これが最強！Pythonで株価を取得する方法

Contents

結論
まとめ

結論

Alpha Vantage APIが最強！！

Pythonで株価を取得するなら、間違いなくAlpha Vantage APIをおすすめします。

よくyfinanceやpandas_datareaderなどの記事を見かけますが、
取得できるデータの種類や安定性などを加味すると、個人的にはあまりオススメしません。

具体的なソースコード

ライブラリ

pip install pandas

コード詳細

# requestsとpandasという二つのPythonライブラリをインポートします。
# requestsはWebリクエストを行うためのライブラリで、pandasはデータの操作と分析を行うためのライブラリです。
import requests
import pandas as pd

# Alpha VantageのAPIキーを変数api_keyに保存します。
# YOUR_API_KEYは自分のAPIキーに置き換えてください。
api_key = 'YOUR_API_KEY'

# 株価データを取得したい銘柄のティッカーシンボルを変数tickerに保存します。
# ここではGoogleのティッカーシンボルであるGOOGLを指定しています。
ticker = "GOOGL"

# Alpha VantageのAPIで使用する関数名を変数keywordに保存します。
# ここでは日次の調整済み株価データを取得する関数であるTIME_SERIES_DAILY_ADJUSTEDを指定しています。
keyword  = "TIME_SERIES_DAILY_ADJUSTED"

# Alpha VantageのAPIエンドポイントのURLを作成します。
# ここでは指定した関数、ティッカーシンボル、APIキーをURLのクエリパラメータに指定しています。
url = f"https://www.alphavantage.co/query?function={keyword}&symbol={ticker}&apikey={api_key}"

# requestsライブラリのget関数を使ってAlpha VantageのAPIからデータを取得します。
# 結果はresponseオブジェクトに保存されます。
response = requests.get(url)

# responseオブジェクトのjsonメソッドを使ってレスポンスデータをJSON形式で取得します。
# その後、株価データが格納されている"Time Series (Daily)"部分を取り出して変数stock_dataに保存します。
stock_data = response.json()["Time Series (Daily)"]

# pandasのDataFrameのfrom_dictメソッドを使って、stock_dataをDataFrame形式に変換します。
# orientパラメータに"index"を指定して、ディクショナリのキーをDataFrameのインデックスとして扱うようにします。
# また、dtypeパラメータにfloatを指定して、数値データを浮動小数点数として扱うようにします。結果は変数df_dailyに保存されます。
df_daily = pd.DataFrame.from_dict(stock_data, orient="index", dtype=float)

Alpha Vantageとは？

金融マーケットデータのAPIを提供するサービスです。そのデータは、株価、外国為替レート、暗号通貨、指数、ETFなどを含んでいます。APIを通じて、リアルタイムや歴史的なデータをプログラムで取得できます。

Alpha VantageはPythonプログラミング言語でも利用可能な公式ライブラリを提供しています。これにより、PythonでAlpha VantageのAPIを容易に使用できます。

Alpha Vantage APIの公式ドキュメント

https://www.alphavantage.co/documentation/

プラン比較

Alpha Vantageは無料プランと有料プランを提供しています。無料プランは一定の制限があり、例えば、1日あたりのAPIリクエスト数や、1分あたりのリクエスト数などが限られています。有料プランを購入すると、これらの制限が大幅に緩和または解除されます。

	Basic	Pro	Ultra	Mega
月額料金	なし	$49.99	$149.99	$249.99
APIリクエスト上限（１分間）	5回/分	75回/分	300回/分	1200回/分
APIリクエスト上限（１日）	500回/日	なし	なし	なし

https://rapidapi.com/ja/alphavantage/api/alpha-vantage/pricing

なぜPythonで株価を取得するのか？

容易なアクセス

Pythonのようなプログラミング言語を使用すると、金融市場のデータに容易にアクセスできます。PythonにはPandas Datareader、yfinanceなどのライブラリがあり、これらを使用して簡単に株価データを取得できます。

自動化

定期的にデータを取得して分析するプロセスを自動化できます。これは、特定のパターンを見つけ出すために大量のデータを処理する場合や、リアルタイムのトレード決定を下すためにリアルタイムデータが必要な場合に特に便利です。

データ処理と分析

Pythonはデータ処理と分析に非常に適しています。Numpy, Pandas, Matplotlib, Seabornなどのライブラリを使用すると、データの処理、分析、視覚化が容易になります。

機械学習とAI

Pythonは機械学習と人工知能(AI)における主要な言語であり、Scikit-learn、TensorFlow、Kerasなどの強力なライブラリを提供しています。これらを使用して、株価の予測モデルを作成することが可能です。

Pythonで株価を取得するためのその他のライブラリ

yfinance

Yahoo Financeから株価データをダウンロードするためのライブラリで、歴史的な日次データやリアルタイムデータ、財務情報などを取得できます。

pandas_datareader

Pandasの一部で、様々なインターネット上の情報源からデータを読み取ることができます。Yahoo Finance, Google Finance, St.Louis FED (FRED), Kenneth French’s data library, World Bankなどからデータを取得できます。

まとめ

Pythonを使用して株価データを取得することは、金融マーケットにおけるデータ分析や機械学習モデルの構築において非常も便利です。特にAlpha Vantage APIは、その豊富なデータ提供と安定性により、株価データの取得に最適な選択肢と言えます。

まずは株価を取得できるようになり、株価分析の第一歩を踏み出しましょう！