【投資】10分でできる！ Firstrade証券の確定申告　(＋損益のグラフ化)

2022年2月18日 17:30

※2024年度　対応確認済み
※(2024/3/14) 配当課税の計算方法を修正
※(2024/5/6) Google Colabシステム変更へ対応
(確定申告に必要な「円ベースの損益計算」まで無料で読めますが、投げ銭いただけると励みになります)

Firstrade証券は取引手数料が無料なのが魅力ですが、確定申告の際は取引ごとに損益、配当を円換算して合計する必要があります。
手数料無料のためついつい何度もトレードしがちですが(私の場合は去年700回🤯)確定申告を手計算しようとするとかなり面倒になります。売買日時ごとに為替レートを損益に掛け算しないといけないためです。

今回計算を自動化する方法を確立しましたので共有します(無料)。Googleアカウントさえあれば誰でもできます。
またおまけとして、銘柄ごとの損益や、確定損益推移のグラフ化、勝率や最大損失・収益などの統計情報を出す方法も公開しました(100円)。

トミィ (@toushi_tommy)さんという方がdiscordで無料のプログラミングサークルを主催されているのですが、そこで学んだ知識が役立っています。
この場をお借りしてお礼申し上げます。

手順

①Firstrade証券のHPでエクセルファイルをダウンロード

ログインして2つのcsvファイルをダウンロードします。

＜1つ目＞
(売買の損益計算に必要)　

＜2つ目＞
(配当計算に必要)

②ファイルをGoogle driveに入れる

どこでも結構ですが、専用のフォルダを作ってまとめてアップロードするのがおすすめです。
Google driveを使用したことがない方は例えば下記サイトを参照ください。

③Google Colabratory (Googleの無料サービス)でプログラムをコピペして実行

メインの作業内容になります。
使ったことがない方は敷居が高く感じるかもしれません。
手順自体は少ないため、多くの方は問題なくできるとは思いますが、
うまくいかない方はコメント欄にお願いします。
暇だったら対応します(^^;)　

Google Colabratory未使用の方はGoogle drive上で設定が必要です。
下記動画などを参考にして設定してください。

準備が出来たら下記作業を行ってください。
プログラムの実行が終わると、計算結果が出力されます
【作業】　
　・Gooble colab上でファイルを作成
　・下記プログラムをコピペ
　・②のcsvファイルのフォルダパス、2つのcsvファイルのファイル名を
　　プログラムの指定箇所(一番上)に記入
　・プログラムを実行
　　(実行後google driveへの接続が求められるので処理する)
　　⇒　損益、配当のcsvファイルが上記フォルダに
　　　　出力される

※　なお為替レートはyahoo financeの終値を使用しています

↓　プログラム(2023年度版)

 #Python 
###############################################################
# ↓　フォルダとファイル名を記入してください
ROOT = r"/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/確定申告" # csvファイルが置いてあるフォルダ　/content/drive/以下にgoogle driveのフォルダを記入
CSV_PATH = 'FT_GainLoss_xxxxxxx.csv' # 損益計算用 csvファイル名
DIV_CSV_PATH = 'FT_CSV_xxxxxxx.csv' # 配当計算用　csvファイル名
# ↑
###############################################################

import os
import sys

from google.colab import drive

drive.mount('/content/drive')

os.chdir(ROOT)

!pip install japanize_matplotlib
!pip install yfinance==0.1.70
!pip install pandas==2.0.3
!pip install pandas_datareader==0.10

import japanize_matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as pdr
import datetime
import yfinance as yf 


df = pd.read_csv(CSV_PATH, header=1).drop(['Net Gain/Loss','% Gain/Loss','Wash Sales'],axis=1)
df = df.iloc[:-3]


price_columns = ['Sales Proceeds', 'Adjust Cost']
for price_column in price_columns:
    df[price_column] = df[price_column].str.replace('$','').str.replace(',','').astype('float32')


date_columns = ['Date Acquired','Date Sold']
for date_column in date_columns:
    df[date_column] = pd.to_datetime(df[date_column])


start = "2020-1-1" #@param {type:"string"}
end = datetime.date.today()
ticker = 'JPY=X' #@param [""] {allow-input: true}

yf.pdr_override() # <== that's all it takes :-)
currency_convert_table = pdr.get_data_yahoo(ticker, start, end)['Close'].astype('float32')

rate_columns_dict = {
    'Date Acquired' : 'buy date ex rate',
    'Date Sold' : 'sell date ex rate'}
for key,value in rate_columns_dict.items():
    print(key)
    df[value] = currency_convert_table[df[key]].values

price_columns_dict = {
    'Sales Proceeds' : 'Sales Proceeds (Yen)',
    'Adjust Cost' : 'Cost (Yen)'}
for daller, date in zip(price_columns_dict.keys(), rate_columns_dict.keys()):
    df[price_columns_dict[daller]] = df[daller] * df[rate_columns_dict[date]]

    df[price_columns_dict[daller]] = df[price_columns_dict[daller]].apply(lambda x: int(x))



price_list = list(price_columns_dict.values())
buy = price_list[0]
sell = price_list[1]
df['profit and loss (Yen)'] = df[buy] - df[sell]

df_ticker_profit_loss = df.groupby(by='Symbol').sum(numeric_only=True).sort_values('profit and loss (Yen)', ascending=False)
df_ticker_profit_loss = df_ticker_profit_loss.iloc[:, -3:].reset_index()
df_ticker_profit_loss = df_ticker_profit_loss.rename(columns={
    'Symbol' : '銘柄',
    'Sales Proceeds (Yen)':'譲渡による収入金額(円)',
    'Cost (Yen)':'必要経費又は譲渡に要した費用等(円)',
    'profit and loss (Yen)': '損益(計算)(円)'
})

label = df_ticker_profit_loss['銘柄']
if len(label) == 0:
    print('確定損益の発生が見当たらないため、銘柄ごとの配当金_グラフは表示されません')
else:
    x_len = len(label) // 6  + 7
    x_tick_size = len(label) // 30 + 11


df_div = pd.read_csv(DIV_CSV_PATH, header=0).drop(['Price','Commission','Fee','CUSIP','RecordType'],axis=1)
df_div = df_div[df_div['Action'] == 'Dividend']

if len(df_div) == 0:
    print('配当金の受け取りが見当たらないため、銘柄ごとの配当金_グラフは表示されません')
    annual_div = 0
else:
    # 円換算
    df_div['rate'] = currency_convert_table[df_div['SettledDate']].values
    df_div['(7)収入金額'] = df_div['Amount'] * df_div['rate']
    df_div['(7)収入金額'] = df_div['(7)収入金額'].apply(lambda x: int(x))

    # 配当金合計
    annual_div = df_div['(7)収入金額'].sum(numeric_only=True)

    # 銘柄ごと
    df_div_ticker = df_div.groupby('Symbol').sum(numeric_only=True).sort_values('(7)収入金額', ascending=False)

    # 合計を末尾に追加
    df_div_ticker.loc['合計'] = annual_div
    
    df_div_ticker = df_div_ticker.drop(['Quantity','Amount','Interest','rate'],axis=1)
    df_div_ticker = df_div_ticker.reset_index().rename(columns={'Symbol':'銘柄'})

    # 税金計算
    gensen_ratio = 0.15315
    haitouwari_ratio = 0.05
    gaikokuzei_ratio = 0.1

    df_div_ticker['(10)通知外国税相当額'] = df_div_ticker['(7)収入金額'] * gaikokuzei_ratio
    df_div_ticker['(8)源泉徴収税額'] = (df_div_ticker['(7)収入金額'] - df_div_ticker['(10)通知外国税相当額']) * gensen_ratio
    df_div_ticker['(8)未納付の源泉徴収税額'] = 0
    df_div_ticker['(9)配当割額控除額'] = (df_div_ticker['(7)収入金額'] - df_div_ticker['(10)通知外国税相当額']) * haitouwari_ratio
    df_div_ticker.iloc[:,1:] = df_div_ticker.iloc[:,1:].applymap(int)

    # 表保存
    df_div_ticker.to_csv('【確定申告用】銘柄ごとの配当金.csv',index=False, encoding='utf-8_sig')


# 損益、配当合計のみ出力
profit_loss_yen_sum = df_ticker_profit_loss.iloc[:,1:].sum(axis=0)
pd.DataFrame(profit_loss_yen_sum).T.to_csv('【確定申告用】売買損益合計.csv',index=False,encoding='utf-8_sig')