2023年から正式リリースされた、日本取引所(JPX)公式サービスの「J-Quants API」。
株価やファンダメンタルなどの情報が取得できるらしいが、Python使ったこともあまりないし、どういうことができるのかよく分からない・・
そんな声にお応えして、
「すぐに使って試せる全18種類のPythonサンプルコード集」
を用意しました。
解説動画を見ながら同じようにサンプルコードを実行していくだけで、Python未経験の方でも「J-Quants API でどんなことができるのか?」を体験いただけるような構成にしてあります。
具体的には、以下のようなことが実現できるサンプル事例を多数取り揃えております。
それぞれサンプルコードを講座内ページに公開していますので、解説動画を見ながらコピペして実行することで、簡単に各事例を体験いただけます。
J-Quants API の株価データを元に、Pythonでローソク足チャートを表示する事例です。
以下のように複数の銘柄チャートを好きなだけ並べて表示させる・・という便利なサンプルコードもプレゼントしています。
値上がり率ランキング、移動平均乖離率、出来高急騰などのランキングデータを作成するサンプルコードを用意しています。
証券会社のツールなどでもランキングは確認できますが、当日分しか表示されないことも多いと思います。
Pythonと J-Quants API を利用すれば、過去のどの日付であってもランキングを見られるようになりますし、ランキング結果をCSVファイルとして保存することも可能です。
ランキングを元にしたトレードルールのアイデアを考える時などに役立つでしょう。
テクニカル指標のサインやローソク足のパターンなどが発生した銘柄を、瞬時にすべて探し出してくれるようなサンプルコードもいくつか用意しました。
例えば以下は、「赤三兵」が発生した銘柄をスクリーニングし、さらに各銘柄のチャートを表示させています。
スクリーニング結果だけなら他のツールやWebサイトで見られる場所もあると思いますが、銘柄チャートまで簡単に見れる方法はなかなかありません。
正直、ものすごく分析がはかどります・・。笑
「Python x J-Quants API」なら、サイン発生銘柄をスクリーニングできるだけじゃありません。
エントリーと決済の条件を定義したトレードルールで、もし全銘柄で全期間トレードしていたとしたら、どんな成績になっていたのか?を自動計算してくれる「バックテスト」も可能です。
バックテストは非常に奥が深いのですが、本講座では「総トレード数」「勝率」「1トレード当たりの平均損益率」が自動で出力されるようなサンプルコードを用意しています。
※TradingViewでバックテストを実践されている方もいると思いますが、こちらは「全銘柄バックテスト」が可能です!
J-Quants API では決算短信などのデータも取り扱うことができます。
以下のように、四半期ごとの売上高や利益の推移を棒グラフで見やすく可視化したり・・
さらには「売上高の予想が前期比20%以上の決算開示翌日にエントリーしていたらどんなトレード結果になっていたのか?」をシミュレーションできるサンプルコードも用意してみました。
以下、本講座の具体的なカリキュラムです。
各ページごとに動画とサンプルコードが用意されており、ご自身のペースで1つずつ進めていただけます。
講座内ページはこんな感じです。
また、各ページにあるサンプルコードには、「パラメータ」というものを用意しております。
パラメータのコード部分を少し変えるだけで、同じサンプルコードで数種類~数十種類の異なる動作を試すこともできるように工夫してあります。
例えば「移動平均乖離率ランキング」が作成できるサンプルコードのパラメータは、以下のようになっています。
市場別や業種別に絞ったランキングにしたり、移動平均線の日数を自由に変更したり、移動平均乖離率の小さいもの順に変更したり、トップ何銘柄まで表示させるのか定義したり・・
Pythonの命令や文法が分からなくても、簡単に様々なパターンを試すことができます。
※本講座は「サンプルコードを実行しながら様々な事例を体験いただく」のが主目的のため、Pythonコードの命令や文法に関する解説は省いております。
「J-Quants API で何ができるのか?」を知っておくことで・・
日々行なっている銘柄探しの作業が劇的にスピードアップしたり、面倒くさそうで諦めていた複雑なデータ分析やトレードルール探しが実現できるようになります。
まずは本講座で、様々な事例を体験してみませんか?