このページでは、pykabu.com の記事を読みながら手を動かすために事前に用意しておくものを一覧で示します。ほとんどは無料で揃いますが、サービスごとの所要時間と費用感もあわせて整理します。
「一気に揃えなくてもよい」点は、最後にまとめます。まずは全体像を把握してから、必要に応じて記事を行き来する読み方を推奨します。
全体の見取り図
| 区分 | 必要なもの | 費用 | 用意の所要時間 |
|---|---|---|---|
| ハードウェア | パソコン1台 | 手持ちで可 | - |
| ネット環境 | 安定したインターネット接続 | 手持ちで可 | - |
| 言語 | Python 3.11 以上 | 無料 | 5〜15分 |
| エディタ | VSCode | 無料 | 5分 |
| データAPI | J-Quants アカウント | 無料〜 | 10〜30分 |
| 生成AI | 任意の生成AIアカウント1つ | 無料〜 | 10分 |
| バージョン管理 | Git / GitHub(任意) | 無料 | 15分 |
すべて揃えるとおおよそ 1 時間 で、最初の記事を読みながら手を動かせる状態になります。
ハードウェアの目安
特別な機材は必要ありません。次のスペックを満たしていれば十分です。
- メモリ: 8GB 以上(16GB が望ましい)
- ストレージ: 空き 10GB 以上
- OS: Windows 10 / 11、macOS 12 以降、または主要な Linux ディストリビューション
- CPU: ここ5年以内に発売されたモデル(Intel / AMD / Apple Silicon のいずれでも可)
深層学習のような重い処理には GPU があったほうが望ましいですが、本サイトの想定する範囲(数銘柄〜数千銘柄の数値計算)は CPU のみで完結します。
インターネット接続
J-Quants API からデータを取得する処理は、安定した回線を前提に設計されています。モバイル回線でも動作はしますが、複数銘柄の長期データを取得する場面では、数分間にわたって通信が続くことがあります。固定回線または安定した Wi-Fi 環境で進めるのが無難です。
Python 環境
Python は 本サイトの中心的な道具 です。バージョンは 3.11 以上 を推奨します(3.12 / 3.13 でも問題ありません)。
OS 別のインストール手順は次の記事で扱います。
- 記事 2-1: Python のインストール (Windows 編)
- 記事 2-2: Python のインストール (macOS 編)
- 記事 2-3: venv で仮想環境を作る
ブラウザだけで完結させたい場合は Google Colab(記事 2-6)を使う選択肢もあります。Colab はインストール不要・無料で始められる一方、ファイルや実行状態の永続化に注意が必要です。
J-Quants アカウント
J-Quants は日本取引所グループ(JPX)が公式に提供する株価・財務データの API です。アカウント登録の流れは次の通りです。
- メールアドレスでアカウントを作成する
- プランを選択する(無料の Free プランから開始できる)
- リフレッシュトークン(API への認証に使う長期トークン)を取得する
詳細手順は次の記事で扱います。
- 記事 6-1: J-Quants API とは何か
- 記事 6-2: アカウント登録からプラン選択まで
- 記事 6-3: 認証フロー(リフレッシュトークン / ID トークン)
無料の Free プランでも本サイトの大部分の記事を実行できますが、取得できるデータ範囲や呼び出し頻度には制限があります。
エディタ(VSCode)
コードを書くエディタは Visual Studio Code(VSCode) を推奨します。次の点が初心者にとって有利です。
- 無料・全 OS 対応で、教材も豊富
- Python / Jupyter / Git の拡張機能が公式から提供されている
- 生成AI 系のツール(GitHub Copilot、Claude など)との統合が容易
詳しいセットアップ手順は記事 2-4 で扱います。
すでに使い慣れたエディタがある場合は、無理に乗り換える必要はありません。本サイトの記事は、ターミナルから python コマンドを実行できる環境さえあれば再現できます。
生成AI のアカウント
本サイトでは特定のサービス名に依存しないよう、表記は「生成AI」で統一していますが、実際には次のうち どれか 1 つ のアカウントがあれば十分です。
| サービス | 特徴 | 無料枠 |
|---|---|---|
| ChatGPT | 知名度が高く、教材が豊富 | あり |
| Claude | 長文・コード生成に強い | あり |
| Gemini | Google 検索との統合が便利 | あり |
| GitHub Copilot | エディタに直接統合される | 学生は無料、それ以外は有料 |
本サイトに掲載するプロンプトは、特定のサービスに依存しない書き方を心がけています。手元のアカウントでそのまま再現できる構成を意識しています。
なお、生成AI に API キーや個人情報を貼り付けない ことは大原則です。理由と運用ルールは記事 7-4 / 2-8 で詳しく扱います。
Git / GitHub(任意)
書いたコードを履歴つきで保存したい、別のマシンと共有したい、といった場合に必要です。1 台のマシンで完結させるぶんには必須ではありません。
長期的に分析コードを育てる前提なら、初期の段階で導入しておく価値があります。記事 2-7 でセットアップ手順を扱います。
最終チェックリスト
手元に次の状態が揃っていれば準備完了です。
- 動作するパソコン(メモリ 8GB 以上)
- 安定したインターネット接続
- Python 3.11 以上(OS 標準のものでも、後から導入しても可)
- VSCode または使い慣れたエディタ
- J-Quants アカウント(まずは無料プランで可)
- 生成AI のアカウントを 1 つ以上
- (任意)Git / GitHub アカウント
一度に揃える必要はありません。 パソコンとネットさえあれば、まずは記事 6-1(J-Quants API とは何か)を読み進められます。Python の準備や生成AI の準備は、必要になったタイミングで個別の記事に従って整えれば十分です。
次に読む記事
- 記事 6-1: J-Quants API とは何か — 取得できるデータの全体像をまず把握
- 記事 2-1 / 2-2: Python のインストール — OS に合わせて選択
- 記事 7-1: 生成AI で Python を書く・はじめの一歩 — 学習効率を上げる相棒の使い方