【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
1. データのソース
Pythonでの取得方法
データ分析方法
1. 時系列データの可視化
2. 相関分析
まとめ

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。