銘柄を選び、Yahoo! Finance からデータ取得

Pythonでの金融データのインポートと管理

Stefan Jansen

Instructor

基準に基づいて銘柄を選定

上場情報を使って特定の銘柄を選ぶ
選定基準:
- 取引所
- セクター／業種
- IPO 年
- 時価総額

最大企業のティッカーを取得

nyse = pd.read_excel('listings.xlsx',sheet_name='nyse', na_values='n/a')
nyse = nyse.sort_values('Market Capitalization', ascending=False)

nyse[['Stock Symbol', 'Company Name']].head(3)

     Stock Symbol             Company Name
1586          JNJ        Johnson & Johnson
1125          XOM  Exxon Mobil Corporation
1548          JPM    J P Morgan Chase & Co

largest_by_market_cap = nyse.iloc[0]  # 1行目

largest_by_market_cap['Stock Symbol'] # 行ラベルを取得

'JNJ'

最大企業のティッカーを取得

nyse = nyse.set_index('Stock Symbol') # ティッカーをインデックスに
nyse.info()

Index: 3147 entries, JNJ to EAE
Data columns (total 6 columns):
 #   Column                 Non-Null Count  Dtype  
 --  ------                 --------------  -----  
 0   Company Name           3147 non-null   object 
 1   Last Sale              3079 non-null   float64
 2   Market Capitalization  3147 non-null   float64
...

nyse['Market Capitalization'].idxmax() # 最大値のインデックス

'JNJ'

テック最大企業のティッカーを取得

nyse['Sector'].unique() # ユニーク値（numpy 配列）

array(['Technology', 'Health Care', ...], dtype=object)

tech = nyse.loc[nyse.Sector == 'Technology']
tech['Company Name'].head(2)

Stock Symbol                        Company Name            
ORCL                          Oracle Corporation
TSM           Taiwan Semiconductor Manufacturing

nyse.loc[nyse.Sector=='Technology', 'Market Capitalization'].idxmax()

'ORCL'

2017年IPOのテック最大企業のデータ取得

ticker = nyse.loc[(nyse.Sector=='Technology') & (nyse['IPO Year']==2017), 
                 'Market Capitalization'].idxmax()

data = DataReader(ticker, 'yahoo') # 開始: 2010/1/1
data = data.loc[:, ['Close', 'Volume']]

価格と出来高を2軸で可視化

import matplotlib.pyplot as plt
data.plot(title=ticker, secondary_y='Volume')
plt.tight_layout(); plt.show()

Passons à la pratique !

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