高速な XBRL パーサーを Python で書く - kawasin73のブログ
必要なことを必要なだけ。どうも、かわしんです。 前回の記事では、AI を使って作ってきた日本の上場株式銘柄解析システムのアーキテクチャについて解説しました。 kawasin73.hatenablog.com 今回は、銘柄解析の肝となる XBRL パーサーである Arelle が遅かったので、Python で自前の高速なパーサーである xbrlp を作って 20 倍速くした話をします。 9 月上旬当時の Claude Code, Codex にはまともな効率の良いプログラムを書くことができなかったのでこのパーサーのコアの部分は自分で書いています。 ソースコードは単一の Github リポジトリにはなっていないので、gist にあげておきました。この記事の一番下に埋め込んでいます。 XBRL parser · GitHub こんな感じで使います。 gist.github.com XBRL とは
【自然言語処理】【Python】有価証券報告書の非財務情報（テキストデータ）を取得する
0. はじめに 上場企業が作成する有価証券報告書には、企業の経営成績がどうなっているのか？といった財務情報に加え、企業として何を課題と捉えどう取り組んでいくのか？といった非財務情報の記載があります。 最近は、気候変動リスクや人権問題への対応など企業の社会的責任の遂行に注目が集まる中、機関投資家が企業を評価する目線も、短期的な視点である財務情報から、中長期的な視点である非財務情報にうつりつつあります。 これからの時代、財務情報（数値データ）ではなく、非財務情報（テキストデータ）の分析ニーズが高まることが予想されます。こうした点も踏まえ、まことに僭越ながら、Pythonを使って有価証券報告書の非財務情報を取得する方法について、記載したいと思います。 具体的には、上場企業約2,500社分の有価証券報告書の 【経営方針、経営環境および対処すべき課題等】と【事業等のリスク】 を取得していきたいと思い
上場会社一覧を取得して有報キャッチャーのatomを閲覧するまわり（XBRL取得の準備など） - Qiita
# 事前処理 # !pip list !pip install -q xlrd ############################################### from google.colab import files import google.colab import googleapiclient.discovery import googleapiclient.http import os # import datetime import requests from bs4 import BeautifulSoup import time import pandas as pd def fn_fuga(sic): ### 有報キャッチャーの閲覧 ### start = time.time() print(sic) url = 'http://resource.uf
[Python] 株価データをプロットし，さらにCSVファイルを出力する - Qiita
はじめに Web上で長期間の株価データを探してもなかなか見つからないので，Pythonを用いて株価のヒストリカルデータを取得し，CSV形式で出力，さらに出力したデータをプロットするプログラムを作成しました． 日本株・外国株いずれにも対応しています． 参考までに，例として出力した日経平均株価1のCSVファイルはこちら，さらにプロットすると以下のようになります． ソースコードの紹介 まず，作成したソースコードを紹介します． #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- ''' 株価データのプロット・CSVへの出力 ''' import datetime as dt from pandas import DataFrame import jsm import pandas_datareader.data as web import matplotli
![[Python] 株価データをプロットし，さらにCSVファイルを出力する - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a0d5e2ca2a69c16fa28186c2995cba6f6cada16a/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJTIwJUU2JUEwJUFBJUU0JUJFJUExJUUzJTgzJTg3JUUzJTgzJUJDJUUzJTgyJUJGJUUzJTgyJTkyJUUzJTgzJTk3JUUzJTgzJUFEJUUzJTgzJTgzJUUzJTgzJTg4JUUzJTgxJTk3JUVGJUJDJThDJUUzJTgxJTk1JUUzJTgyJTg5JUUzJTgxJUFCQ1NWJUUzJTgzJTk1JUUzJTgyJUExJUUzJTgyJUE0JUUzJTgzJUFCJUUzJTgyJTkyJUU1JTg3JUJBJUU1JThBJTlCJUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz00ODlhZjVkYmM5MzVkZTA4OWU3Y2UwNDVlMTNkYzZjOQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwU3VydW1lcmYmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWNhMzIxMjlmNmI3NTljYjQ3MmE4NTU2ZDRlYzI4YTE5%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D2a41217e973f4a1279944a00e1432e00)
Pythonでビットコインの時系列分析 その１ : 金融日記テクニカル
Anacondaはインストールできましたでしょうか？ インスールできたら、（Windowsなら）スタートメニューから、"jupyter notebook"を選べば、ブラウザベースで動く、Pythonのインターフェースが起ち上がるはずです。この"jupyter notebook"が、Pythonで統計解析するためのインターフェースになります。なかなかよくできています。 さて、Pythonでいじくるデータをまずは用意しないといけません。流行りのビットコインの価格を分析することにします。ビットコインの日足データは、このサイトで手に入ります。データソースや信頼性はよくわかりませんが、とりあえずはこのデータで遊んでみましょう。 ●CryptoCurrency Market Capitalizations: Historical data for Bitcoin https://coinmarketc
金融データのPythonでの扱い方 - 今日も窓辺でプログラム
はじめに Udacityというネット上のビデオを視聴する形で受講できる講義を提供しているサイトがあります。 Learn the Latest Tech Skills; Advance Your Career | Udacity サイトや講義は英語なのですが、その中で Machine Learning for Tradingという講義を見つけました。 この講義は主に3つのパートに分かれています 金融データをPythonで操作する コンピュータを使った投資 取引に使う機械学習アルゴリズム 1つ目のパートを視聴したので、Pythonの基本的な知識の部分で知らなかった点を、実際のデータを操作する中で紹介しようと思います。 2つ目と3つ目はまた後日にでも。。 目次 はじめに 目次 今回使用するデータとJupyter Notebook データの読み込み 移動平均の計算 pandasのrollingを使
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