こんにちは。
今回は、ファンダメンタル分析に必要なデータの取得方法について紹介します。
1. ファンダメンタル分析
先ずYahoo Financeからデータを取得します。
import yfinance as yf
# 株価データを取得する銘柄のシンボルを指定
stock_symbol = "AAPL" # 例: Apple Inc.のシンボル
# Yahoo Financeからデータを取得
stock_data = yf.Ticker(stock_symbol)1. PER
pe_ratio = stock_data.info['trailingPE']
yfinanceのTickerクラスを使用して指定した銘柄の情報を取得し、
その中からPERを取り出しています。trailingPEは過去12ヶ月の実績PERを表しています。
2. ROE
roe = stock_data.info['roe']yfinanceのTickerクラスを使用して指定した銘柄の情報を取得し、
その中からROEを取り出しています。roeは企業のReturn on Equityを表します。
3. 自己資本比率
自己資本比率は直接取得することは出来ないので総資産、総負債のデータを取得し、計算することで求めます。
total_assets = stock_data.info['totalAssets']
# 総負債を取得
total_liabilities = stock_data.info['totalLiab']
# 自己資本比率を計算
equity_ratio = (total_assets - total_liabilities) / total_assets4. 配当利回り
dividend_yield = stock_data.info['dividendYield']5. PBR
pb_ratio = stock_data.info['priceToBook']yfinanceのTickerクラスを使用して指定した銘柄の情報を取得し、
その中からPBRを取り出しています。
6. EPS
EPSはYahoo Financeでは”trailingEps”（直近12ヶ月のEPS）と”forwardEps”（将来のEPS予測）の2つのキーで提供されることが
あります。
# 直近12ヶ月のEPSを取得
trailing_eps = stock_data.info['trailingEps']
# 将来のEPS予測を取得
forward_eps = stock_data.info['forwardEps']7. BPS
BPSはYahoo Financeでは”bookValue”（帳簿価格）と”sharesOutstanding”（発行済み株式数）の2つのキーを
組み合わせて計算します。
# 帳簿価格を取得
book_value = stock_data.info['bookValue']
# 発行済み株式数を取得
shares_outstanding = stock_data.info['sharesOutstanding']
# BPSを計算
bps = book_value / shares_outstandingまとめ
今回はyfinanceを用いて、ファンダメンタル分析を行う際に必要になるデータの取得について紹介しました。
これまで紹介したようにyfinanceを使えば、簡単に株に関する情報を取得することが出来ることを紹介できたと思います。
みなさんもこのライブラリを利用して、投資分析の自動化を行ってみてください。
ブログを見ていただきありがとうございました。
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