Pythonコードで全米国株・日本株の株価・出来高データを集めてスクリーニングデータを作成する方法

実体経済が停滞する中で株価は盛り上がっているということで、にわか株式投資ブームみたいな動きが加速している。
個別銘柄投資するにあたっては、やはり有望銘柄や上がりそうな銘柄を掴みたいというのは多くの人が望むことだと思う。
ただ星の数ほどある株銘柄の中でスター銘柄を見つけるのはひとつひとつをあてずっぽうに見るのでは非常に時間がかかるし、探している間に上昇エネルギーが出尽くしてしまうという銘柄も出てくるだろう。
そのためスクリーニング作業というのが必要になる。

自分は最近は出来高が増加して株価が上昇している銘柄に着目して、下記画像のようにスクリーニングを行って個別銘柄の雰囲気や相場全体を捉えている。

上記画像では出来高口数・出来高総金額・過去60日平均に対する出来高増加率・前日比騰落率・前日終値/当日始値、日中高値/終値、日中安値/終値、5日ボラティリティ、1年ボラティリティ、前年比騰落率など様々なスクリーニングデータを自力で加工している。
これによって、例えば直近で出来高が増加している株に注目したり、前年比騰落率を活用して盛り上がっている銘柄に注目したり、逆に低迷している株から逆転一発ホームランが出そうな銘柄を探したりという様々なアイデアをひねり出すことができるようになる。
上記画像のようなスクリーニングデータを作るには、株銘柄の出来高・株価データを集計して加工するという作業を行う必要性がある。
昔は上記みたいなスクリーニングはプロが使うブルームバーグやトムソンロイターなどでしかできなかったが、いい時代になったもので出来高・株価データの収集と加工ぐらいであればPythonを行うことによってほぼ全米国株・日本株でスクリーニングを行うことが可能になっている。

今回はPythonコードも含めて、どのように上記画像のようなスクリーニングデータを作っているのかを解説したいと思う。

なお、今回はPythonのコード例は一応記載をするが、加工についてはあまりにも自由度が高く例示していくときりがないので、基本的にはPythonのコードの基本的な書き方は理解しているという前提で、どのような手順でデータを集めてPythonで加工しているのかという方法論について話を進める記事になっていますので、あしからず。

もっと基礎的なところから始めたいという方は、他にもっと基礎的な部分から理解が可能なPythonコード記事を書いているのでそちらを参考にしてもらいたい。

Pythonで投資関連データ収集｜村越誠｜note

ではさっそく今回の内容について手順を解説していきたいと思う。

・Pandas-Datareaderでダウンロードできる株価と出来高