【Pythonコード集】第3回 Pythonを使って優良なバリュー株の銘柄を見つけてみよう！EPS編

ーこの記事は5分で読めますー

2月の記事でフォーカスしていること

2月は『Pythonで優良なバリュー株を見つける方法』にフォーカスした記事をアップしています。

具体的にはー

について解説しています（全3回）。

第1回と2回の記事については、以下のリンク先からご覧いただけます。

第1回の記事

第1回

【Pythonコード集】第1回 Pythonを使って優良なバリュー株の銘柄を見つけてみよう！

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第2回の記事

第2回

【Pythonコード集】第2回 Pythonを使って優良なバリュー株の銘柄を見つけてみよう！

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第3回は、Pythonコードの解説編となります。

株価収益率（PER）編は以下のリンク先からご覧いただけます。

第3回の記事：PER編

第3回：PER編

【Pythonコード集】第3回 Pythonを使って優良なバリュー株の銘柄を見つけてみよう！PER編

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今回は、第3回の続きで『EPS編』となります。

PER編と同じく、Pythonコードの解説が中心となります。

前回の記事と併せて読めば、pandasに関する知識が深まることでしょう。

ぜひ最後までご覧ください！

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第3回目のサマリー

今回の記事の対象者

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Pythonコードの解説

早速、本題にいきましょう！

まずは、今回のコードの全体像から。

コードの全体像

・ライブラリからEPSデータの処理まで

#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]


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


# 取得したEPSのデータを降順でソート
EPS_sorted_data = EPS_data.sort_values(by = 'epsForward', 
                                       ascending = False)


# フォワードEPSと過去１２ヶ月EPSの差分を取る
EPS_sorted_data['Diff'] = EPS_sorted_data.epsForward - EPS_sorted_data.epsTrailingTwelveMonths


# EPSの差分がマイナスになっている銘柄を削除
drop_t = EPS_sorted_data.index[EPS_sorted_data['Diff'] <= 0]
EPS_drop = EPS_sorted_data.drop(drop_t)

 

・チャートの描画（データの可視化）

# チャートを描画（可視化）
EPS_drop.Diff.sort_values(ascending = False).plot(kind = 'bar', 
                                                  figsize = (15,7), 
                                                  grid = True, 
                                                  color = 'darkblue', 
                                                  fontsize = 13)

# チャートタイトルの設定
plt.title('EPS Growth Chart', fontsize = 25)


# yラベルの設定
plt.ylabel('EPS Growth', fontsize = 25)


# xラベルの設定
plt.xlabel('Tickers', fontsize = 25)


# x軸のラベルを斜め３０度に傾ける
plt.xticks(rotation = 30)

# EPSの平均を描画
plt.axhline(y = EPS_sorted_data.Diff.mean(), 
            color = 'red',
            ls = '--');

 

全体像がわかったところで、ひとつひとつ確認していきましょう！

最初は、EPSのデータを取得するPythonコードからです！

Code 1：EPSデータの取得

#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]

 

それでは、順に解説していきます。

解説1：ライブラリのインポート

まずは、いつもどおりライブラリのインポートからです。

ここは、PER編と同じ解説になります。

import pandas as pd
import pandas_datareader as web
import matplotlib.pyplot as plt

▷pandas
Python版のエクセルです。データ分析では必須となります。

▷pandas_datareader
Yahoo!finance USから必要なデータを取得できる便利なライブラリです。
こちらもマーケット分析では必須となります。

▷matplotlib
Pythonでチャートを描画する際、必ずと言って良いほど使う可視化ライブラリです。
『matplotlib.pyplot』はよく書くパターンなので覚えておきましょう。

『〜 as 〇〇』と書くことで、以降ではasの後ろの簡略形式でコードを書くことができます。
例：pd、web、plt等々

 

解説2：ダウ平均のデータを取得

必要なライブラリのインポートが終わったら、次はダウ平均のデータを取得します。

ここもPER編と同じです。

#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')

▷pd.read_html
ダウ平均のデータが載っているサイトに『テーブル形式のデータ』がある場合は、このコードを使うことをおすすめします。

テーブル形式のデータ、というのがポイントです。

取得したデータを変数『ticker_list』に入れましょう。変数名は好きに決めてOKです。

 

解説3：ティッカーコードのみを抽出

データの取得は、銘柄のティッカーコードがあれば十分です。

ここもPER編と同じです。

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

▷ticker_list[1]
まず、上のコードで取得したデータ数を確認すると『14』もあります。

その中で、ティッカーコードに関するテーブルデータは『1』番目にあります。

なお、Pythonでは最初を『0』番目として数えます。

なので、2番目にあたるインデックスやカラムは『1』となります。

よって『ticker_list[1]』とすると、以下のテーブルデータのみが抽出できます。

ダウ平均のテーブルデータ

 

▷ticker_list[1].iloc[:, 2]
上のリストに載っている情報の中で、今回必要なのは銘柄の『ティッカーコード』です。

それにあたるカラム名は『Symbol』です。

Symbolは、0番目、1番目...『2番目』（普通に数えたら３つめ）のカラムとなります。

よって、ticker_list[1]のあとに『.iloc[:, 2]』を追記すると、Symbolのみを抽出することができます。

 

ilocってなんぞや？

と思う方のために、『iloc』について少しお話しします。

今回は、全部の行と2番目の列（Symbol）のみを抽出しますのでー

と書くだけで、以下のようにティッカーコードのみを抽出することができます。

Symbolのみのリスト

ティッカーコードを抽出したら、変数『tickers』にデータを格納します。

 

解説4：EPSのデータを取得

ティッカーコード（Symbol）が取得できれば、あとは一株利益（EPS）のデータを取得するだけです。

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

# 取得したEPSのデータを降順でソート
EPS_sorted_data = EPS_data.sort_values(by = 'epsForward', 
                                       ascending = False)

▷web.get_quote_yahoo(tickers)
『web』は、pandas_datareaderのことです。

ライブラリをインポートする時に『〇〇as web』としたので、ライブラリ以降のコードはこのように簡略して書くことができます。

『get_quote_yahoo』は、株式の分析に必要なデータを取得する時に使います。

丸カッコの中に、ティッカーコードのデータを格納した変数『tickers』を指定してください。

 

次は、EPSに関連するデータのみを抽出します。

▷web.get_quote_yahoo(tickers)[['epsTrailingTwelveMonths', 'epsForward']]
最後に[ ]を追加して、この中に抽出したいカラム名を入れるだけで、簡単に特定の情報のみをゲットすることができます。

[ ]を二重にすると、複数のカラム名を一気にゲットすることができます。

今回のケースではー

と書けば、EPSに関連する2つ（複数）のデータが簡単に取得できるというわけです。

最後に、抽出したデータを変数『EPS_data』に格納しましょう。

 

解説5：データの並び替え

▷sort_values
『sort_values』は、データを昇順 / 降順で並び替える時に使います。

どの銘柄が割高 / 割安なのか？を簡単に判別するため、変数『EPS_data』を並び替えてみましょう。

並び替えの軸は『12ヶ月先の予想EPS（epsForward）』です。

そして並び替える順番は『降順』です。

やり方は簡単。

以下の引数を設定するだけです。

最後は、変数『EPS_sorted_data』に取得＆抽出したデータを格納してください。

そうすると、以下の結果が表示されます。

実行結果

カラム右の予想EPS（epsForward）を軸に、降順（大きい値→小さい値の順）でデータフレームが表示されていることがわかります。

 

Code 2：EPSの差分を計算

一株利益（EPS）などの利益に関するデータを見る時に重要なことはー

を確認することです。

今回のEPSでいうなら、過去12ヶ月のEPSと比べて、今後12ヶ月のEPSは増加（成長）するのか？増加（成長）しないのか？をチェックします。

では、どうやってそれをやるのか？

やり方は簡単です。

下のことをするだけです。

では、Pythonコードをみてみましょう。

 

解説1：EPSの差分を計算

# 今後12ヶ月の予想EPSと過去12ヶ月のEPSの差分を計算
EPS_sorted_data['Diff'] = EPS_sorted_data.epsForward - EPS_sorted_data.epsTrailingTwelveMonths

▷EPS_sorted_data. 〇〇
変数『EPS_sorted_data』の後に、抽出したいカラム名をつけると、カラムに対応したデータが取得できます。

 

▷変数.epsForward − 変数.epsTrailingTwelveMonths
次に、上のコードのように予想（epsForward) から 過去（epsTrailingTwelveMonths）の値を引き算するだけです。

 

▷EPS_sorted_data['Diff']
最後に変数『EPS_sorted_data』を格納します。

ここでのポイントはー

ことです。

こうすると、新たなカラム名の箇所に『予想（epsForward）ー過去（epsTrailingTwelveMonths）』の結果が格納されます。

実行してみましょう。

実行結果

一番右に差分を意味する『Diff』というカラムが新しく追加されていることがわかります。

そのDiffカラムに、引き算の結果が反映されています。

 

解説2：EPS成長がマイナスの銘柄を削除

投資の対象となるのは、将来も収益が伸びる可能性のある銘柄です。

よって、予想EPSと過去のEPSの差分（Diff）がマイナスなっている銘柄を投資の対象から外します。

Pythonなら、たった1行で必要なデータだけを残し、不要なデータを削除することができます。

以下は、その一例です。

# EPSの差分がゼロ以下の銘柄を抽出
drop_t = EPS_sorted_data.index[EPS_sorted_data['Diff'] <= 0]

# EPSの差分がマイナスの銘柄をデータフレームから削除
EPS_drop = EPS_sorted_data.drop(drop_t)

▷EPS_sorted_data.index
最初に『EPS_sorted_data』のインデックス、つまり銘柄のティッカーコードを抽出します。

変数『EPS_sorted_data』の後に、『.index』とするだけで簡単にインデックス（ティッカーコード）のデータが抽出できます。

 

▷[EPS_sorted_data['Diff'] <= 0]
ここがポイントです！

今回は、差分（Diff）がマイナスの銘柄をデータフレームから削除することが目的です。

よって、『['Diff'] <= 0』とすることで、『Diffがゼロ以下の銘柄だけ』を削除することができます。

最後は、変数『drop_t』に削除したいインデックスのデータを格納してください。

 

▷EPS_sorted_data.drop(drop_t)
削除したいティッカーコードを抽出したら、あとはそれらをデータフレームから取り除くだけです。

『drop』を使えば、削除したいデータのみをデータフレームから取り除くことができます。

引数に、削除するインデックスデータが格納されている変数『drop_t』を入れてください。

最後に、変数『EPS_drop』にマイナス差分が削除されたデータを格納します。

 

上のコードを実行すると、以下の結果が表示されます。

実行結果

EPSの成長がマイナスの銘柄のみが削除されていることがわかります。

 

解説3：チャートで可視化

数値だけでなく、チャートでもデータの特徴を確認することは『データ分析の基本』です。

よって、最後にEPSの差分（Diff）を軸に降順でソートしたデータをチャートに描画してみましょう。

# チャートであらためて確認
EPS_drop.Diff.sort_values(ascending = False).plot(kind = 'bar', 
                                                  figsize = (15,7), 
                                                  grid = True, 
                                                  color = 'darkblue', 
                                                  fontsize = 13)

# チャートタイトルの設定
plt.title('EPS Growth Chart', fontsize = 25)

# yラベルの設定
plt.ylabel('EPS Growth', fontsize = 25)

# xラベルの設定
plt.xlabel('Tickers')

# x軸のラベルを斜め３０度に傾ける
plt.xticks(rotation = 30);

▷EPS_drop.Diff.sort_values
変数『EPS_drop』から『Diff』だけを抽出し、その後に『sort_values』で並び替えるコードを書きます。

そしてsort_valuesの引数を『ascending = False』とすれば、Diffを軸に降順でデータの並び替えが完了します。

 

▷.plot
データを降順で並び替えたら、あとは『.plot』で可視化するだけです。

細かいデザインは、以下の引数で設定しましょう。

 

▷plt.title('EPS Growth', fontsize = 25)
『plt.title』で、チャートのタイトルを設定できます。引数にタイトル名を入れてください。フォントサイズ（fontsize）も自由に設定できます。

 

▷plt.ylabel('EPS Growth', fontsize = 25)
『plt.ylabel』で、y軸のタイトルを設定できます。引数にタイトル名を入れてください。フォントサイズ（fontsize）も自由に設定できます。

 

▷plt.xlabel('Tickers', fontsize = 25)
『plt.xlabel』で、x軸のタイトルを設定できます。引数にタイトル名を入れてください。フォントサイズ（fontsize）も自由に設定できます。

 

▷plt.xticks(rotation = 30);
『plt.xticks』で、x軸の文字の傾きを設定できます。引数の『rotation』で傾きの度合いを調整できます。

上のコードを実行すると、以下のチャートが描画されます。

実行結果

 

銘柄によって、EPSの成長度合いが全く違うことがわかります。

 

おまけ

上のチャートに差分（Diff）の平均をラインで描画してみましょう。

そうすることで、ダウ平均に採用されている銘柄のうち、どの企業の収益性に期待できるのか？という点が、より分かりやすくなります。

plt.axhline(y = EPS_sorted_data.Diff.mean(), 
            color = 'red',
            ls = '--')

▷plt.axhline
『plt.axhline』は、水平線を描画するコードです。

引数で、横線の水準やスタイルを設定します。

『y』で横線の水準を決めます。

今回はEPS差分の平均を描画するので、『EPS_sorted_data.Diff.mean()』とすれば、横線がチャート状に描画されます。

『color』で好きな色を設定できます。今回は赤（red）にしました。

『ls』は "line style" の略です。点線を描画したい場合は、この引数で "--" と設定します。

 

ここまで書いてきたコードに、上の1行を追記して実行すると、以下のチャートが描画されます。

実行結果

どの銘柄の業績が今後も期待できるのか？が、赤いラインひとつでより明確にわかるようになりましたね。

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まとめ

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！

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