短期売買と分析力が向上しそうな株価予測をだらだらとやる part2

前回までの話

前回ティッカーが取れないという話をしたがあれは嘘だ。

pyppeteerを使うといったがあれも嘘だ。

ティッカー取得時の注意点

前回作成したものからほとんど変えることなくSBIに記載されている全てのティッカーを取得することができました。

ただ、注意点があります。

アメリカ以外の国ではティッカーの後に特定の文字列をつける必要がある。
- ベトナムの「DCL」であれば後ろに「.VN」をつけて「DCL.VN」にする必要がある。
中国(香港)の「000621」であれば後ろに「.HK」をつけて、さらに前の0を削除して「00621.HK」にする必要がある。
シンガポールとマレーシアに関しては扱うティッカーの文字列がそもそも違うので使えない。
日本の場合は東京で扱っているものは後ろに「.T」、札幌であれば「.S」が必要。

前回の修正箇所

日本はまだ取得してないですが上記の点に注意して、コード書いていく必要があります。修正した個所はここ

sbi_foreign_stock_list = [
  {"america":   {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_usequity_list.html", "tag": "table", "c_cd":"",    "class": "foo_table md-l-table-01 md-l-utl-mt10"}},
  {"china":     {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_hk_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":".HK", "class": "accTbl01"}},
  {"korea":     {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_kr_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":".KS", "class": "accTbl01"}},
  {"russia":    {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_ru_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":".ME", "class": "accTbl01"}},
  {"vietnam":   {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_vn_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":".VN", "class": "accTbl01"}},
  {"Indonesia": {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_id_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":".JK", "class": "accTbl01"}},
  # {"Singapore": {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_sg_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":".SI", "class": "accTbl01"}}, # SBIとyahooのティカーが一致しない件
  {"thailand":  {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_th_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":".BK", "class": "accTbl01"}},
  # {"malaysia":  {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_my_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":".KL", "class": "accTbl01"}}, # SBIとyahooのティカーが一致しない件(SBIは英略、yahooは数値)
]

株価取得コード

修正するとティッカーリストが作られるので、取得したティッカーリストをもとに株価を取得すると以下のようなコードになります。

import pandas as pd
import glob
import pandas_datareader.data as web
import yfinance as yf
import datetime, time

inp_jap_fol = "./stock_list/japan_list/"
inp_oth_fol = "./stock_list/overseas_list/"
out_fol = "./stock_data/"

inp_file_jap_list = glob.glob(inp_jap_fol + "*.csv")
inp_file_oth_list = glob.glob(inp_oth_fol + "*.csv")

# 取得したい期間を設定
# 株価が出始めた時点から現在までのデータを取得
# 開始日を非常に古い日付（例: 1900年1月1日）に設定し、終了日には現在の日付を使用
start = datetime.datetime(1900, 1, 1)
end = datetime.datetime.now()

# Yahoo Financeからデータを取得
yf.pdr_override() #追加
for jap_file_list in inp_file_oth_list:
  jap_list = pd.read_csv(jap_file_list).values.tolist()
  for stock in jap_list:
    # df = yf.download(str(stock[1]), start, end)
    # 東京はT、札幌はSが後ろにつくので注意、アメリカは不要
    # df = web.get_data_yahoo([str(stock[1])+".T"], start, end)
    df = web.get_data_yahoo([str(stock[1])], start, end)
    print(df.info)
    df.to_csv(out_fol+stock[2]+".csv")
    time.sleep(2)