【Pythonコード集】配当利回りとEPS成長率で有望な銘柄をピックアップしてみよう！ 前編

ーこの記事は5分で読めますー

ーこの記事は2022年2月25日に一部の内容更新しましたー

興味深い2つの記事

ジェイは仕事柄、マーケットに関する記事を色々と読んでいます。

その中で、最近気になった2つの記事があります。

上の記事で共通するキーワードはー

です。

先が読めない

なぜ今、日米の株式市場では高配当株に資金が殺到しているのでしょうか？

その答えのひとつがー

からだと思われます。

落としどことろが見えないロシアーウクライナ情勢、100ドルへ到達した原油価格、上昇基調が続くコモディティ市場、これらの状況でも米連邦準備制度理事会（FRB）は金融引き締めを加速させる可能性がある...

これほど不透明な要因が重なる年は珍しいです。

このような状況を考えるならば、

キャピタルゲイン（値上がりによる利益）が得られない可能性が高い...

ならば、せめてインカムゲイン（配当）だけでも得たい...

と考える投資家が増えることは自然なことです。

そしてこのような投資家の心理が、今の高配当投資の土台となっているのでしょう。

テーマ

そこで今回は、ダウ平均に採用されている銘柄の中から高配当株を厳選してみます。

条件が高配当だけではつまらないので、前回の記事で取り上げたEPSの成長も条件に加えて有望な銘柄をピックアップしてみます。

もちろんプログラミング言語の『Python』を使って。

なお今回の記事は、Pythonコードの紹介と分析の結果にフォーカスします。

次回の記事で、今回ご紹介したコードを詳しく解説します。

意外な結果？

個人的には『お！この銘柄か！？』という結果でした。

ぜひ最後までご覧ください！

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今回のサマリー

今回の記事の対象者

ピックアップの条件

Pythonで分析を始める前に、まずは銘柄をピックアップする条件を設定しました。

配当利回りの条件

配当利回りとは、一株当たりの配当額を株価で割ることで計算されます。

・配当利回りの計算式

どの程度の配当利回りが、高配当のカテゴリーに分類されるのか？については、投資家の考え方によります。

今回はー

の銘柄を高配当銘柄とします。

ちょっと低い配当利回りですが、今回はあくまでも一例ということでご理解ください。

EPS成長率の条件

前回の記事では、過去12ヶ月のEPSと12ヶ月先に予想されるEPSの差分を軸に、有望なバリュー株をピックアップしてみました。

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：EPS編

今回は、配当利回り（%）との比較になります。

よってEPSも額（＄）ではなくー

ということをします。

配当利回りとEPS成長率はともに『％』で表記されます。

EPSが金額ベース（$）だと、配当利回り（%）との差が大きすぎて単位がそろいません。

なので今回は、お互いの単位を揃える＝『数値のスケールを合わせる』ために、EPS成長率（%）を計算します。

EPS成長率の条件は以下です。

この点は、前回の条件と同じです。

注意すること

・注意点1
2つの条件が両方とも当てはまらない銘柄、そしてどちらかひとつしか当てはまらない銘柄は、データフレームから削除します。今回は、かなりの銘柄が削除されます。

・注意点2
今回は、Yahoo!finance USが提供しているデータを使います。情報ソースの違いで他のサイトのデータと差異が生じる可能性がある点はご留意ください。

・注意点3
まだ、2022年に更新されていないデータがあります。よって、最新のデータが載っている他のサイトと比べる場合、配当利回りやEPSの額に差が生じています。

・注意点4
今回の分析結果は、2022年2月22日時点となります。その後の株価の動向により、結果が変わります。

条件と注意事項の説明は終わりました。

では、Pythonコードを見てみましょう！

Pythonコード

今回は有望な銘柄のピックアップが目的なので、コードの全体像をザッとご紹介します。

コードの全体像

#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

#ダウ平均のティッカーコードを取得
ticker_list = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Dow_Jones_Industrial_Average')

#ティッカーコードのみを抽出
tickers = ticker_list[1].iloc[:, 2]

#配当データを取得
div_data = web.get_quote_yahoo(tickers)[['trailingAnnualDividendRate', 'trailingAnnualDividendYield']]

#見やすくするため、配当利回りのカラムを改めて作成
div_data['Dividend_Yield'] = div_data['trailingAnnualDividendYield']*100

#見やすくした配当利回りのみをピックアップ
div_data = div_data['Dividend_Yield']

#配当利回りが2.5％以下の銘柄（インデックス）を抽出
drop_index = div_data.index[div_data<=2.5]

#配当利回りが2.5％以上の銘柄のみをピックアップ
div_data = div_data.drop(drop_index)

#EPSのデータを取得
eps_data = web.get_quote_yahoo(tickers)[['epsTrailingTwelveMonths', 'epsForward']]

#EPS成長率を計算し、新しいカラムにデータを格納
eps_data['EPS_Growth_Rate'] = ((eps_data.epsForward / eps_data.epsTrailingTwelveMonths - 1) )

#EPS成長率のカラムをピックアップ
eps_data = eps_data['EPS_Growth_Rate']

#EPS成長率がマイナスの銘柄（インデックス）のみを抽出（成長率0％も含む）
drop_index = eps_data.index[eps_data<=0]

#EPS成長率がプラスの銘柄（インデックス）のみをピックアップ
eps_data = eps_data.drop(drop_index)

#データを統合し、NaNとなっている銘柄を削除
#ピックアップされたデータを変数『data』に格納
data = pd.concat([div_data, eps_data], axis=1).dropna()

データの確認

上のコードを実行して、結果を確認しましょう。

・配当利回りベースでの結果を表示（降順でソート）

# 配当利回りでソート（降順）
data.sort_values(by = 'Dividend_Yield', ascending=False)

2022年2月22日時点

・EPS成長率ベースでの結果を表示（降順でソート）

# EPS成長率でソート（降順）
data.sort_values(by = 'EPS_Growth_Rate', ascending=False)

2022年2月22日時点

分析の結果

上の配当利回りのデータとEPS成長率のデータを分析してわかることはー

ということです。

IBM

・配当利回りベースでの結果（降順でソート）

2022年2月22日時点

・EPS成長率ベースでの結果（降順でソート）

2022年2月22日時点

『え？今さらIBM？！』...と思った方もいると思います。

配当利回りは5％超なので、この点はダウ平均の中でもトップクラスのカテゴリーに入ります。

重要なのは、将来も業績を伸ばせるかどうか？です。

この点をEPS成長率で確認すると、IBMのそれは『66%(0.664829)』。

Yahoo!finance USのデータに従うならば、ダウ平均採用銘柄の中でも4番目に高い成長率です。

・ダウ平均採用銘柄のEPS成長率ランク

2022年2月22日時点

しかも、今年の1月24日に発表した四半期決算も売上高とEPSでともに市場予想を上回っています。

高配当銘柄であり、かつ今後も業績の拡大が予想され、ちゃんと決算もクリアしている... 投資の候補として、IBMは最低限の条件をクリアしています。

さらに、2018年からのトレンドを週足チャートで確認すると、100ドルから150ドルを中心としたレンジで安定的に推移しています。

IBMの週足チャート

出所：TradingView 週足（2018年〜）

グロース株のような急騰は期待できないけれど、グロース株のように暴落するリスクも低い。

株価が安定的に推移している銘柄は、高配当投資にとって魅力的です。

意外な伏兵、現る！といった感じですね（ジェイの個人的な感想）。

またこの2銘柄がピックアップ

そして、さらに興味深い銘柄が2つあります。

です。

2月12日の分析記事でも登場したこの2銘柄が、再びピックアップされました！

・配当利回りベースでの結果（降順でソート）

2022年2月22日時点

・EPS成長率ベースでの結果（降順でソート）

2022年2月22日時点

今の状況を考えるならば

現在、短期的なリスク要因は、いうまでもなく緊迫化するロシア−ウクライナ情勢です。

しかし、中長期でのリスク要因はー

です。

これらは、いずれも景気の先行き不透明感を高める要因として意識しておく必要があります。

だとするならば、景気の動向に左右されないー

をポートフォリオに組み込むことは、2022年を乗り切る投資戦略のひとつだとジェイは考えています。

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まとめ

今回は以上です。

次回は、今回ご紹介したPythonコードの解説編となります。

最後までお読みいただき、ありがとうございました！