2018年10月28日 - 流行の科学技術を勝手に追いかけるブログ人工知能仮想現実ブロックチェーン

こんにちは　圧倒的かずまなぶです。seleniumの使用例として株式の自動判別をします。株式情報サイトをスクリーニングして各種指数を取得し、内部で演算した結果、買う価値があるかどうか検討する価値のある銘柄を出力します。

# coding: utf-8

import logging
import pandas as pd
from selenium import webdriver
from time import sleep    

def auto(stock_number):
    print("---- start ----")
    #stock_number=5122
    driver=webdriver.Chrome(r"C:\driver\chromedriver_win32\chromedriver.exe") 
#ウェブドライバを読み込む

    # 株式番号を入力して、キー　レーションの一覧を表示する
    stock_number=stock_number
    url=r"https://www.morningstar.com/stocks/XTKS/"+str(stock_number)+r"/quote.html"
    driver.get(url)
    sleep(4)
    #print("ブラウザを開きました")


    #　現在の株価を取得する
    xpath_price='//*[@id="message-box-price"]'

    price=driver.find_element_by_xpath(xpath_price).text

    # \ と カンマを削除してfloat化する
    #print(price)
    price=price.replace(chr(165),"") .replace(".00","").replace(",","")
    price=float(price)
    #print(price)


    #キーレーションタブを押す
    xpath_key_rations=r'//*[@id="sal-components-quote"]/div[2]/div/div/div/div[2]/div[1]/div/ul/li[3]/a'
    tub_key_rations=driver.find_element_by_xpath(xpath_key_rations)
    tub_key_rations.click()
    sleep(2)
    #print("キーレーション　タブを押しました")

    #フルキータブを押す
    xpath_full_key=r'//*[@id="sal-components-quote"]/div[2]/div/div/div/div[2]/div[2]/div/div[2]/div/a'
    tub_full_key_rations=driver.find_element_by_xpath(xpath_full_key)
    tub_full_key_rations.click()
    sleep(1)
    #print("フルキータブを押しました")

    # アクティブなURLを切り替える
    #print(driver.current_url)                         # 現在アクティブなURLを確認する
    driver.switch_to.window(driver.window_handles[1]) # アクティブなURLを切り替える
    sleep(1)
    #print(driver.current_url)                         # URLが切り替わっていることを確認する


    # Earnings Per Share　を取得
    xpath_eps=r'//*[@id="i5"]'
    key_eps=driver.find_element_by_xpath(xpath_eps).text
    eps=[]
    for i in range(1,12):
        xpath_eps=r'//*[@id="financials"]/table/tbody/tr[12]/td['+str(i)+']'
        eps+=[float(driver.find_element_by_xpath(xpath_eps).text)]
    eps={key_eps:eps}
    sleep(1)
    #print(eps)


    # Dividends　を取得
    xpath_dividends=r'//*[@id="i6"]'
    key_dividends=driver.find_element_by_xpath(xpath_dividends).text
    dividends=[]
    dividends+=[None]
    for i in range(2,12):
        xpath_dividends=r'//*[@id="financials"]/table/tbody/tr[14]/td['+str(i)+']'
        dividends+=[float(driver.find_element_by_xpath(xpath_dividends).text)]
    dividends={key_dividends:dividends}
    sleep(1)
    #print(dividends)



    # Book Value Per Share　を取得
    xpath_book=r'//*[@id="i8"]'
    key_book=driver.find_element_by_xpath(xpath_book).text
    book=[]
    for i in range(1,12):
        xpath_book=r'//*[@id="financials"]/table/tbody/tr[20]/td['+str(i)+']'
        book+=[float(driver.find_element_by_xpath(xpath_book).text)]
    book={key_book:book}
    sleep(1)
    #print(book)


    # Return on Equity %　を取得
    # Key Rationsタブを Profitability　に切り替える
    xpath_growth=r'//*[@id="keyStatWrap"]/div/ul/li[1]/a'
    tub_growth=driver.find_element_by_xpath(xpath_growth)
    tub_growth.click()
    #sleep(0.1)
    #print("Profitabilityタブへ切り替え完了")

    xpath_roe=r'//*[@id="i26"]'
    key_roe=driver.find_element_by_xpath(xpath_roe).text
    roe=[]
    for i in range(1,12):
        xpath_roe=r'//*[@id="tab-profitability"]/table[2]/tbody/tr[12]/td['+str(i)+']'
        roe+=[driver.find_element_by_xpath(xpath_roe).text]
    roe={key_roe:roe}
    sleep(1)
    #print(roe)


    # Key Rationsタブを Growth　に切り替える
    xpath_growth=r'//*[@id="keyStatWrap"]/div/ul/li[2]/a'
    tub_growth=driver.find_element_by_xpath(xpath_growth)
    tub_growth.click()
    sleep(1)
    #print("Growthタブへ切り替え完了")



    # EPS % を取得
    xpath_eps_pct=r'//*[@id="gr-eps"]'
    key_eps_pct=driver.find_element_by_xpath(xpath_eps_pct).text
    eps_pct=[]
    xpath_eps_pct_yoy=r'//*[@id="tab-growth"]/table/tbody/tr[34]/td[10]'
    xpath_eps_pct_3y=r'//*[@id="tab-growth"]/table/tbody/tr[36]/td[10]'
    xpath_eps_pct_5y=r'//*[@id="tab-growth"]/table/tbody/tr[38]/td[10]'
    xpath_eps_pct_10y=r'//*[@id="tab-growth"]/table/tbody/tr[40]/td[10]'                     
    eps_pct.append(float(driver.find_element_by_xpath(xpath_eps_pct_yoy).text))
    eps_pct.append(float(driver.find_element_by_xpath(xpath_eps_pct_3y).text))
    eps_pct.append(float(driver.find_element_by_xpath(xpath_eps_pct_5y).text))
    eps_pct.append(float(driver.find_element_by_xpath(xpath_eps_pct_10y).text))

    eps_pct={key_eps_pct:eps_pct}
    sleep(1)
    #print(eps_pct)

    # データフレームを作成 : pd.concatでどんどんつなげていく。

    # 軸を指定して、自動ソートを無効にする。: axis=1
    df=pd.concat([pd.DataFrame(eps), pd.DataFrame(dividends), pd.DataFrame(book), pd.DataFrame(roe), pd.DataFrame(eps_pct)], axis=1)
    #print(df)

    stock_price=3425
    as_asset=False
    as_dividends=False
    as_growths=False

    #print("現在の株価 : ",price)

    #（１）assets:ずっと持ち続ける資産株として

    # 直近のTTMに注目する
    book_value_per_share_ttm=book_value_per_share_ttm=df['Book Value Per Share * JPY'][len(df['Book Value Per Share * JPY'])-1]
    entry_1=book_value_per_share_ttm*0.8
    review_1=book_value_per_share_ttm*1.0

    if price<=entry_1:
        as_asset=True
        
    #print("資産株として　買い判定:{}  エントリー価格 :{:.0f}  レビュー価格：{:.0f}".format(as_asset,entry_1,review_1))

    #（２）devidents:配当用の株として

    # 欲しい利回り日本株６％（米国株７％）	欲しい配当率	Yw		0.0

    # Devidents / yield_target
    dividends_ttm=df['Dividends JPY'][len(df['Dividends JPY'])-1]
    yield_target=0.06 # 固定値

    entry_2=dividends_ttm/yield_target
    review_2=entry_2*1.5                  # 単純に1.5倍

    if price<=entry_2:
        as_dividends=True
        
    #print("配当株として　買い判定:{}  エントリー価格 :{:.0f}  レビュー価格：{:.0f}".format(as_dividends,entry_2,review_2))

    #（３）growths：成長株として

    eps_ttm=df['Earnings Per Share JPY'][len(df['Earnings Per Share JPY'])-1]
    eps_pct=df['EPS %'].min()

    entry_3=eps_ttm*eps_pct
    review_3=entry_3*1.2                  # 単純に1.2倍

    if price<=entry_3:
        as_growths=True
        
    #print("成長株として　買い判定:{}  エントリー価格 :{:.0f}  レビュー価格：{:.0f}".format(as_growths,entry_3,review_3))

    print("証券NO.    : ",stock_number)
    print("現在の株価 : ",int(price))
    print("資産株として　買い判定:{}  エントリー価格 :{:.0f}  レビュー価格：{:.0f}".format(as_asset,entry_1,review_1))
    print("配当株として　買い判定:{}  エントリー価格 :{:.0f}  レビュー価格：{:.0f}".format(as_dividends,entry_2,review_2))
    print("成長株として　買い判定:{}  エントリー価格 :{:.0f}  レビュー価格：{:.0f}".format(as_growths,entry_3,review_3))

    print("---- done ----")

# ------ 以下、プログラム本体 -------------

#自動判別プログラムの対象とする銘柄のディクショナリを用意する

dict_stock={"toei_animation":4816,
            "pilot":7846,
            "okamoto":5122,
            "tokan":5901}

for stock_number in dict_stock.values():
    auto(stock_number)

print("---- all finished ----")

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# coding: utf-8

import logging

import pandas as pd

from selenium import webdriver

from time import sleep

def auto(stock_number):

print("---- start ----")

#stock_number=5122

driver=webdriver.Chrome(r"C:\driver\chromedriver_win32\chromedriver.exe")

#ウェブドライバを読み込む

# 株式番号を入力して、キー　レーションの一覧を表示する

stock_number=stock_number

url=r"https://www.morningstar.com/stocks/XTKS/"+str(stock_number)+r"/quote.html"

driver.get(url)

sleep(4)

#print("ブラウザを開きました")

#　現在の株価を取得する

xpath_price='//*[@id="message-box-price"]'

price=driver.find_element_by_xpath(xpath_price).text

# \ とカンマを削除してfloat化する

#print(price)

price=price.replace(chr(165),"") .replace(".00","").replace(",","")

price=float(price)

#print(price)

#キーレーションタブを押す

xpath_key_rations=r'//*[@id="sal-components-quote"]/div[2]/div/div/div/div[2]/div[1]/div/ul/li[3]/a'

tub_key_rations=driver.find_element_by_xpath(xpath_key_rations)

tub_key_rations.click()

sleep(2)

#print("キーレーション　タブを押しました")

#フルキータブを押す

xpath_full_key=r'//*[@id="sal-components-quote"]/div[2]/div/div/div/div[2]/div[2]/div/div[2]/div/a'

tub_full_key_rations=driver.find_element_by_xpath(xpath_full_key)

tub_full_key_rations.click()

sleep(1)

#print("フルキータブを押しました")

# アクティブなURLを切り替える

#print(driver.current_url) # 現在アクティブなURLを確認する

driver.switch_to.window(driver.window_handles[1]) # アクティブなURLを切り替える

sleep(1)

#print(driver.current_url) # URLが切り替わっていることを確認する

# Earnings Per Share　を取得

xpath_eps=r'//*[@id="i5"]'

key_eps=driver.find_element_by_xpath(xpath_eps).text

eps=[]

for i in range(1,12):

xpath_eps=r'//*[@id="financials"]/table/tbody/tr[12]/td['+str(i)+']'

eps+=[float(driver.find_element_by_xpath(xpath_eps).text)]

eps={key_eps:eps}

sleep(1)

#print(eps)

# Dividends　を取得

xpath_dividends=r'//*[@id="i6"]'

key_dividends=driver.find_element_by_xpath(xpath_dividends).text

dividends=[]

dividends+=[None]

for i in range(2,12):

xpath_dividends=r'//*[@id="financials"]/table/tbody/tr[14]/td['+str(i)+']'

dividends+=[float(driver.find_element_by_xpath(xpath_dividends).text)]

dividends={key_dividends:dividends}

sleep(1)

#print(dividends)

# Book Value Per Share　を取得

xpath_book=r'//*[@id="i8"]'

key_book=driver.find_element_by_xpath(xpath_book).text

book=[]

for i in range(1,12):

xpath_book=r'//*[@id="financials"]/table/tbody/tr[20]/td['+str(i)+']'

book+=[float(driver.find_element_by_xpath(xpath_book).text)]

book={key_book:book}

sleep(1)

#print(book)

# Return on Equity %　を取得

# Key Rationsタブを Profitability　に切り替える

xpath_growth=r'//*[@id="keyStatWrap"]/div/ul/li[1]/a'

tub_growth=driver.find_element_by_xpath(xpath_growth)

tub_growth.click()

#sleep(0.1)

#print("Profitabilityタブへ切り替え完了")

xpath_roe=r'//*[@id="i26"]'

key_roe=driver.find_element_by_xpath(xpath_roe).text

roe=[]

for i in range(1,12):

xpath_roe=r'//*[@id="tab-profitability"]/table[2]/tbody/tr[12]/td['+str(i)+']'

roe+=[driver.find_element_by_xpath(xpath_roe).text]

roe={key_roe:roe}

sleep(1)

#print(roe)

# Key Rationsタブを Growth　に切り替える

xpath_growth=r'//*[@id="keyStatWrap"]/div/ul/li[2]/a'

tub_growth=driver.find_element_by_xpath(xpath_growth)

tub_growth.click()

sleep(1)

#print("Growthタブへ切り替え完了")

# EPS % を取得

xpath_eps_pct=r'//*[@id="gr-eps"]'

key_eps_pct=driver.find_element_by_xpath(xpath_eps_pct).text

eps_pct=[]

xpath_eps_pct_yoy=r'//*[@id="tab-growth"]/table/tbody/tr[34]/td[10]'

xpath_eps_pct_3y=r'//*[@id="tab-growth"]/table/tbody/tr[36]/td[10]'

xpath_eps_pct_5y=r'//*[@id="tab-growth"]/table/tbody/tr[38]/td[10]'

xpath_eps_pct_10y=r'//*[@id="tab-growth"]/table/tbody/tr[40]/td[10]'

eps_pct.append(float(driver.find_element_by_xpath(xpath_eps_pct_yoy).text))

eps_pct.append(float(driver.find_element_by_xpath(xpath_eps_pct_3y).text))

eps_pct.append(float(driver.find_element_by_xpath(xpath_eps_pct_5y).text))

eps_pct.append(float(driver.find_element_by_xpath(xpath_eps_pct_10y).text))

eps_pct={key_eps_pct:eps_pct}

sleep(1)

#print(eps_pct)

# データフレームを作成 : pd.concatでどんどんつなげていく。

# 軸を指定して、自動ソートを無効にする。: axis=1

df=pd.concat([pd.DataFrame(eps), pd.DataFrame(dividends), pd.DataFrame(book), pd.DataFrame(roe), pd.DataFrame(eps_pct)], axis=1)

#print(df)

stock_price=3425

as_asset=False

as_dividends=False

as_growths=False

#print("現在の株価 : ",price)

#（１）assets:ずっと持ち続ける資産株として

# 直近のTTMに注目する

book_value_per_share_ttm=book_value_per_share_ttm=df['Book Value Per Share * JPY'][len(df['Book Value Per Share * JPY'])-1]

entry_1=book_value_per_share_ttm*0.8

review_1=book_value_per_share_ttm*1.0

if price<=entry_1:

as_asset=True

#print("資産株として　買い判定:{} エントリー価格 :{:.0f} レビュー価格：{:.0f}".format(as_asset,entry_1,review_1))

#（２）devidents:配当用の株として

# 欲しい利回り日本株６％（米国株７％）欲しい配当率 Yw 0.0

# Devidents / yield_target

dividends_ttm=df['Dividends JPY'][len(df['Dividends JPY'])-1]

yield_target=0.06 # 固定値

entry_2=dividends_ttm/yield_target

review_2=entry_2*1.5 # 単純に1.5倍

if price<=entry_2:

as_dividends=True

#print("配当株として　買い判定:{} エントリー価格 :{:.0f} レビュー価格：{:.0f}".format(as_dividends,entry_2,review_2))

#（３）growths：成長株として

eps_ttm=df['Earnings Per Share JPY'][len(df['Earnings Per Share JPY'])-1]

eps_pct=df['EPS %'].min()

entry_3=eps_ttm*eps_pct

review_3=entry_3*1.2 # 単純に1.2倍

if price<=entry_3:

as_growths=True

#print("成長株として　買い判定:{} エントリー価格 :{:.0f} レビュー価格：{:.0f}".format(as_growths,entry_3,review_3))

print("証券NO. : ",stock_number)

print("現在の株価 : ",int(price))

print("資産株として　買い判定:{} エントリー価格 :{:.0f} レビュー価格：{:.0f}".format(as_asset,entry_1,review_1))

print("配当株として　買い判定:{} エントリー価格 :{:.0f} レビュー価格：{:.0f}".format(as_dividends,entry_2,review_2))

print("成長株として　買い判定:{} エントリー価格 :{:.0f} レビュー価格：{:.0f}".format(as_growths,entry_3,review_3))

print("---- done ----")

# ------ 以下、プログラム本体 -------------

#自動判別プログラムの対象とする銘柄のディクショナリを用意する

dict_stock={"toei_animation":4816,

"pilot":7846,

"okamoto":5122,

"tokan":5901}

for stock_number in dict_stock.values():

auto(stock_number)

print("---- all finished ----")

日: 2018年10月28日

圧倒的python:selenium使用例～株式の自動判別～

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