「投資家のためのプログラミング勉強会（投プロ研）」第２回目です。当勉強会は「退屈なことはPythonにやらせよう」を教本にして、我々投資家にとって必要となるプログラミング技術を習得していきます。 前回はよく見るウェブサイ …
カテゴリーアーカイブ: 投資家のためのプログラミング勉強会
投資家がプログラミングを学習する意味とは
私がプログラミングを勉強してきてよかったなぁと感じたことの一つは「銘柄情報の収集整理が一瞬で完了し、その後の分析作業にのみに頭を集中できるようになった」ということが挙げられます。 株式投資の売買は、自分が欲しいデータの収 …
複数の株情報サイトをワンクリックで表示する
「投資家のためのプログラミング勉強会（投プロ会）」第１回目です。 投資活動において、各種データをいろいろなサイトから集めて収集、分析することはよくある光景ですね。 投資家は独自の視点で集めたデータを分析して売買を判断して …
Pandasで売上高と営業CFから営業キャッシュフローマージンの列を追加する
営業キャッシュフローマージンとは企業の競争優位性を示す指標値で、営業キャッシュフローを売上高で割った数値になります。一般的には１５％以上だと競争優位性が高いと言われています。１００万円の売上があった場合１５万円以上のキャ …
Pandasで銘柄コードをキーにDataFrameをマージ する
本日はデータフレームのマージ（結合） について。
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df1 = pd.DataFrame({"stock_code": ["1111", "2222", "3333"], "stock_rsi": ["21", "14", "20"]}) print(df1) df2 = pd.DataFrame({"stock_code": ["1111", "2222", "3333", "4444"], "dvidend_amout": ["210", "124", "2", "50"]}) print(df2) print(pd.merge(df1, df2)) |
これを実行するとこうなります。
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stock_code stock_rsi 0 1111 21 1 2222 14 2 3333 20 stock_code dvidend_amout 0 1111 210 1 2222 124 2 3333 2 3 4444 50 stock_code stock_rsi dvidend_amout 0 1111 21 210 1 2222 14 124 2 3333 20 2 |
pd. …
金融情報の分析ツール Pandas の入り口にいかに到達するか
前回はPythonのライブラリであるPandasがいかに金融情報の分析に優れているかを書きましたが、このPandasを使うためにはまずPythonの基礎を学習する必要があります。 Pythonはいわゆるプログラミング言語 …
Python Pandas プログラミングで銘柄分析
あるクライアントさんに株価分析ツールを提供したことをきっかけに、俄然自分も配当重視の投資に興味が出てきました。 わたしも投資経験はこれまでもありましたが「配当重視」つまり資産の拡大ではなくキャッシュフローをいかに増やすか …
Pandas Cheat Sheet
Pythonでデータをごにょごにょするのに大活躍するライブラリがpandasです。 pandasのチートシートを発見したのでメモ。便利ですね。 https://github.com/pandas-dev/pandas/b …