = (15,8), fontsize = 15, kind = 'bar')

plt.axhline(y = 0, color = 'black', ls = '--')
plt.legend(fontsize = 15)
plt.grid()

今回は以上です。

最後までお読みいただき、ありがとうございました！