Earnings Recap スキル

yfinance を経由した Yahoo Finance データを使用してアーニングス後分析を生成します。実績値と予想値、サプライズの大きさ、株価反応、財務的背景をカバーしています。完全な全体像を提供します。

重要: データは研究および教育目的のみです。金融的なアドバイスではありません。yfinance は Yahoo, Inc. と提携していません。

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ステップ 1: yfinance が利用可能であることを確認する

現在の環境ステータス:

!`python3 -c "import yfinance; print('yfinance ' + yfinance.__version__ + ' installed')" 2>/dev/null || echo "YFINANCE_NOT_INSTALLED"`

YFINANCE_NOT_INSTALLED の場合、インストールしてください:

import subprocess, sys
subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", "-q", "yfinance"])

既にインストールされている場合は、次のステップにスキップしてください。

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ステップ 2: ティッカーを特定してデータを収集する

ユーザーのリクエストからティッカーを抽出します。関連するすべてのアーニングス後データを 1 つのスクリプトで取得します。

import yfinance as yf
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

ticker = yf.Ticker("AAPL")  # 実際のティッカーに置き換える

# --- Earnings result ---
earnings_hist = ticker.earnings_history

# --- Financial statements ---
quarterly_income = ticker.quarterly_income_stmt
quarterly_cashflow = ticker.quarterly_cashflow
quarterly_balance = ticker.quarterly_balance_sheet

# --- Price reaction ---
# 反応ウィンドウをキャプチャするために約30日間の履歴を取得
hist = ticker.history(period="1mo")

# --- Context ---
info = ticker.info
news = ticker.news
recommendations = ticker.recommendations

抽出対象

データソース	キーフィールド	目的
earnings_history	epsEstimate, epsActual, epsDifference, surprisePercent	ビート/ミス結果
quarterly_income_stmt	TotalRevenue, GrossProfit, OperatingIncome, NetIncome, BasicEPS	実績財務
history()	アーニングス日前後の終値	株価反応
info	currentPrice, marketCap, forwardPE	現在の背景
news	最近のニュース見出し	アーニングス関連のニュース

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ステップ 3: 最新のアーニングスを特定する

最新のアーニングス結果は earnings_history の最初の行 (最新の日付) です。その日付を使用して:

1. アーニングス日を特定する 株価反応分析用
2. 財務諸表の対応する四半期と照合する
3. 株価反応を計算する — アーニングス前の終値と翌営業日の終値 (またはオープン、アーニングスが市場前/後のどちらかによります) を比較

株価反応の計算

import numpy as np

# earnings_history インデックスからアーニングス日を見つける
earnings_date = earnings_hist.index[0]  # 最新

# アーニングス日前後の日次価格を取得
hist_extended = ticker.history(start=earnings_date - timedelta(days=5),
                                end=earnings_date + timedelta(days=5))

# 反応は通常次のように測定されます:
# - アーニングス前の最後の営業日の終値 -> アーニング後の最初の営業日の終値
# 市場前/後レポートに注意してください
if len(hist_extended) >= 2:
    pre_price = hist_extended['Close'].iloc[0]
    post_price = hist_extended['Close'].iloc[-1]
    reaction_pct = ((post_price - pre_price) / pre_price) * 100

注記: 正確な反応ウィンドウは企業がいつ報告したか (市場オープン前 vs クローズ後) に依存します。価格データはこれを反映します — アーニングス日近くの連続する終値間の最大のギャップを探してください。

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ステップ 4: アーニングスレポを作成する

セクション 1: ヘッドライン結果

主要な数字でリードする:

• EPS: 実績値 vs. 予想値、どのくらいビート/ミスしたか、サプライズ %
• 収益: 実績値 vs. 前年度 (quarterly_income_stmt の TotalRevenue から)
• 株価反応: アーニングス日の % 変動

例: 「AAPL は Q3 EPS 予想を 3.7% 上回りました ($1.40 実績 vs $1.35 予想)。収益は前年比 5.4% 成長して $94.3B になりました。株式はレポートで +2.1% 上昇しました。」

セクション 2: アーニングス vs. 予想の詳細

メトリクス	予想	実績	サプライズ
EPS	$1.35	$1.40	+$0.05 (+3.7%)

ユーザーが特定の四半期 (最新ではない) について尋ねた場合は、earnings_history でさらに遡ってください。

セクション 3: 四半期ごとの財務トレンド

quarterly_income_stmt の過去 4 四半期の主要メトリクスを表示してください:

四半期	収益	前年比成長	グロスマージン	オペレーティングマージン	EPS
Q3 2024	$94.3B	+5.4%	46.2%	30.1%	$1.40
Q2 2024	$85.8B	+4.9%	46.0%	29.8%	$1.33
Q1 2024	$119.6B	+2.1%	45.9%	33.5%	$2.18
Q4 2023	$89.5B	-0.3%	45.2%	29.2%	$1.26

生の財務から マージンを計算してください:

• グロスマージン = GrossProfit / TotalRevenue
• オペレーティングマージン = OperatingIncome / TotalRevenue

セクション 4: 株価反応

• アーニングス日/翌セッションの % 変動
• 株式の平均的なアーニングス日の動き (過去 4 つのアーニングス日から平均絶対値の動きを計算) と比較してどうか
• 株式が現在どこにあるか、アーニングス日の動きと比較して (利益を保持したか、戻したか、さらに拡大したか?)

セクション 5: 背景と変更内容

データに基づいて、次の点に注意してください:

• 前の四半期と比較してマージンが拡大したか圧縮されたか
• 収益成長軌道の注目すべき変化
• ビート/ミスが株式の履歴パターンとどのように比較されるか (earnings_history 全体から)
• 利用可能な場合は recommendations の現在のアナリスト心情

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ステップ 5: ユーザーに応答する

レポを清潔で構造化された要約として提示してください:

1. ヘッドラインでリードする: 「AAPL は [日付] に Q3 2024 アーニングスを報告しました: EPS を 3.7% ビート、収益前年比 +5.4%。」
2. 詳細のテーブルを表示する
3. 重要な部分を強調する: これは意味のあるビートか、低いハードルの状況か? トレンドは改善しているか悪化しているか?
4. 事実を保つ — データを提示し、投資推奨を避ける

含めるべき注意事項

• Yahoo Finance データには、アーニングスコール (ガイダンス、セグメント分析) のすべての詳細が含まれない場合があります
• 収益予想は正確に比較するのが難しい — yfinance は財務諸表の前年比比較を提供します
• 株価反応は同じ日の広いマーケットの動きに影響されるかもしれません
• これは金融的なアドバイスではありません

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参照ファイル

• references/api_reference.md — アーニングス履歴と財務諸表メソッドの詳細な yfinance API リファレンス

正確なメソッドシグネチャが必要な場合、または財務データのエッジケースを処理する必要がある場合は、参照ファイルを読んでください。