OPEN-SOURCE SCRIPT
チャットGPT

import yfinance as yf
import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 株たんのスクリーニング結果URL(例:200日線以下)
url = "kabutan.jp/warning/?mode=3_1"
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")
# 銘柄コードと企業名を抽出
stocks = []
for link in soup.select("td a[href*='/stock/?code=']"):
code = link['href'].split('=')[-1]
name = link.text.strip()
if code.isdigit():
stocks.append({"code": code, "name": name})
results = []
for stock in stocks[:10]: # ←テスト用に10銘柄まで
ticker = f"{stock['code']}.T"
df = yf.download(ticker, period="1y", interval="1d")
# EMA200
df["EMA200"] = df["Close"].ewm(span=200, adjust=False).mean()
below_ema200 = df["Close"].iloc[-1] < df["EMA200"].iloc[-1]
# 株たんの個別ページからPER・成長率を取得
stock_url = f"kabutan.jp/stock/?code={stock['code']}"
res = requests.get(stock_url)
s = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
try:
per = s.find(text="PER").find_next("td").text
growth = s.find(text="売上高増減率").find_next("td").text
except:
per, growth = "N/A", "N/A"
results.append({
"銘柄コード": stock['code'],
"企業名": stock['name'],
"200EMA以下": below_ema200,
"PER": per,
"売上成長率": growth
})
# 結果をCSV出力
df_result = pd.DataFrame(results)
df_result.to_csv("割安EMA200以下銘柄.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")
print(df_result)
import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 株たんのスクリーニング結果URL(例:200日線以下)
url = "kabutan.jp/warning/?mode=3_1"
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")
# 銘柄コードと企業名を抽出
stocks = []
for link in soup.select("td a[href*='/stock/?code=']"):
code = link['href'].split('=')[-1]
name = link.text.strip()
if code.isdigit():
stocks.append({"code": code, "name": name})
results = []
for stock in stocks[:10]: # ←テスト用に10銘柄まで
ticker = f"{stock['code']}.T"
df = yf.download(ticker, period="1y", interval="1d")
# EMA200
df["EMA200"] = df["Close"].ewm(span=200, adjust=False).mean()
below_ema200 = df["Close"].iloc[-1] < df["EMA200"].iloc[-1]
# 株たんの個別ページからPER・成長率を取得
stock_url = f"kabutan.jp/stock/?code={stock['code']}"
res = requests.get(stock_url)
s = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
try:
per = s.find(text="PER").find_next("td").text
growth = s.find(text="売上高増減率").find_next("td").text
except:
per, growth = "N/A", "N/A"
results.append({
"銘柄コード": stock['code'],
"企業名": stock['name'],
"200EMA以下": below_ema200,
"PER": per,
"売上成長率": growth
})
# 結果をCSV出力
df_result = pd.DataFrame(results)
df_result.to_csv("割安EMA200以下銘柄.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")
print(df_result)
Skrip sumber terbuka
Dalam semangat TradingView sebenar, pencipta skrip ini telah menjadikannya sumber terbuka, jadi pedagang boleh menilai dan mengesahkan kefungsiannya. Terima kasih kepada penulis! Walaupuan anda boleh menggunakan secara percuma, ingat bahawa penerbitan semula kod ini tertakluk kepada Peraturan Dalaman.
Penafian
Maklumat dan penerbitan adalah tidak bertujuan, dan tidak membentuk, nasihat atau cadangan kewangan, pelaburan, dagangan atau jenis lain yang diberikan atau disahkan oleh TradingView. Baca lebih dalam Terma Penggunaan.
Skrip sumber terbuka
Dalam semangat TradingView sebenar, pencipta skrip ini telah menjadikannya sumber terbuka, jadi pedagang boleh menilai dan mengesahkan kefungsiannya. Terima kasih kepada penulis! Walaupuan anda boleh menggunakan secara percuma, ingat bahawa penerbitan semula kod ini tertakluk kepada Peraturan Dalaman.
Penafian
Maklumat dan penerbitan adalah tidak bertujuan, dan tidak membentuk, nasihat atau cadangan kewangan, pelaburan, dagangan atau jenis lain yang diberikan atau disahkan oleh TradingView. Baca lebih dalam Terma Penggunaan.