日次株価四本値を取得する (/equities/bars/daily)

1
import os
2
import requests
3
import pandas as pd
4

5
BASE_URL = "https://api.jquants.com/v2"
6

7

8
def fetch_daily_quotes(
9
    headers: dict,
10
    code: str,
11
    date_from: str,
12
    date_to: str,
13
) -> pd.DataFrame:
14
    """単一銘柄の期間データを取得する。"""
15
    url = f"{BASE_URL}/equities/bars/daily"
16
    params = {"code": code, "from": date_from, "to": date_to}
17

18
    rows = []
19
    pagination_key: str | None = None
20
    while True:
21
        if pagination_key:
22
            params["pagination_key"] = pagination_key
23
        response = requests.get(url, headers=headers, params=params, timeout=30)
24
        response.raise_for_status()
25
        payload = response.json()
26
        rows.extend(payload.get("data", []))
27
        pagination_key = payload.get("pagination_key")
28
        if not pagination_key:
29
            break
30

31
    df = pd.DataFrame(rows)
32
    if df.empty:
33
        return df
34
    df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"])
35
    return df.sort_values("Date").reset_index(drop=True)
36

37

38
# API キーは環境変数から読む(ハードコード禁止)
39
headers = {"x-api-key": os.environ["JQUANTS_API_KEY"]}
40
prices = fetch_daily_quotes(headers, code="7203", date_from="2024-01-01", date_to="2024-03-31")
41
print(prices.head())

1
def fetch_quotes_multi(
2
    headers: dict,
3
    codes: list[str],
4
    date_from: str,
5
    date_to: str,
6
) -> pd.DataFrame:
7
    """複数銘柄をまとめて取得し、1 つの DataFrame に縦に積む。"""
8
    frames: list[pd.DataFrame] = []
9
    for code in codes:
10
        df = fetch_daily_quotes(headers, code, date_from, date_to)
11
        if df.empty:
12
            continue
13
        frames.append(df)
14
    if not frames:
15
        return pd.DataFrame()
16
    return pd.concat(frames, ignore_index=True)
17

18

19
codes = ["7203", "9984", "6758"]
20
all_prices = fetch_quotes_multi(headers, codes, "2024-01-01", "2024-03-31")
21
print(all_prices.groupby("Code").size())

1
def fetch_quotes_by_date(headers: dict, date: str) -> pd.DataFrame:
2
    """指定日の全銘柄の四本値を取得する。"""
3
    url = f"{BASE_URL}/equities/bars/daily"
4
    params = {"date": date}
5

6
    rows = []
7
    pagination_key: str | None = None
8
    while True:
9
        if pagination_key:
10
            params["pagination_key"] = pagination_key
11
        response = requests.get(url, headers=headers, params=params, timeout=30)
12
        response.raise_for_status()
13
        payload = response.json()
14
        rows.extend(payload.get("data", []))
15
        pagination_key = payload.get("pagination_key")
16
        if not pagination_key:
17
            break
18

19
    return pd.DataFrame(rows)

1
wide = all_prices.pivot_table(
2
    index="Date", columns="Code", values="AdjC"
3
).sort_index()
4
print(wide.head())

1
returns = wide.pct_change()
2
print(returns.head())

1
business_days = pd.bdate_range(wide.index.min(), wide.index.max())
2
wide_aligned = wide.reindex(business_days)
3
print(f"再インデックス前: {wide.shape}, 後: {wide_aligned.shape}")
4

5
# 欠損は前日値で埋めない方が安全(将来情報の混入は避ける)
6
# どうしても埋めたいなら ffill を使うが、用途を限る
7
wide_filled = wide_aligned.ffill()

J-Quants API の /equities/bars/daily から、複数銘柄の調整済み終値を取得し、
次の 2 つを返す関数 fetch_close_prices(api_key, codes, date_from, date_to) を書いてください。

戻り値: tuple
- long_df: 列が Date / Code / AdjC の長形式 DataFrame
- wide_df: 行が Date、列が Code、値が調整済み終値のワイド形式 DataFrame

要件:
- 認証は API キーを引数で受け取り、x-api-key ヘッダに乗せる(トークン交換は不要)
- pagination_key を使ったページング処理を含める
- pandas 2.2 系の API を使う
- docstring を日本語で書く