Pythonで株価データを取得する完全ガイド - yfinance入門

りく

はじめに

投資の自動化や分析を始めたいけど、株価データの取得方法がわからない…そんな悩みありませんか？

この記事では、yfinanceという無料のPythonライブラリを使って、Yahoo Financeから株価データを取得する方法を徹底解説します。

yfinanceとは？

yfinanceは、Yahoo Financeの株価データを簡単に取得できるPythonライブラリです。

メリット:

  • ✅ 無料で使える
  • ✅ APIキー不要
  • ✅ コード数行でデータ取得可能
  • ✅ 日本株（東証上場企業）にも対応

この記事で学べること

  1. yfinanceのインストール方法
  2. 株価データ（終値、始値、高値、安値、出来高）の取得
  3. 期間指定や複数銘柄の一括取得
  4. データのCSV保存方法

前提条件

  • Python 3.8以上がインストールされていること
  • pipまたはcondaが使えること

環境構築

Step 1: yfinanceのインストール

ターミナル（コマンドプロンプト）で以下を実行します：

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pip install yfinance pandas

または、Anacondaを使っている場合：

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conda install -c conda-forge yfinance pandas

インストール確認：

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import yfinance as yf
print(yf.__version__)

バージョン番号が表示されればOKです。

実装

基本的な株価データ取得

まずは、米国株の代表であるApple（AAPL）の株価を取得してみましょう。

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import yfinance as yf
import pandas as pd

# Appleの株価データを取得
 ticker = "AAPL"
stock = yf.Ticker(ticker)

# 過去1年間の日次データを取得
df = stock.history(period="1y")

# 先頭5行を表示
print(df.head())

実行結果：

                 Open       High        Low      Close     Volume  Dividends  Stock Splits
Date
2024-03-21  171.919998  173.130005  170.779999  171.479996   53397000        0.0           0.0
2024-03-22  171.759995  173.050003  170.059998  172.279999   58589300        0.0           0.0
2024-03-25  170.589996  171.940002  169.449997  170.850006   54288900        0.0           0.0
2024-03-26  170.000000  171.419998  169.580002  170.119995   45469700        0.0           0.0
2024-03-27  169.410004  173.600006  169.410004  173.309998   71758700        0.0           0.0

取得できるデータの種類

カラム名説明
Open始値（その日の最初の取引価格）
High高値（その日の最高取引価格）
Low安値（その日の最低取引価格）
Close終値（その日の最後の取引価格）
Volume出来高（その日の取引株数）
Dividends配当金
Stock Splits株式分割

期間の指定方法

periodパラメータで取得期間を指定できます：

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# 様々な期間の取得例
df_5d = stock.history(period="5d")      # 過去5日
df_1mo = stock.history(period="1mo")    # 過去1ヶ月
df_3mo = stock.history(period="3mo")    # 過去3ヶ月
df_6mo = stock.history(period="6mo")    # 過去6ヶ月
df_1y = stock.history(period="1y")      # 過去1年
df_5y = stock.history(period="5y")      # 過去5年

日本株の取得方法

日本株の場合は、東証コード.Tの形式で指定します。

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# トヨタ自動車（東証コード: 7203）
toyota = yf.Ticker("7203.T")
df_toyota = toyota.history(period="1y")
print(df_toyota.head())

# ソフトバンクグループ（東証コード: 9984）
softbank = yf.Ticker("9984.T")
df_sb = softbank.history(period="6mo")

複数銘柄の一括取得

download()関数を使うと、複数銘柄を一度に取得できます。

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# 複数銘柄のデータを一括取得
tickers = ["AAPL", "MSFT", "GOOGL", "AMZN"]
df_multi = yf.download(tickers, period="1y", group_by='ticker')

# 各銘柄の終値を表示
print(df_multi['AAPL']['Close'].head())

データのCSV保存

取得したデータをCSVファイルに保存する方法：

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import yfinance as yf

# データ取得
ticker = "AAPL"
stock = yf.Ticker(ticker)
df = stock.history(period="1y")

# CSVに保存
df.to_csv(f"{ticker}_stock_data.csv")
print(f"{ticker}_stock_data.csv に保存しました")

読み込み時：

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# CSVから読み込み
df_loaded = pd.read_csv("AAPL_stock_data.csv", index_col=0, parse_dates=True)
print(df_loaded.head())

応用例

例1: 終値の推移を簡単に可視化

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import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt

# データ取得
ticker = "AAPL"
stock = yf.Ticker(ticker)
df = stock.history(period="1y")

# グラフ描画
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df.index, df['Close'], label='Close Price')
plt.title(f'{ticker} Stock Price (1 Year)')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price (USD)')
plt.legend()
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.savefig(f'{ticker}_chart.png')
plt.show()

例2: 日次リターンの計算

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import yfinance as yf

# データ取得
ticker = "AAPL"
stock = yf.Ticker(ticker)
df = stock.history(period="1y")

# 日次リターンを計算
df['Daily_Return'] = df['Close'].pct_change()

# 基本統計量を表示
print("日次リターンの統計:")
print(df['Daily_Return'].describe())

実行結果：

日次リターンの統計:
count    251.000000
mean       0.001234
std        0.018765
min       -0.045678
25%       -0.008901
50%        0.000123
75%        0.011234
max        0.056789
Name: Daily_Return, dtype: float64

よくあるエラーと解決法

エラー1: ImportError: No module named 'yfinance'

原因: yfinanceがインストールされていない

解決法:

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pip install yfinance

エラー2: データが取得できない（Empty DataFrame）

原因: ティッカーシンボルが間違っている、または取引時間外

解決法:

  • ティッカーシンボルを確認（Yahoo Financeで検索）
  • 日本株は.Tを忘れずに
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# 正しい例
ticker = "7203.T"  # トヨタ
# 間違い例
ticker = "7203"    # これだと取得できない

エラー3: YFRateLimitError（レート制限）

原因: 短時間に大量のリクエストを送りすぎた

解決法:

  • リクエスト間に待ち時間を入れる
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import time
import yfinance as yf

tickers = ["AAPL", "MSFT", "GOOGL", "AMZN", "TSLA"]

for ticker in tickers:
    stock = yf.Ticker(ticker)
    df = stock.history(period="1mo")
    print(f"{ticker}: {df['Close'][-1]}")
    time.sleep(1)  # 1秒待機

まとめ

この記事では、yfinanceを使った株価データの取得方法を解説しました。

キーポイント：

  1. yfinanceは無料で簡単に株価データを取得できるライブラリ
  2. Ticker()で単一銘柄、download()で複数銘柄を取得
  3. 日本株は東証コード.Tの形式で指定
  4. history(period="期間")で柔軟に期間を指定可能

次のステップでは、取得したデータを使って移動平均線を計算し、バックテストを行う方法を解説します。

次のステップ

参考リンク: