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【Pythonコード集】米国株のティッカーコードを取得するなら『Pandas』を使いこなそう!前編

【この記事は3分で読めます】

前回の記事では、米国株の分析に必要な一株あたり利益(EPS)、株価収益率(PER)、株価純資産倍率(PBR)といった重要な情報をPythonで簡単に取得する方法について書きました。

未読の方は、以下のリンク先からご覧ください。

前回の記事
【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 ...

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株式の投資に必要なデータを簡単に取得するために、Yahoo!finance USが提供しているティッカーコードを爆速で取得する方法を知っていれば、より効率的にデータが収集できます。

そこで今回は、Pythonで米国株のティッカーコードを一気に取得する方法についてお話しします。

そして次回の記事では、今回ご紹介したPythonコードの解説をします。

今回と次回の記事を読めば、あなたの貴重な時間を効率的に株式投資に使うことができるでしょう!


今回のサマリー

・Pythonで米国株の情報を簡単に取得する方法

・pandasの効率的な使い方

・Pythonを効率的に学ぶ方法


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この記事の対象となる人

こんな人におすすめ

  • Pythonで米国株のティッカーコードを効率的に取得したい人
  • Pythonを学びたいと思っている人

 

この記事でわかること

わかること

  • pandasで銘柄ティッカーのコードを簡単に取得する方法
  • pandas_datareaderでナスダック指数のティッカーコードを爆速で取得する方法

Pythonコードの解説

米国の株式市場には、3つの主要な株価指数があります。

米国株の主要3指数

  • ダウ平均:主要30社で構成
  • S&P500:機関投資家のベンチマーク
  • ナスダック総合指数:新興の企業が多く上場

データの数を考え、今回は一番上の『ダウ平均』を構成する30銘柄のティッカーコードを一気に取得する方法について解説します。

まずは、今回ご紹介する全コードを見てみましょう!

 

Pythonコード:全体像

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


#ティッカーリストのインポート
data = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Dow_Jones_Industrial_Average')
data = data[1]
data = data[['Company', 'Symbol']]


#カラム(ティッカーコードの箇所)をピックアップ
ticker_data = web.get_quote_yahoo(data['Symbol'])
ticker_data.columns


#EPSとアナリストレーティングのみをピックアップ
tick_info = ticker_data[['epsForward', 
      'epsTrailingTwelveMonths', 
      'averageAnalystRating']].sort_values(by='epsForward', ascending=False)


#実行
tick_info

 

コードの実行

上のコードを実行するとー

データフレーム形式で、ダウ平均に採用されている各企業のティッカーコードを一気に取得することができました。

これをベースに、株式投資であながた重視している項目(今回は予想EPS、12ヶ月間のEPS、アナリストレーティング)をピックアップするだけで、あなただけの『銘柄リスト』を簡単に作成することができます。

 

上のコードのポイントはー

ティッカーコードのリストが掲載されているサイトを探す

ことにあります。

今回は、ウィキペディアのサイトからティッカーコードのデータを取得しました。

みなさんがいつも見ているサイトに同じようなティッカーコードのデータがあれば、panadsを使うだけでダウ平均に採用されている銘柄のリストが簡単に作成できます。

詳細については、次回の記事でご説明します。

 

ナスダック指数のティッカーコードを取得してみよう!

ここで終わっては、味気ない記事になってしまいます。

そこで今回は、ナスダック総合指数に採用されているティッカーコードをPandasで一気に取得してみます。

早速コードをみてみましょう!

Pythonコード:ナスダック指数

#ライブラリのインポート
from pandas_datareader.nasdaq_trader import get_nasdaq_symbols as nsdq

#ナスダックのティッカーコードを表示
df = nsdq()
df

たったこれだけのコードで、ナスダック総合指数の銘柄ティッカーが取得できてしまうのです!

コードの実行

実際に上のコードを実行するとー

11,592の銘柄情報と11のカラムを一気に取得することができました。

右から2番目のカラム『NASDAQ Symbol』がティッカーコードとなります。

このようにpandasを使えば、Yahoo!finance USのティッカーコードを簡単に、しかも爆速で取得することができます。

あとは、自由にアレンジして『あなただけの銘柄リスト』を作ってください。


効率よくPythonを学ぶ方法

Pythonって便利だな!

私もPythonを学んでみたい!

今回の記事を読んでそう思われた方は、以下のリンク先をご覧ください。

本気でPythonを学びたいなら

Pythonを学ぼう

 

Pythonを学ぶメリットがわかります。

そして、『これがPythonを効率的に学ぶ方法だ!』と自信をもっておすすめする学習方法について解説しています。

この記事と出会ったのも何かの縁です。

ぜひチャレンジしてみてください!


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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

・Pythonを使えば効率的に時間が使える

・pandasを使えば米国株のティッカーコードを簡単に取得できる

・pandas_datareaderならナスダック指数のティッカーコードを爆速で取得できる

・Pythonを効率的に学びたい方はこちら

 

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

#ダウ平均のティッカーコード
import pandas as pd
import pandas_datareader as web

data = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Dow_Jones_Industrial_Average')
data = data[1]
data = data[['Company', 'Symbol']]

ticker_data = web.get_quote_yahoo(data['Symbol'])
ticker_data.columns

tick_info = ticker_data[['epsForward', 
      'epsTrailingTwelveMonths', 
      'averageAnalystRating']].sort_values(by='epsForward', ascending=False)


#ナスダック総合指数のティッカーコード
from pandas_datareader.nasdaq_trader import get_nasdaq_symbols as nsdq

df = nsdq()

最後に、それぞれ『tick_info』、『df』と実行してください。

 

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!


注記事項

ジェイの米国株投資ブログ(以下当サイト)に掲載されている記事は、投資の助言を目的としたものではありません。当サイトに掲載されたコンテンツの正確性については、可能な限り注意を払っています。しかし、意図せず誤情報が紛れ込む可能性や情報そのものが古くなっている可能性があり、その正確性を完全に保証するものではありません。
当サイトのコンテンツを参考に投資を行い、その後発生したいかなる結果についても、当サイト並びにブログ運営者は一切責任を負いません。すべての投資行動は『自己責任の原則』のもとで行ってください

 

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