【第1回】減税政策をPythonで分析:株価への影響をデータで解明
【第1回】減税政策をPythonで分析:株価への影響をデータで解明
減税政策データを取得する方法
株式市場を動かす14の重要指標を徹底解説するシリーズの第1回として、「減税政策」をPythonで分析する方法を紹介します。以下のステップでデータを取得し、株価への影響を分析します。
データのソース
- 米国財務省 (U.S. Department of the Treasury): 政策関連文書や報告書。
- 税制改革データベース: 国際的な税制データを提供している組織(OECDなど)。
- ニュースAPI: ニュース記事から関連情報を収集。
Pythonでの取得方法
1. ニュースAPIを活用
import requests
# ニュースAPIの設定
API_KEY = "your_news_api_key"
url = f"https://newsapi.org/v2/everything?q=減税政策&language=en&apiKey={API_KEY}"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
for article in data['articles']:
print(f"Title: {article['title']}")
print(f"Description: {article['description']}")
else:
print(f"APIエラー: {response.status_code}")
2. 政府データのWebスクレイピング
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://www.treasury.gov/news/press-releases"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
for item in soup.find_all('a', class_='press-release-link'):
print(f"Press Release: {item.text}")
print(f"Link: {item['href']}")
else:
print("ウェブサイトの取得に失敗しました")
3. 経済指標データの収集
import pandas as pd
import yfinance as yf
# 税制改革が株価に与える影響を調べる例
stock = yf.Ticker("SPY") # S&P500 ETF
historical_data = stock.history(period="1y")
print(historical_data.head())
データ分析方法
時系列データの可視化
import matplotlib.pyplot as plt
# 仮データ
dates = ["2025-01-01", "2025-01-02", "2025-01-03", "2025-01-04"]
stock_prices = [150, 152, 155, 157]
plt.plot(dates, stock_prices, marker="o")
plt.title("減税政策の影響 - 株価推移")
plt.xlabel("日付")
plt.ylabel("株価")
plt.show()
相関分析
import pandas as pd
# 仮データ
data = {
"税率": [30, 28, 25, 20],
"株価": [200, 210, 230, 250]
}
df = pd.DataFrame(data)
correlation = df.corr()
print(correlation)
まとめ
取得方法: ニュースAPI、Webスクレイピング、政府データベース。
Python活用例:
- ニュースAPIで政策発表の情報収集。
- 財務省サイトのスクレイピング。
- 株価データとの相関分析。
関連ライブラリ:
requests: データの取得。BeautifulSoup: スクレイピング。pandas: データ整形と分析。matplotlib: データの可視化。
データの取得と分析を通じて、減税政策の株価への影響を深く理解し、次の指標分析へ進んでいきましょう!
