PyJQuants クイックスタート
このノートブックでは、PyJQuantsを使って日本株のデータを取得する方法を紹介します。
プログラミング初心者の方へ： 上の「Open in Colab」ボタンをクリックすると、ブラウザ上でこのノートブックを実行できます。インストールは不要です。
このノートブックの内容
- セットアップ - ライブラリのインストールとAPIキーの設定
- 株価データを取得する - 基本的な株価の取得方法
- 企業情報を調べる - 会社名・業種の確認
- 複数銘柄を比較する - 複数の株価を一括取得
- 市場情報を確認する - 取引カレンダー・決算発表
1. セットアップ
1.1 ライブラリをインストール
まず、PyJQuantsをインストールします。
（すでにインストール済みの場合はスキップされます）
# PyJQuantsを最新版にインストール/アップグレード
!pip install -q pyjquants --upgrade --no-cache-dir
import pyjquants
print(f'PyJQuants v{pyjquants.__version__} インストール完了')
1.2 APIキーを設定
J-Quants APIを使うには、APIキーが必要です。
APIキーの取得方法： 1. J-Quants申し込みページでアカウントを作成（無料プランあり） 2. ログイン後、ダッシュボードでAPIキーをコピー
Colabでの設定方法（おすすめ）：
1. 左サイドバーの鍵アイコン🔑をクリック
2. 「新しいシークレットを追加」をクリック
3. 名前: JQUANTS_API_KEY、値: あなたのAPIキー
4. 「ノートブックからのアクセス」をオンにする
設定できたら、下のセルを実行してください。
import os
# APIキーを探す
api_key = None
# 1. 環境変数から探す
if os.environ.get('JQUANTS_API_KEY'):
api_key = os.environ['JQUANTS_API_KEY']
print('✅ APIキーが環境変数に設定されています')
# 2. Colabのシークレットから探す
if not api_key:
try:
from google.colab import userdata
api_key = userdata.get('JQUANTS_API_KEY')
os.environ['JQUANTS_API_KEY'] = api_key
print('✅ APIキーをColabシークレットから読み込みました')
except:
pass
# 3. 手動で入力
if not api_key:
print('=' * 50)
print('APIキーが見つかりません。')
print('下にAPIキーを貼り付けてEnterを押してください：')
print('（取得先: https://application.jpx-jquants.com/）')
print('=' * 50)
api_key = input('APIキー: ').strip()
if api_key:
os.environ['JQUANTS_API_KEY'] = api_key
print('✅ APIキーを設定しました')
else:
print('❌ APIキーが入力されませんでした')
# 確認
if os.environ.get('JQUANTS_API_KEY'):
key = os.environ['JQUANTS_API_KEY']
print(f"\nAPIキーの末尾: ...{key[-4:]}")
1.3 ライブラリを読み込む
pyjquantsをpjqという短い名前で読み込みます。
2. 株価データを取得する
2.1 銘柄を指定する
株価を取得するには、まずTickerオブジェクトを作成します。
銘柄コード（4桁の数字）を指定してください。
2.2 株価を取得する
.history() メソッドで株価データを取得できます。
期間は以下のように指定できます：
- "30d" - 過去30日
- "1w" - 過去1週間
- "6mo" - 過去6ヶ月
- "1y" - 過去1年
# 過去30日の株価を取得
df = ticker.history("30d")
# 最新5日分を表示
print(f"取得したデータ: {len(df)}日分")
print()
df[["date", "open", "high", "low", "close", "volume"]].tail()
データの見方：
| 列名 | 意味 |
|---|---|
| date | 日付 |
| open | 始値（その日最初の取引価格） |
| high | 高値（その日の最高価格） |
| low | 安値（その日の最安価格） |
| close | 終値（その日最後の取引価格） |
| volume | 出来高（取引された株数） |
2.3 日付を指定して取得
特定の期間を指定することもできます。
# 2024年1月〜6月のデータを取得
df_custom = ticker.history(start="2024-01-01", end="2024-06-30")
print(f"取得したデータ: {len(df_custom)}日分")
print(f"期間: {df_custom['date'].min()} 〜 {df_custom['date'].max()}")
2.4 株価チャートを描く
取得したデータをグラフで可視化してみましょう。
import matplotlib.pyplot as plt
# 日本語フォントを有効化（Colab用）
try:
import japanize_matplotlib
except ImportError:
!pip install -q japanize-matplotlib
import japanize_matplotlib
# 1年分のデータを取得
df = ticker.history("1y")
# グラフを描画
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df["date"], df["close"], color="blue", linewidth=2)
# タイトルと軸ラベル
plt.title(f"{ticker.info.name} ({ticker.code}) - 株価推移", fontsize=14)
plt.xlabel("日付")
plt.ylabel("終値（円）")
# 見た目を整える
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()
3. 企業情報を調べる
.info プロパティで企業情報を取得できます。
# トヨタ自動車の企業情報
ticker = pjq.Ticker("7203")
print("【企業情報】")
print(f"銘柄コード: {ticker.info.code}")
print(f"会社名: {ticker.info.name}")
print(f"英語名: {ticker.info.name_english}")
print(f"業種: {ticker.info.sector}")
print(f"市場: {ticker.info.market}")
3.1 銘柄を検索する
会社名で銘柄を検索できます。
# 「銀行」で検索
results = pjq.search("銀行")
print(f"「銀行」で検索: {len(results)}件ヒット")
print()
print("【検索結果（上位10件）】")
for t in results[:10]:
print(f" {t.code}: {t.info.name}")
4. 複数銘柄を比較する
pjq.download() で複数銘柄の株価を一括取得できます。
# 4銘柄を比較
codes = [
"7203", # トヨタ自動車
"6758", # ソニーグループ
"7974", # 任天堂
"9984", # ソフトバンクグループ
]
# 30日分の終値を取得
df_multi = pjq.download(codes, period="30d")
print(f"取得したデータ: {len(df_multi)}日分 × {len(codes)}銘柄")
df_multi.tail()
# 複数銘柄の株価チャート
plt.figure(figsize=(12, 6))
for code in codes:
plt.plot(df_multi["date"], df_multi[code], label=code, linewidth=2)
plt.title("Stock Price Comparison", fontsize=14)
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Close Price (JPY)")
plt.legend()
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()
5. 市場情報を確認する
5.1 取引カレンダー
特定の日が取引日かどうか確認できます。
from datetime import date
market = pjq.Market()
# 祝日かどうか確認
test_dates = [
date(2024, 12, 23), # 平日
date(2024, 12, 25), # クリスマス
date(2025, 1, 1), # 元日
]
print("【取引日の確認】")
for d in test_dates:
is_trading = market.is_trading_day(d)
status = "取引日" if is_trading else "休場日"
print(f" {d}: {status}")
# 次の取引日を調べる
new_year = date(2025, 1, 1)
next_trading = market.next_trading_day(new_year)
print(f"{new_year} の次の取引日: {next_trading}")
5.2 決算発表カレンダー
決算発表の予定を確認できます。
# 2024年10月の決算発表予定
df_earnings = market.earnings_calendar(
start=date(2024, 10, 1),
end=date(2024, 10, 31)
)
print(f"2024年10月の決算発表: {len(df_earnings)}件")
if len(df_earnings) > 0:
df_earnings[["code", "company_name", "announcement_date"]].head(10)
5.3 TOPIX（Light以上）
TOPIXの株価を取得できます。
※ Light以上のプランが必要です。Freeプランではエラーになります。
# TOPIX（Light以上のプランで利用可能）
try:
topix = pjq.Index.topix()
df_topix = topix.history("30d")
print(f"TOPIX: {len(df_topix)}日分取得")
df_topix[["date", "close"]].tail()
except Exception as e:
print(f"エラー: {e}")
print("※ TOPIXはLight以上のプランで利用可能です")
まとめ
このノートブックで学んだこと：
| やりたいこと | コード |
|---|---|
| 銘柄を指定 | ticker = pjq.Ticker("7203") |
| 株価を取得 | ticker.history("30d") |
| 企業情報を見る | ticker.info.name |
| 銘柄を検索 | pjq.search("トヨタ") |
| 複数銘柄を取得 | pjq.download(["7203", "6758"], period="30d") |
| 取引日を確認 | market.is_trading_day(date) |
| 決算発表を確認 | market.earnings_calendar(start, end) |
次のステップ
- 基本的な使い方 - より詳しい使い方
- プラン別ガイド - どのプランを選ぶべきか
- GitHubリポジトリ - ソースコード・Issue報告
プラン別機能一覧
| 機能 | Free | Light | Standard | Premium |
|---|---|---|---|---|
| 日足株価 | ✓* | ✓ | ✓ | ✓ |
| 企業情報・検索 | ✓* | ✓ | ✓ | ✓ |
| 財務情報（概要） | ✓* | ✓ | ✓ | ✓ |
| 取引カレンダー | ✓* | ✓ | ✓ | ✓ |
| 決算発表日 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| TOPIX | - | ✓ | ✓ | ✓ |
| 投資部門別売買状況 | - | ✓ | ✓ | ✓ |
| 日経225 | - | - | ✓ | ✓ |
| 信用取引情報 | - | - | ✓ | ✓ |
| 空売り情報 | - | - | ✓ | ✓ |
| 業種分類 | - | - | ✓ | ✓ |
| 前場株価 | - | - | - | ✓ |
| 配当情報 | - | - | - | ✓ |
| 先物・オプション | - | - | - | ✓ |
*Freeプランは12週間遅延データ