株価データ倉庫の日足データからチャート作成(8)

株価データ倉庫の日足データからチャート作成(8)

 

1.株価データを使った日足チャート作成をする銘柄を決める(11月13日分)

→ TATさんのデータを分析してどんなデータを持てば良いかを調査中

(1)TATさんから土曜日に送られてくる監視銘柄のうち52週最高値9回を選ぶ

  → 銘柄コード:4722 銘柄名:フューチャー 東証第一部株

(2)52週高値更新銘柄_過去2週間推移

  → 銘柄コード:4722 銘柄名:フューチャー 9回

(3)relative_strength

  → 銘柄コード:4722 銘柄名:フューチャー 98(有望)

(4)オニールxミネルヴィニのテクノファンダ指標まとめ

  → 銘柄コード:4722 銘柄名:フューチャー 無し

(5)レラティブストレングス_過去3ヶ月推移

  → 銘柄コード:4722 銘柄名:フューチャー 対象

(6)今週の大量保有報告書まとめ

  → 銘柄コード:4722 銘柄名:フューチャー 対象外

↓2021/11/13の5ファイルをGoogle Drive に保存

TAT - Google ドライブ

 

2.上記のデータを作成するにはどんなデータベースを持てば良いか検討中

(1)52週高値更新銘柄_過去2週間推移

ticker: 証券コード
name: 銘柄名
市場・商品区分
規模区分
17業種区分
33業種区分
2021-11-26
2021-11-25
2021-11-24
2021-11-22
2021-11-19
2021-11-18
2021-11-17
2021-11-16
2021-11-15
合計: 過去2週間で52週高値を更新した回数

(2)relative_strength(例)

M-FRONTEO(2158): 99
新日科学(2395): 99
M-ランディックス(2981): 99
J-LAHD(2986): 99
マーチャント(3121): 99

・・・

(3)オニールxミネルヴィニのテクノファンダ指標まとめ(指標があり過ぎ)

ticker: 証券コード
name: 銘柄名
直近終値:
オニール登録日: 「直近の決算短信から抽出した監視銘柄」の登録日
ミネルヴィニ登録日: 「週足チャートから抽出した監視銘柄」の登録日
市場・商品区分
規模区分
17業種区分
33業種区分
RS_最新: 最新のレラティブストレングス
RS_1ヶ月平均: レラティブストレングスの過去1ヶ月(4週間)平均
RS_3ヶ月平均: レラティブストレングスの過去3ヶ月(12週間)平均
52週高値(1W)
52週高値(2W)

大量保有_新規: 過去3ヶ月で新規保有が報告された大量保有報告書の数
大量保有_増加: 過去3ヶ月で保有株の増加が報告された大量保有報告書の数
大量保有_減少: 過去3ヶ月で保有株の減少が報告された大量保有報告書の数
決算期末日_1四半期前
決算期末日_2四半期前
決算期末日_3四半期前
決算期末日_1期前
決算期末日_2期前
決算期末日_3期前
売上高_1四半期前: *百万円単位
売上高_2四半期前: *百万円単位
売上高_3四半期前: *百万円単位
売上高_変化率_1四半期前
売上高_変化率_2四半期前
売上高_変化率_3四半期前: 
EPS_1四半期前
EPS_2四半期前
EPS_3四半期前

EPS_変化率_1四半期前
EPS_変化率_2四半期前
EPS_変化率_3四半期前: 
売上高_1期前: *百万円単位
売上高_2期前: *百万円単位
売上高_3期前: *百万円単位
売上高_変化率_1期前
売上高_変化率_2期前
売上高_変化率_3期前: 
EPS_1期前
EPS_2期前
EPS_3期前
EPS_変化率_1期前
EPS_変化率_2期前
EPS_変化率_3期前: 
ROE_1期前
ROE_2期前
ROE_3期前
自己資本比率_1期前
自己資本比率_2期前
自己資本比率_3期前

(4)レラティブストレングス_過去3ヶ月推移

name
ticker
市場・商品区分
規模区分
17業種区分
33業種区分
2021-11-27
2021-11-20
2021-11-13
2021-11-06
2021-10-30
2021-10-23
2021-10-16
2021-10-09
2021-10-02
2021-09-25
2021-09-18

(5)今週の大量保有報告書まとめ(例)

株式会社ラクーンホールディングス (3031)
 発表日時: 2021-11-26 15:08:00
 報告義務発生日: 2021-11-19
 保有割合の変化: 0.0% --> 5.03%
 売買者: タイヨウ・ファンド・マネッジメント・エルエルシー

 

3.上記のデータは、重複しているので、銘柄コード別に整理する。

(1)銘柄の基本情報

(2)日足データ

(3)RSIの計算結果

(4)EPSの計算結果

(5)決算情報

(6)大量保有報告はどこから?か不明

 

4.上記のデータと計算プログラム(Python + Django)をクラウド

(DigitalOcean)上に置いて、自動運用とWEB閲覧する予定

cloud.digitalocean.com

(1)WEB画面をまずは、ローカルに作成し、テストする

claritee.io