shareprices.py

import streamlit as st # フロントエンドを扱うstreamlitの機能をインポート
import pandas as pd # データフレームを扱う機能をインポート
import yfinance as yf # yahoo financeから株価情報を取得するための機能をインポート
import altair as alt # チャート可視化機能をインポート

#取得する銘柄の名前とキーを変換する一覧を設定
#東証などのシンボルはhttps://support.yahoo-net.jp/PccFinance/s/article/H000006603で検索できる
tickers = {
    'apple': 'AAPL',
    'facebook': 'META',
    'google': 'GOOGL',
    'microsoft': 'MSFT',
    'netflix': 'NFLX',
    'amazon': 'AMZN',
    'TOTO': '5332.T',
    'TOYOTA': '7203.T',
}

st.title('株価可視化アプリ') # タイトル

st.sidebar.write("こちらは株価可視化ツールです。以下のオプションから表示日数を指定できます。") # サイドバーに表示

st.sidebar.write("表示日数選択") # サイドバーに表示

days = st.sidebar.select_slider('日数',
    options=[
        "1d",
        "5d",
        "1mo",
        "3mo",
        "6mo",
        "1y",
        "2y",
        ],
        ) # サイドバーに表示　取得するための日数をスライドバーで表示し、daysに代入

st.write(f"過去 {days}間 の株価") # 取得する日数を表示

# @st.cache_dataで読み込みが早くなるように処理を保持しておける
@st.cache_data
def get_data(days, tickers):
    df = pd.DataFrame() # 株価を代入するための空箱を用意

    # 選択した株価の数だけ yf.Tickerでリクエストしてデータを取得する
    for company in tickers.keys():
        tkr = yf.Ticker(tickers[company]) # 設定した銘柄一覧でリクエストの為の7203.Tなどに変換をして、それをyf.Tickerで株価リクエスト
        hist = tkr.history(period=f'{days}') # スライドバーで指定した日数で取得した情報を絞る
        hist.index = pd.to_datetime(hist.index).strftime('%d %B %Y')  # indexを日付のフォーマットに変更
        hist = hist[['Close']] # データを終値だけ抽出
        hist.columns = [company] # データのカラムをyf.Tickerのリクエストした企業名に設定
        hist = hist.T # 欲しい情報が逆なので、転置する
        hist.index.name = 'Name' # indexの名前をNameにする
        df = pd.concat([df, hist]) # 用意した空のデータフレームに設定したhistのデータを結合する
    return df # 返り値としてdfを返す

# 売上高データを取得する関数
def get_revenue_data(tickers):
    revenues = {}
    for company in tickers:
        ticker = yf.Ticker(tickers[company])
        try:
            # 売上高データを取得
            revenue = ticker.financials.loc['Total Revenue'].values[-1] if 'Total Revenue' in ticker.financials.index else "データが見つかりません"
        except KeyError:
            revenue = "データが見つかりません"
        revenues[company] = revenue
    return revenues

# チャートに表示する範囲をスライドで表示し、それぞれをymin, ymaxに代入
st.sidebar.write("株価の範囲指定") # サイドバーに表示
ymin, ymax = st.sidebar.slider(
    '範囲を指定してください。',
    0.0, 5000.0, (0.0, 5000.0)
) # サイドバーに表示

df = get_data(days, tickers) # リクエストする企業一覧すべてと変換するtickersを引数に株価取得

# 売上高データを取得
revenue_data = get_revenue_data(tickers)

# 取得したデータから抽出するための配列を生成し、companiesに代入
companies = st.multiselect(
    '会社名を選択してください。',
    list(df.index),
    ['TOTO','TOYOTA'], # 最初に表示する企業名を設定
)


data = df.loc[companies] # 取得したデータから抽出するための配列で絞ってdataに代入
st.write("株価 ", data.sort_index()) # dataにあるindexを表示
data = data.T.reset_index() # dataを抽出して転置

# 企業ごとの別々のカラムにデータを表示する必要ないので企業を１つのカラムに統一
data = pd.melt(data, id_vars=['Date']).rename(
    columns={'value': 'Stock Prices'}
)

# dataとスライドバーで設定した最大最小値を元にalt.Chartを使って株価チャートを作成
chart = (
    alt.Chart(data)
    .mark_line(opacity=0.8, clip=True)
    .encode(
        x="Date:T",
        y=alt.Y("Stock Prices:Q", stack=None, scale=alt.Scale(domain=[ymin, ymax])),
        color='Name:N'
    )
)

# 作成したチャートをstreamlitで表示
st.altair_chart(chart, use_container_width=True)

# 選択した企業の売上高を表示
st.write("選択した企業の最新売上高:")
for company in companies:
    st.write(f"{company}: {revenue_data[company]}")