JQuants APIで日本株データを無料取得｜製造メーカー株をPythonで自動収集する方法 | コピペで動く！Python×yfinanceで作る「株価分析ツール」自作の教科書

先月、yfinanceで三菱重工（7011.T）のデータを取ろうとしたら、取得できる期間が短くて困ったんですよね。「もっと長期の日足データが欲しい」と思って調べてたら、日本取引所グループが無料でAPIを公開してることを知って、正直ちょっと感動しました。これ、もっと早く知りたかった。。。

なぜJQuants APIを調べたか
JQuants APIとは
セットアップ：アカウント登録とライブラリインストール
基本的な使い方：製造メーカーの株価を取得する
業種フィルタで製造メーカーだけを絞り込む
財務データも取れる：決算短信との組み合わせ
yfinanceとの使い分け
まとめ

なぜJQuants APIを調べたか

僕が投資してるのは主に製造メーカー系の日本株。トヨタ、デンソー、三菱重工あたりをちょこちょこ持ってます。こういった銘柄のバックテストをするには、信頼できる長期の株価データが必要です。

yfinanceは手軽だけど、日本株の場合はデータが欠けてたり、過去の株式分割調整がうまくいってなかったりすることがある。そこで「日本の公式データソースはないか？」と調べて見つけたのが JQuants API です。

日本取引所グループ（JPX）が提供する無料（一部有料プランあり）のAPIで、上場銘柄の株価・財務データ・指数などが取得できます。無料プランでも過去約2年分の日足データが使えます。

JQuants APIとは

JQuants APIは、JPXが運営するデータ提供サービスです。2022年に正式公開され、個人投資家でも無料で利用できます。主なデータ種別はこんな感じ：

株価（日足・4本値・出来高・調整後株価）
財務情報（決算短信データ）
投資部門別売買状況
銘柄マスタ（業種・市場区分など）

無料プランは過去約2年分（有料の「スタンダード」プランなら約12年）。製造メーカーのバックテストには有料プランが欲しくなりますが、まずは無料で試せます。

セットアップ：アカウント登録とライブラリインストール

まず JQuants公式サイトでアカウントを作ります（メールアドレスのみ、無料）。登録後にリフレッシュトークンが発行されます。

次にPythonライブラリをインストール。公式クライアントが便利です：

pip install jquants-api-client

基本的な使い方：製造メーカーの株価を取得する

実際にトヨタ（7203）とデンソー（6902）の株価を取得するコードを書いてみます：

import jquantsapi
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

# クライアント初期化（リフレッシュトークンを環境変数から読む）
import os
cl = jquantsapi.Client(refresh_token=os.environ["JQUANTS_REFRESH_TOKEN"])

# 取得期間
end_date = datetime.today().strftime("%Y-%m-%d")
start_date = (datetime.today() - timedelta(days=365)).strftime("%Y-%m-%d")

# 製造メーカー銘柄コード
makers = ["7203", "6902", "7011", "6367"]  # トヨタ、デンソー、三菱重工、ダイキン

# 全銘柄まとめて取得
dfs = []
for code in makers:
    df = cl.get_prices_daily_quotes(
        code=code,
        date_ctor=start_date,
        date_end=end_date
    )
    df["Code"] = code
    dfs.append(df)

prices = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

# 調整後終値でピボット
close_pivot = prices.pivot(index="Date", columns="Code", values="AdjustmentClose")
close_pivot.index = pd.to_datetime(close_pivot.index)

print(close_pivot.tail(5))

ポイントは AdjustmentClose（調整後終値）を使うこと。株式分割が自動補正されているので、過去データとの比較がしやすくなります。

業種フィルタで製造メーカーだけを絞り込む

銘柄マスタAPIを使えば、業種コードで自動的に製造業銘柄を抽出できます：

# 銘柄マスタ取得
listed = cl.get_list()

# 業種で絞り込み（SectorCode33 = 33業種分類）
# 3700: 機械、3800: 電気機器、3500: 輸送用機器、など
manufacturing_codes = ["3500", "3700", "3800", "3300"]

makers_list = listed[listed["Sector33Code"].isin(manufacturing_codes)][["Code", "CompanyName", "Sector33CodeName"]]
print(f"製造業銘柄数: {len(makers_list)}")
print(makers_list.head(10))

これで製造業に絞った銘柄リストが取れます。スクリーニングの起点として使えます。

財務データも取れる：決算短信との組み合わせ

JQuants APIのもう一つの強みが財務データ。決算短信の数値（売上高・営業利益・純利益など）も取得できます：

# 財務情報取得（トヨタ）
statements = cl.get_statements(code="7203")

# 主要財務指標を確認
cols = ["DisclosedDate", "NetSales", "OperatingProfit", "NetIncome", "EPS"]
print(statements[cols].tail(8))

株価データと財務データを組み合わせれば、「決算発表の翌日の株価動向」みたいな分析もPythonで完結できます。