【Python】日本株銘柄のファンダメンタルズ分析実践｜システムトレード入門

pip install pandas

pip install plotly

import pandas as pd
import plotly.express as px
import requests
import json

# =============================================================
# リフレッシュトークン（お手元のメモを貼付）
# =============================================================

REFRESH_TOKEN = "............"

# =============================================================
# API認証情報取得
# =============================================================

# idToken取得
req_post  = requests.post(f"https://api.jquants.com/v1/token/auth_refresh?refreshtoken={REFRESH_TOKEN}")
idToken   = req_post.json()["idToken"]

import pandas as pd
import plotly.express as px
import requests
import json

# ===============================================================
# 分析銘柄コード（例）
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Code_list = {
        "ソニー":       6758,
        "パナソニック":  6752,
        "富士通":       6702,
        "トヨタ":       7203,
        "ホンダ":       7267,
        "日立":         6501,
            }

# ===============================================================
# 最新の財務情報取得
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Code            = [] # 銘柄コード
Company         = [] # 会社名
Date            = [] # 開示日
NetSales        = [] # 売上高
OperatingProfit = [] # 営業利益


for key, value in Code_list.items():
    # APIコール
    headers = {'Authorization': 'Bearer {}'.format(idToken)}
    urlPath = f'https://api.jquants.com/v1/fins/statements?code={value}'
    req     = requests.get(urlPath, headers=headers)
    result  = req.json()
    
    # 結果格納
    Code.append(value)
    Company.append(key)
    Date.append(result["statements"][-1]["DisclosedDate"])
    NetSales.append(int(result["statements"][-1]["NetSales"]))
    OperatingProfit.append(int(result["statements"][-1]["OperatingProfit"]))
    

# ===============================================================
# データ加工・出力
# ===============================================================

# 項目定義
columns = {"銘柄コード":Code,
           "会社名":Company,
           "開示日":Date,
           "売上高":NetSales,
           "営業利益":OperatingProfit,
          }

# データフレーム
df = pd.DataFrame(columns)

# 出力
print(df)

# 出力
print(df)

# 出力イメージ
#    銘柄コード     会社名         開示日             売上高           営業利益
# 0   6758        ソニー      20yy-mm-dd       100000000         100000000
# 1   6752    パナソニック     20yy-mm-dd       100000000         100000000
# 2   6702        富士通      20yy-mm-dd       100000000         100000000
# 3   7203        トヨタ      20yy-mm-dd       100000000         100000000
# 4   7267        ホンダ      20yy-mm-dd       100000000         100000000
# 5   6501         日立       20yy-mm-dd       100000000         100000000

import pandas as pd
import plotly.express as px
import requests
import json

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# データ加工
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# 営業利益率を計算
df["営業利益率[%]"] =  ( df["営業利益"] / df["売上高"] ) * 100


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# グラフ作成
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# 書式設定
fig = px.bar(df,               # データソース
             x='会社名',        # X軸
             y='営業利益率[%]',  # Y軸
            )

# 出力
fig.show()