本記事はPython学習・情報提供を目的としています。投資判断はご自身の責任で行ってください。
Google Colabとは?
Google Colaboratory(通称Colab)は、Googleが提供するクラウド上のPython実行環境です。ブラウザだけで動作し、Pythonのインストールや環境構築が一切不要です。無料プランでもGPUが使え、株価分析には十分すぎるスペックを持っています。
Google Colabのメリット・デメリット
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| ✅ 無料 | 基本機能は完全無料 |
| ✅ 環境構築不要 | ブラウザだけで動く |
| ✅ Google Drive連携 | データの保存・読み込みが簡単 |
| ✅ 共有が簡単 | URLで分析結果を共有できる |
| ⚠️ セッション切れ | 一定時間操作しないと接続が切れる |
| ⚠️ ストレージ制限 | Googleドライブの容量に依存 |
Google Colabの始め方
1. ノートブックを開く
Googleアカウントにログインし、colab.research.google.com にアクセスします。「新しいノートブック」をクリックするだけで始められます。
2. ライブラリのインストール
Colabにはpandasやnumpyがデフォルトで入っています。yfinanceなど追加で必要なものは先頭セルでインストールします。
# Colabでのライブラリインストール
!pip install yfinance mplfinance ta -q
print("インストール完了!")
株価データを取得してみよう
import yfinance as yf
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 日経平均株価を取得
nikkei = yf.Ticker("^N225")
df = nikkei.history(period="3mo")
# チャートを描画
plt.figure(figsize=(12, 5))
plt.plot(df.index, df['Close'], label='日経平均', color='blue')
plt.title('日経平均株価(直近3ヶ月)')
plt.xlabel('日付')
plt.ylabel('終値(円)')
plt.legend()
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.tight_layout()
plt.show()
print(f"最新終値: {df['Close'].iloc[-1]:,.0f}円")
Google DriveとColabを連携する
分析結果をCSVで保存したい場合は、Google Driveをマウントします。
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
# DriveにCSVを保存
df.to_csv('/content/drive/MyDrive/stock_data.csv')
print("Google Driveに保存しました")
複数銘柄を一度に分析する
import yfinance as yf
import pandas as pd
# 主要銘柄を一括取得
tickers = ['7203.T', '6758.T', '9984.T', '8306.T'] # トヨタ、ソニー、SB、三菱UFJ
names = ['トヨタ', 'ソニー', 'ソフトバンクG', '三菱UFJ']
results = {}
for ticker, name in zip(tickers, names):
data = yf.Ticker(ticker).history(period="1mo")
change = (data['Close'].iloc[-1] / data['Close'].iloc[0] - 1) * 100
results[name] = f"{change:.1f}%"
df_result = pd.DataFrame(results.items(), columns=['銘柄', '1ヶ月リターン'])
print(df_result)
有料プランColabProとの違い
| 機能 | 無料 | Colab Pro(月1,179円) |
|---|---|---|
| 使用時間 | 1日数時間程度 | より多くの時間 |
| GPU | T4 (共有) | A100など高性能GPU優先 |
| RAM | 約12GB | 約25GB |
| バックグラウンド実行 | 不可 | 可能 |
まとめ
Google Colabは「今すぐPythonで株価分析を始めたい」という方に最適な環境です。環境構築なし・無料・ブラウザだけで動くので、まずはColabで試して、慣れてきたらローカル環境に移行するという学習ルートがおすすめです。

