EDINET APIから日経225の売上と純利益を取得して、過去５年の純利益の成長率ベスト30を算出してみた。
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import os import io import csv import requests import zipfile import pandas as pd def download_edinet_documents(nikkei225): api_key = '' ranking_data = [] for data in nikkei225: content_data = {} docID = data[0] ticker = data[1].rstrip('0') # 最後の0を削除 company_name = data[2] content_data["ticker"] = ticker content_data["company_name"] = company_name # ダウンロード先フォルダ filer_name_dir = 'docs/' + docID os.makedirs(filer_name_dir, exist_ok=True) # PDFファイルのパス pdf_path = os.path.join(filer_name_dir, f"{docID}.pdf") # ZIPファイルのパス zip_path = os.path.join(filer_name_dir, f"{docID}") # EDINETからpdfを取得（PDFが存在しない場合のみ） if not os.path.exists(pdf_path): url = f"https://api.edinet-fsa.go.jp/api/v2/documents/{docID}?type=2&Subscription-Key={api_key}" response = requests.request("GET", url) with open(os.path.join(filer_name_dir, f"{docID}.pdf"), "wb") as f: f.write(response.content) # EDINETからzipを取得（解凍済みフォルダが無い場合のみ） if not os.path.exists(zip_path): # EDINETからzipを取得 url = f"https://api.edinet-fsa.go.jp/api/v2/documents/{docID}?type=5&Subscription-Key={api_key}" response = requests.request("GET", url) # ZIPファイルを解凍する with zipfile.ZipFile(io.BytesIO(response.content)) as z: z.extractall(filer_name_dir) filer_name_dir = 'docs/' + docID # 解凍したzipのXBRL_TO_CSVフォルダ内のjpcrpから始まるcsvファイルを解析する for file in os.listdir(os.path.join(filer_name_dir, "XBRL_TO_CSV")): if file.startswith("jpcrp") and file.endswith(".csv"): csv_path = os.path.join(filer_name_dir, "XBRL_TO_CSV", file) with open(csv_path, "r", encoding="utf-16") as csv_file: reader = csv.reader(csv_file, delimiter="\t") for row in reader: # 要素ID＆コンテキストIDで検索 # 売上 if row[0] == 'jpcrp_cor:NetSalesSummaryOfBusinessResults' and row[2] == 'CurrentYearDuration_NonConsolidatedMember': content_data["netsale"] = row[8] # １～４期前の売上 if row[0] == 'jpcrp_cor:NetSalesSummaryOfBusinessResults' and row[2] == 'Prior1YearDuration_NonConsolidatedMember': content_data["netsale1"] = row[8] if row[0] == 'jpcrp_cor:NetSalesSummaryOfBusinessResults' and row[2] == 'Prior2YearDuration_NonConsolidatedMember': content_data["netsale2"] = row[8] if row[0] == 'jpcrp_cor:NetSalesSummaryOfBusinessResults' and row[2] == 'Prior3YearDuration_NonConsolidatedMember': content_data["netsale3"] = row[8] if row[0] == 'jpcrp_cor:NetSalesSummaryOfBusinessResults' and row[2] == 'Prior4YearDuration_NonConsolidatedMember': content_data["netsale4"] = row[8] # 純利益 elif (row[0] in ['jpcrp_cor:ProfitLossAttributableToOwnersOfParentSummaryOfBusinessResults','jpcrp_cor:ProfitLossAttributableToOwnersOfParentIFRSSummaryOfBusinessResults','jpcrp_cor:NetIncomeLossSummaryOfBusinessResults']) and row[2] in ['CurrentYearDuration','CurrentYearDuration_NonConsolidatedMember']: content_data["profit"] = row[8] # １～４期前の純利益 elif (row[0] in ['jpcrp_cor:ProfitLossAttributableToOwnersOfParentSummaryOfBusinessResults','jpcrp_cor:ProfitLossAttributableToOwnersOfParentIFRSSummaryOfBusinessResults','jpcrp_cor:NetIncomeLossSummaryOfBusinessResults']) and row[2] in ['Prior1YearDuration','Prior1YearDuration_NonConsolidatedMember']: content_data["profit1"] = row[8] elif (row[0] in ['jpcrp_cor:ProfitLossAttributableToOwnersOfParentSummaryOfBusinessResults','jpcrp_cor:ProfitLossAttributableToOwnersOfParentIFRSSummaryOfBusinessResults','jpcrp_cor:NetIncomeLossSummaryOfBusinessResults']) and row[2] in ['Prior2YearDuration','Prior2YearDuration_NonConsolidatedMember']: content_data["profit2"] = row[8] elif (row[0] in ['jpcrp_cor:ProfitLossAttributableToOwnersOfParentSummaryOfBusinessResults','jpcrp_cor:ProfitLossAttributableToOwnersOfParentIFRSSummaryOfBusinessResults','jpcrp_cor:NetIncomeLossSummaryOfBusinessResults']) and row[2] in ['Prior3YearDuration','Prior3YearDuration_NonConsolidatedMember']: content_data["profit3"] = row[8] elif (row[0] in ['jpcrp_cor:ProfitLossAttributableToOwnersOfParentSummaryOfBusinessResults','jpcrp_cor:ProfitLossAttributableToOwnersOfParentIFRSSummaryOfBusinessResults','jpcrp_cor:NetIncomeLossSummaryOfBusinessResults']) and row[2] in ['Prior4YearDuration','Prior4YearDuration_NonConsolidatedMember']: content_data["profit4"] = row[8] # ５年前と最新の純利益が取得できたら出力 if 'profit' in content_data and 'profit4' in content_data: # 純利益の成長率を計算 content_data['growth_rate'] = int(content_data['profit']) / int(content_data['profit4']) print(f"{ticker} {company_name} {content_data['profit']} {content_data['profit4']} {content_data['growth_rate']}") else: print(f"{ticker} {company_name} NOT DATA") # ランキング用にデータを追加しておく ranking_data.append(content_data) # 配列からpandasに変換 df = pd.DataFrame(ranking_data) df_sorted = df.sort_values(by='growth_rate', ascending=False) # 結果をcsvファイル出力 df_sorted.to_csv("ranking.csv", encoding="utf-8-sig") # docID, 銘柄コード+0,会社名,提出日 nikkei225 = [ ['S100QDTC','72720','ヤマハ発動機','2023-03-23'], ['S100QG4E','29140','日本たばこ産業','2023-03-24'], ['S100QFPL','44520','花王','2023-03-24'], ['S100QFTK','49110','資生堂','2023-03-24'], ['S100QFK4','63260','クボタ','2023-03-24'], ['S100QFYL','36590','ネクソン','2023-03-27'], ['S100QH04','47040','トレンドマイクロ','2023-03-28'], ['S100QFJW','51080','ブリヂストン','2023-03-28'], ['S100QH2B','16050','INPEX','2023-03-29'], ['S100QG09','25020','アサヒグループホールディングス','2023-03-29'], ['S100QH26','34050','クラレ','2023-03-29'], ['S100QENF','34360','SUMCO','2023-03-29'], ['S100QH6R','46310','DIC','2023-03-29'], ['S100QGZE','88040','東京建物','2023-03-29'], ['S100QFXL','25030','キリンホールディングス','2023-03-30'], ['S100QICN','40040','昭和電工','2023-03-30'], ['S100QHOJ','43240','電通グループ','2023-03-30'], ['S100QH69','45190','中外製薬','2023-03-30'], ['S100QG3Z','51010','横浜ゴム','2023-03-30'], ['S100QHOF','52010','AGC','2023-03-30'], ['S100QI8M','53010','東海カーボン','2023-03-30'], ['S100QH2O','63020','住友重機械工業','2023-03-30'], ['S100QHPL','63610','荏原製作所','2023-03-30'], ['S100QIEF','67230','ルネサスエレクトロニクス','2023-03-30'], ['S100QHVI','77510','キヤノン','2023-03-30'], ['S100QILX','25010','サッポロホールディングス','2023-03-31'], ['S100QJ0T','45780','大塚ホールディングス','2023-03-31'], ['S100QIFF','52140','日本電気硝子','2023-03-31'], ['S100QHYM','91470','NIPPON EXPRESSホールディングス','2023-03-31'], ['S100QMOJ','19280','積水ハウス','2023-04-26'], ['S100QTSR','65060','安川電機','2023-05-25'], ['S100QT8M','82330','高島屋','2023-05-25'], ['S100QT8H','96020','東宝','2023-05-25'], ['S100QU70','30860','J．フロント リテイリング','2023-05-26'], ['S100QTV0','33820','セブン＆アイ・ホールディングス','2023-05-26'], ['S100QUGV','82670','イオン','2023-05-29'], ['S100QWA7','77410','HOYA','2023-06-06'], ['S100QWQB','86970','日本取引所グループ','2023-06-09'], ['S100QY1D','46890','Zホールディングス','2023-06-15'], ['S100QY7Y','68610','キーエンス','2023-06-15'], ['S100QXRZ','87950','T＆Dホールディングス','2023-06-15'], ['S100QYQ4','84110','みずほフィナンシャルグループ','2023-06-16'], ['S100QYKD','90640','ヤマトホールディングス','2023-06-16'], ['S100QYCY','45680','第一三共','2023-06-19'], ['S100QZ41','58310','しずおかフィナンシャルグループ','2023-06-19'], ['S100QYWF','78320','バンダイナムコホールディングス','2023-06-19'], ['S100QYMO','27680','双日','2023-06-20'], ['S100QZ74','30990','三越伊勢丹ホールディングス','2023-06-20'], ['S100QYNI','63010','小松製作所','2023-06-20'], ['S100QZT6','67580','ソニーグループ','2023-06-20'], ['S100QXX3','69020','デンソー','2023-06-20'], ['S100QZRG','77330','オリンパス','2023-06-20'], ['S100QYR0','80350','東京エレクトロン','2023-06-20'], ['S100QZLI','91040','商船三井','2023-06-20'], ['S100QZX0','34010','帝人','2023-06-21'], ['S100QXTB','40050','住友化学','2023-06-21'], ['S100R09Z','45230','エーザイ','2023-06-21'], ['S100QZSF','49020','コニカミノルタ','2023-06-21'], ['S100QYHM','54060','神戸製鋼所','2023-06-21'], ['S100QYDK','58010','古河電気工業','2023-06-21'], ['S100QZT0','65010','日立製作所','2023-06-21'], ['S100R0SZ','65940','日本電産','2023-06-21'], ['S100QZZ4','80310','三井物産','2023-06-21'], ['S100R0QD','82530','クレディセゾン','2023-06-21'], ['S100R01E','91010','日本郵船','2023-06-21'], ['S100R04O','94340','ソフトバンク','2023-06-21'], ['S100QYZA','96130','エヌ・ティ・ティ・データ','2023-06-21'], ['S100QZOM','99840','ソフトバンクグループ','2023-06-21'], ['S100R0XG','40610','デンカ','2023-06-22'], ['S100R0I6','45030','アステラス製薬','2023-06-22'], ['S100R105','45070','塩野義製薬','2023-06-22'], ['S100R0S2','50190','出光興産','2023-06-22'], ['S100QZOD','61030','オークマ','2023-06-22'], ['S100R1KF','61780','日本郵政','2023-06-22'], ['S100R0HE','64730','ジェイテクト','2023-06-22'], ['S100R0D0','67010','日本電気','2023-06-22'], ['S100R0PF','67620','TDK','2023-06-22'], ['S100R1O5','70040','日立造船','2023-06-22'], ['S100R16T','71860','コンコルディア・フィナンシャルグループ','2023-06-22'], ['S100R15B','72700','SUBARU','2023-06-22'], ['S100R1RG','83160','三井住友フィナンシャルグループ','2023-06-22'], ['S100R09D','90200','東日本旅客鉄道','2023-06-22'], ['S100R0PR','94330','KDDI','2023-06-22'], ['S100R1JA','40420','東ソー','2023-06-23'], ['S100R2FO','54010','日本製鉄','2023-06-23'], ['S100R12D','57110','三菱マテリアル','2023-06-23'], ['S100R3B5','57130','住友金属鉱山','2023-06-23'], ['S100R29U','64710','日本精工','2023-06-23'], ['S100R207','66450','オムロン','2023-06-23'], ['S100R23Q','67700','アルプスアルパイン','2023-06-23'], ['S100R218','68570','アドバンテスト','2023-06-23'], ['S100R248','69880','日東電工','2023-06-23'], ['S100R30V','70130','IHI','2023-06-23'], ['S100R3AQ','72110','三菱自動車工業','2023-06-23'], ['S100R1U9','72670','本田技研工業','2023-06-23'], ['S100R38M','72690','スズキ','2023-06-23'], ['S100R19K','80010','伊藤忠商事','2023-06-23'], ['S100R2ES','80020','丸紅','2023-06-23'], ['S100R1J4','80150','豊田通商','2023-06-23'], ['S100R1TH','80530','住友商事','2023-06-23'], ['S100QVYU','80580','三菱商事','2023-06-23'], ['S100R24O','83040','あおぞら銀行','2023-06-23'], ['S100R1LR','86300','SOMPOホールディングス','2023-06-23'], ['S100R0BK','87660','東京海上ホールディングス','2023-06-23'], ['S100R06O','90010','東武鉄道','2023-06-23'], ['S100R0WN','90220','東海旅客鉄道','2023-06-23'], ['S100QZPH','91070','川崎汽船','2023-06-23'], ['S100R2ZO','94320','日本電信電話','2023-06-23'], ['S100R1CK','95320','大阪瓦斯','2023-06-23'], ['S100R1N2','98430','ニトリホールディングス','2023-06-23'], 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過去５年の純利益の成長率ベスト30
順張り的には、ここいら辺を買うのが正しいけど、２～３年後に上がっているかどうかは、また別問題。
テンガバーを狙うなら、もっと小型株の方が良さげ？
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9104 商船三井 36946000000 462022000000 12.505332106317328
6098 リクルートホールディングス 34247000000 410423000000 11.984202995882852
692 レーザーテック 5450000000 45343000000 8.319816513761468
1605 INPEX 32214000000 231656000000 7.191159123362513
6501 日立製作所 174062000000 987946000000 5.675828153186796
1332 日本水産 5480000000 29823000000 5.442153284671533
7762 シチズン時計 4876000000 26275000000 5.388638228055783
6701 日本電気 21603000000 102109000000 4.726612044623432
2802 味の素 23849000000 107249000000 4.4970019707325255
6506 安川電機 12407000000 53763000000 4.333279600225679
6723 ルネサスエレクトロニクス 49216000000 212647000000 4.320688394018205
7733 オリンパス 30223000000 130338000000 4.312543427191212
8306 三菱UFJフィナンシャル・グループ 139767000000 602223000000 4.308763871300092
4519 中外製薬 86529000000 366728000000 4.2382091553120915
8031 三井物産 219977000000 922579000000 4.193979371
2531 宝ホールディングス 1769000000 7074000000 3.998869417750141
6702 富士通 46371000000 179277000000 3.8661447887688425
5406 神戸製鋼所 14345000000 55125000000 3.8428023701638203
9531 東京瓦斯 53717000000 205171000000 3.819479866708863
4502 武田薬品工業 88231000000 330649000000 3.747537713502057
6472 NTN 6963000000 24463000000 3.513284503805831
5401 日本製鉄 145319000000 503643000000 3.4657752943524245
7211 三菱自動車工業 54750000000 189066000000 3.4532602739726026
2432 ディー・エヌ・エー 9853000000 33988000000 3.4495077641327514
7269 スズキ 42414000000 145307000000 3.4259206865657568
727 SUBARU 68003000000 232903000000 3.4248930194256135
8058 三菱商事 396117000000 1263525000000 3.1897772627784216
7974 任天堂 163619000000 484634000000 2.96196652
6361 荏原製作所 14532000000 42724000000 2.939994495
8002 丸紅 119302000000 339089000000 2.8422742284286935
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('13320','16050','17210','18010','18020','18030','18080','18120','19250','19280','19630','20020','22690','22820','24130','24320','25010','25020','25030','25310','27680','28010','28020','28710','29140','30860','30990','32890','33820','34010','34020','34050','34070','34360','36590','38610','38630','40040','40050','40210','40410','40420','40430','40610','40630','41510','41830','41880','42080','43240','43850','44520','45020','45030','45060','45070','45190','45230','45430','45680','45780','46310','46610','46890','47040','47510','49010','49020','49110','50190','50200','51010','51080','52010','52140','52320','52330','53010','53320','53330','54010','54060','54110','55410','56310','57060','57110','57130','57140','58010','58020','58030','58310','60980','61030','61130','61780','62730','63010','63020','63050','63260','63610','63670','64710','64720','64730','64790','65010','65030','65040','65060','65940','66450','66740','67010','67020','67230','67240','67520','67530','67580','67620','67700','68410','68570','68610','69020','69200','69520','69540','69710','69760','69810','69880','70040','70110','70120','70130','71860','72010','72020','72030','72050','72110','72610','72670','72690','72700','72720','77310','77330','77350','77410','77510','77520','77620','78320','79110','79120','79510','79740','80010','80020','80150','80310','80350','80530','80580','82330','82520','82530','82670','83040','83060','83080','83090','83160','83310','83540','84110','85910','86010','86040','86300','86970','87250','87500','87660','87950','88010','88020','88040','88300','90010','90050','90070','90080','90090','90200','90210','90220','90640','91010','91040','91070','91470','92010','92020','93010','94320','94330','94340','95010','95020','95030','95310','95320','96020','96130','97350','97660','98430','99830','99840') 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