株探の有望銘柄をPythonに格納してシステムトレードを始める方法

最近は ファンダメンタルズ分析 を中心にしたシステムトレードが注目されています。

動画⇩
https://youtu.be/5rTmdb–A2w

「働きながら投資する時代」へと移行するなかで、自動化の仕組みづくりが必須になってきました。

システムトレードができると、会社にいる昼間でも自宅のPCが自動的に取引してくれるので、パソコンに張り付く必要がなくなります。

この記事では、投資情報サイト 株探 の「有望銘柄」ページを利用し、決算発表日と銘柄データをPythonで管理・分析する方法をわかりやすく解説します。

なぜデータの格納が重要なのか？

ファンダメンタルズに基づく銘柄選定では、「四半期ごとの業績の伸び（増益率）」のように数字で評価できる指標を重視することがポイントです。

しかし、どれだけ良い銘柄を見つけても、データの記録や管理が雑だと再現性のある検証ができません。

私のシミュレーションでも、購入時の株価や日経平均などの細かいデータを格納することで、後の分析に活かしています。

株探の有望銘柄を格納する手順

具体的にどのように格納していくのかを見ていきましょう。

重要なのは リーク（取引開始日のずれ）をなくすこと です。決算発表日と実際にトレードできる日付は１営業日ずれるため、シミュレーションも同じ基準で行う必要があります。

1. 決算発表日と銘柄データを整理
まず株探の「有望銘柄」ページから、気になる銘柄の 決算発表日 と 銘柄コード をメモします。

自分なりの基準で評価を付けるのも大切です。私は 1〜10 点の 10 段階で各銘柄を評価し、どれくらい業績が伸びているかをスコア化しています。
※テーマ性やチャート形状のような一時的な要素より、四半期ごとの業績の伸びを重視する方が再現性が高いと考えています。

2. Pythonでデータを格納
銘柄リストを Python のリストや辞書に入力し、pandas でデータフレームに変換します。例えば、以下のような構造でデータを格納します。

import pandas as pd # 決算発表日、銘柄コード、評価スコアの例
stocks = [ {"date": "2025-08-01", "code": "7203", "score": 9},
{"date": "2025-08-03", "code": "9984", "score": 7}, # …必要な銘柄を追加 ] # データフレームへ変換 stocks_df = pd.DataFrame(stocks)

データフレームにしておくと、「評価が8以上の銘柄だけ抽出する」「銘柄コードが特定の範囲にあるものだけ取り出す」といったフィルタリングが数行のコードで簡単に行えます。

数値で評価した銘柄リストをいくつか用意し、条件ごとに並べ替えたり平均値を計算したりして、より精度の高いシミュレーションに活用しましょう。

3. トレード開始日の調整
決算発表日当日は売買ができないため、実際の取引は 翌営業日 からスタートします。

Pythonでは pandas の 営業日オフセット 機能を使えば、決算発表日から1営業日後の日付を簡単に取得できます。

from pandas.tseries.offsets import BDay stocks_df["trade_start"] = pd.to_datetime(stocks_df["date"]) + BDay(1)

これで、各銘柄の取引開始日が trade_start 列に自動で追加されます。

決算発表日が異なる銘柄でも一括で適用できるので、シミュレーションの準備が格段に楽になります。

4. 次のステップ：複数銘柄を一気にシミュレーション
データが揃ったら、あとはシミュレーションを走らせるだけです。

次回の記事では、決算発表日がバラバラのたくさんの銘柄をどのように一括でシミュレーションするかをご紹介します。

ファンダメンタルズ分析をベースにしたシステムトレードのさらなる効率化に向けて、一緒に取り組んでいきましょう。

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