※本記事のコードや情報は執筆時点の仕様に基づいています。投資は自己責任であり、必ずデモ環境や少額資金でテストした上で運用してください。
Pythonで株価データを取得したいと考えたとき、多くの投資家がまず思い浮かべるのはSBI証券や楽天証券のAPIです。しかし、これらの国内証券会社は個人向けにオープンなREST APIを広く公開しておらず、Pythonから自由にデータを取得できる環境は整っていません。
そこで活用すべきがyfinance（ワイファイナンス）です。yfinanceはYahoo Financeのデータを取得できるオープンソースライブラリで、世界中の開発者に利用されています。登録不要・無料で、日本株（東証銘柄）のデータも取得可能です。
📘 外部参考：yfinance 公式GitHub ／ PyPI
この記事では、yfinanceのインストールから、単一銘柄の株価取得、複数銘柄の一括取得、そしてCSVファイルへの保存まで、コピペでそのまま動くコードを段階的に提供します。
yfinanceとは何か
コードを書き始める前に、yfinanceの特徴と制約を正しく理解しておく必要があります。
yfinanceの基本情報
yfinanceはPythonのオープンソースライブラリで、Yahoo Financeが提供する株価・財務データにアクセスするためのラッパーです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| ライブラリ名 | yfinance |
| ライセンス | Apache 2.0（商用利用可） |
| 対応市場 | 米国株、日本株、欧州株、暗号資産など多数 |
| 登録・APIキー | 不要 |
| 料金 | 無料 |
| データ遅延 | 数分〜20分程度（リアルタイムではない） |
| GitHubスター数 | 14,000以上（2026年2月時点） |
yfinanceで取得できるデータの種類
yfinanceが提供するデータは多岐にわたります。
- 株価データ（OHLCV）: 始値・高値・安値・終値・出来高
- 財務データ: 損益計算書・貸借対照表・キャッシュフロー計算書
- 配当・株式分割履歴
- 企業情報: セクター・業種・時価総額・従業員数など
- オプションデータ: 対応銘柄のオプションチェーン
yfinanceの制約と注意点
無料で強力なライブラリですが、以下の制約を認識した上で使用してください。
- リアルタイムデータではない: 数分〜20分の遅延があるため、デイトレードには不向き
- 発注機能はない: データの取得専用であり、売買注文は出せない
- Yahoo Finance側の仕様変更リスク: 過去に一時的にデータ取得が不安定になったことがある
- 過度なリクエストは避ける: 短時間に大量のリクエストを送るとIPがブロックされる可能性がある
yfinanceは「データ分析・バックテスト用」として最適なツールです。リアルタイム取引には、別途証券会社のAPIや有料データフィードの検討が必要になります。
📘 外部参考：Backtesting.py（公式ドキュメント） ／ Backtrader 公式
事前準備：yfinanceのインストール
コードを実行する前に、必要なライブラリをインストールします。
インストールコマンド
コマンドプロンプトで以下を実行してください。
pip install yfinance pandas
yfinanceはpandasに依存しているため、pandasも一緒にインストールしておきます。
インストール確認
以下のコマンドでインストールが完了しているか確認できます。
pip show yfinance
バージョン番号とインストールパスが表示されれば正常です。
日本株の銘柄コード指定ルール
yfinanceで日本株を取得する場合、銘柄コードの末尾に「.T」を付ける必要があります。これは東京証券取引所（Tokyo Stock Exchange）を示すサフィックスです。
| 銘柄 | yfinanceでの指定 |
|---|---|
| トヨタ自動車（7203） | 7203.T |
| ソニーグループ（6758） | 6758.T |
| 任天堂（7974） | 7974.T |
| ソフトバンクグループ（9984） | 9984.T |
| 日経225 ETF（1321） | 1321.T |
「.T」を付け忘れると、米国市場の同一コードの銘柄が取得されるか、データが空で返ってきます。日本株を取得する場合は必ず「.T」を付与してください。
【コピペOK】単一銘柄の株価データを取得する
まずは最もシンプルなコードから始めます。トヨタ自動車（7203.T）の過去1年分の株価データを取得します。
基本コード：1銘柄の日足データ取得
import yfinance as yf
import pandas as pd
# ==============================
# 設定エリア
# ==============================
SYMBOL = "7203.T" # トヨタ自動車
PERIOD = "1y" # 取得期間（1年分）
# ==============================
# データ取得処理
# ==============================
def fetch_single_stock():
print(f"--- {SYMBOL} の株価データを取得中 ---")
ticker = yf.Ticker(SYMBOL)
df = ticker.history(period=PERIOD)
if df.empty:
print("データが取得できませんでした。銘柄コードを確認してください。")
return
# 日本語のカラム名に変換
df = df.rename(columns={
"Open": "始値",
"High": "高値",
"Low": "安値",
"Close": "終値",
"Volume": "出来高"
})
# 不要なカラムを除外
df = df[["始値", "高値", "安値", "終値", "出来高"]]
print(f"n取得件数: {len(df)}件")
print(f"期間: {df.index[0].strftime('%Y-%m-%d')} 〜 {df.index[-1].strftime('%Y-%m-%d')}")
print(f"n--- 直近5日間 ---")
print(df.tail())
return df
# ==============================
# 実行
# ==============================
if __name__ == "__main__":
fetch_single_stock()
取得期間（period）の指定オプション
ticker.history() の period パラメータには以下の値を指定できます。
| 値 | 意味 |
|---|---|
1d |
直近1日 |
5d |
直近5日 |
1mo |
直近1ヶ月 |
3mo |
直近3ヶ月 |
6mo |
直近6ヶ月 |
1y |
直近1年 |
2y |
直近2年 |
5y |
直近5年 |
10y |
直近10年 |
ytd |
年初来 |
max |
取得可能な全期間 |
日付範囲を指定して取得する方法
period の代わりに start と end で日付範囲を直接指定することも可能です。
df = ticker.history(start="2024-01-01", end="2024-12-31")
バックテストなどで特定の期間のデータが必要な場合は、こちらの指定方法が便利です。
【コピペOK】複数銘柄の株価データを一括取得する
ポートフォリオ分析やスクリーニングを行う場合、複数銘柄のデータを一括取得する必要があります。
複数銘柄の一括取得コード
import yfinance as yf
import pandas as pd
# ==============================
# 設定エリア
# ==============================
SYMBOLS = [
"7203.T", # トヨタ自動車
"6758.T", # ソニーグループ
"7974.T", # 任天堂
"9984.T", # ソフトバンクグループ
"6861.T", # キーエンス
]
PERIOD = "3mo" # 直近3ヶ月
# ==============================
# 一括取得処理
# ==============================
def fetch_multiple_stocks():
print(f"--- {len(SYMBOLS)}銘柄のデータを一括取得中 ---n")
results = {}
for symbol in SYMBOLS:
ticker = yf.Ticker(symbol)
df = ticker.history(period=PERIOD)
if df.empty:
print(f" [警告] {symbol}: データ取得失敗")
continue
results[symbol] = df
latest = df.iloc[-1]
print(f" {symbol}: 終値 {latest['Close']:,.0f}円 / 出来高 {latest['Volume']:,.0f}")
print(f"n--- 取得完了: {len(results)}/{len(SYMBOLS)}銘柄 ---")
return results
# ==============================
# 実行
# ==============================
if __name__ == "__main__":
data = fetch_multiple_stocks()
yf.downloadによる高速一括取得
yf.download() 関数を使うと、複数銘柄のデータを1回のリクエストで効率的に取得できます。
import yfinance as yf
# ==============================
# yf.downloadによる一括取得
# ==============================
SYMBOLS = ["7203.T", "6758.T", "7974.T"]
df = yf.download(
tickers=SYMBOLS,
period="1mo",
group_by="ticker"
)
# 各銘柄の終値を表示
for symbol in SYMBOLS:
print(f"n--- {symbol} 直近5日間の終値 ---")
print(df[symbol]["Close"].tail())
yf.download()はループで個別取得するよりも高速です。10銘柄以上を取得する場合は、こちらの方法を推奨します。
【コピペOK】取得データをCSVファイルに保存する
取得したデータを分析やバックテストに再利用するために、CSVファイルとして保存する方法を解説します。
単一銘柄のCSV保存
import yfinance as yf
import pandas as pd
import os
# ==============================
# 設定エリア
# ==============================
SYMBOL = "7203.T"
PERIOD = "1y"
OUTPUT_DIR = "data"
# ==============================
# CSV保存処理
# ==============================
def save_to_csv():
# 出力フォルダを作成
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
print(f"--- {SYMBOL} のデータを取得中 ---")
ticker = yf.Ticker(SYMBOL)
df = ticker.history(period=PERIOD)
if df.empty:
print("データが取得できませんでした。")
return
# ファイル名を生成（例: data/7203_T.csv）
filename = os.path.join(OUTPUT_DIR, f"{SYMBOL.replace('.', '_')}.csv")
df.to_csv(filename, encoding="utf-8-sig")
print(f"保存完了: {filename}")
print(f"データ件数: {len(df)}件")
# ==============================
# 実行
# ==============================
if __name__ == "__main__":
save_to_csv()
encoding指定のポイント
CSVファイルの保存時に encoding="utf-8-sig" を指定しています。これはExcelでCSVを開いた際に日本語が文字化けするのを防ぐための指定です。
| encoding指定 | Excelでの表示 | Python間の受け渡し |
|---|---|---|
utf-8 |
文字化けする場合あり | 問題なし |
utf-8-sig |
正常表示 | 問題なし |
shift_jis |
正常表示 | 一部の特殊文字で問題あり |
ExcelとPythonの両方で使用するCSVは
utf-8-sigで保存するのがベストプラクティスです。
複数銘柄の一括CSV保存
import yfinance as yf
import pandas as pd
import os
import time
# ==============================
# 設定エリア
# ==============================
SYMBOLS = ["7203.T", "6758.T", "7974.T", "9984.T", "6861.T"]
PERIOD = "1y"
OUTPUT_DIR = "data"
WAIT_SEC = 1 # リクエスト間隔（秒）
# ==============================
# 一括CSV保存処理
# ==============================
def batch_save():
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
success_count = 0
print(f"=== {len(SYMBOLS)}銘柄のCSV一括保存を開始 ===n")
for symbol in SYMBOLS:
print(f" [{symbol}] 取得中...", end=" ")
ticker = yf.Ticker(symbol)
df = ticker.history(period=PERIOD)
if df.empty:
print("失敗（データなし）")
continue
filename = os.path.join(OUTPUT_DIR, f"{symbol.replace('.', '_')}.csv")
df.to_csv(filename, encoding="utf-8-sig")
print(f"完了 → {filename}（{len(df)}件）")
success_count += 1
time.sleep(WAIT_SEC)
print(f"n=== 保存完了: {success_count}/{len(SYMBOLS)}銘柄 ===")
# ==============================
# 実行
# ==============================
if __name__ == "__main__":
batch_save()
コード内の time.sleep(WAIT_SEC) は、Yahoo Financeへの過度なリクエストを避けるためのウェイトです。銘柄数が多い場合は、この間隔を2〜3秒に増やすことを推奨します。
企業情報・財務データの取得
株価データだけでなく、企業の基本情報や財務データもyfinanceで取得できます。
【コピペOK】企業基本情報の取得
import yfinance as yf
# ==============================
# 企業情報取得
# ==============================
SYMBOL = "7203.T"
def fetch_company_info():
ticker = yf.Ticker(SYMBOL)
info = ticker.info
display_keys = [
("企業名", "longName"),
("セクター", "sector"),
("業種", "industry"),
("時価総額", "marketCap"),
("PER（予想）", "forwardPE"),
("PBR", "priceToBook"),
("配当利回り", "dividendYield"),
("52週高値", "fiftyTwoWeekHigh"),
("52週安値", "fiftyTwoWeekLow"),
]
print(f"=== {SYMBOL} 企業情報 ===n")
for label, key in display_keys:
value = info.get(key, "データなし")
if key == "marketCap" and isinstance(value, (int, float)):
value = f"{value:,.0f}円"
elif key == "dividendYield" and isinstance(value, float):
value = f"{value * 100:.2f}%"
elif isinstance(value, float):
value = f"{value:.2f}"
print(f" {label}: {value}")
if __name__ == "__main__":
fetch_company_info()
ticker.infoはリクエスト負荷が高めのため、ループ内で大量に呼び出す場合は十分なウェイトを設けてください。
よくあるエラーと対処法
「No data found for this date range」と表示される
指定した期間にデータが存在しない場合に発生します。主な原因は以下のとおりです。
- 銘柄コードの末尾に「.T」が付いていない
- 上場廃止済みの銘柄を指定している
- 休場日のみの極端に短い期間を指定している
まずは period="1mo" など広めの期間で再取得してみてください。
「JSONDecodeError」が発生する
Yahoo Finance側の一時的な障害やメンテナンス時に発生することがあります。数分〜数時間待ってから再実行してください。
頻発する場合は、yfinanceのバージョンを最新にアップグレードしてください。
pip install --upgrade yfinance
データの値が明らかにおかしい（株式分割の影響）
yfinanceが返す株価データは、デフォルトで株式分割調整済みです。過去のデータと現在のデータを単純比較する際は、この点を認識しておく必要があります。
未調整データが必要な場合は、以下のように auto_adjust=False を指定してください。
df = ticker.history(period="1y", auto_adjust=False)
まとめ
yfinanceを使えば、登録不要・無料で日本株の株価データをPythonから取得できます。この記事で紹介したコードのポイントを整理します。
- 日本株の銘柄コードには末尾に「.T」を必ず付与する
ticker.history(period="1y")で過去1年分の日足データを取得できる- 複数銘柄を取得する場合は
yf.download()が高速で効率的 - CSVファイルの保存時は
encoding="utf-8-sig"を指定するとExcelでも文字化けしない - 短時間に大量のリクエストを送らないよう、
time.sleep()でウェイトを挟む
yfinanceで取得したデータは、テクニカル分析・バックテスト・ポートフォリオ分析の基盤として活用できます。次のステップとして、移動平均線やRSIなどのテクニカル指標の計算に進んでください。
📘 外部参考：RSI（Wikipedia 日本語） ／ RSI（Investopedia）
📘 外部参考：Moving Average（Investopedia）
📘 外部参考：移動平均（Wikipedia 日本語）
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