yfinance データスキル

yfinance Python ライブラリを使用して Yahoo Finance から金融およびマーケットデータを取得します。

重要：yfinance は Yahoo, Inc. と関連がありません。データは研究および教育目的向けです。

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ステップ 1：yfinance が利用可能であることを確認

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、コード実行前に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"])

yfinance が既にインストールされている場合は、インストール手順をスキップして直接進んでください。

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ステップ 2：ユーザーが必要とするものを特定

ユーザーのリクエストを以下のデータカテゴリのいずれかと照合してから、references/api_reference.md の対応するコードを使用してください。

ユーザーリクエスト	データカテゴリ	プライマリメソッド
株価、クォート	現在価格	ticker.info または ticker.fast_info
価格履歴、チャートデータ	過去 OHLCV	ticker.history() または yf.download()
バランスシート	財務諸表	ticker.balance_sheet
損益計算書、売上	財務諸表	ticker.income_stmt
キャッシュフロー	財務諸表	ticker.cashflow
配当金	コーポレートアクション	ticker.dividends
株式分割	コーポレートアクション	ticker.splits
オプションチェーン、コール、プット	オプションデータ	ticker.option_chain()
利益、EPS	分析	ticker.earnings_history
アナリスト目標株価	分析	ticker.analyst_price_targets
推奨、レーティング	分析	ticker.recommendations
アップグレード/ダウングレード	分析	ticker.upgrades_downgrades
機関投資家保有銘柄	所有権	ticker.institutional_holders
インサイダー取引	所有権	ticker.insider_transactions
企業概要、セクター	一般情報	ticker.info
複数銘柄の比較	一括ダウンロード	yf.download()
スクリーニング/フィルタリング	スクリーナー	yf.Screener + yf.EquityQuery
セクター/業界データ	マーケットデータ	yf.Sector / yf.Industry
ニュース	ニュース	ticker.news

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ステップ 3：コードを作成して実行

一般的なパターン

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

import yfinance as yf

ticker = yf.Ticker("AAPL")
# ... 参照から適切なメソッドを使用

主要ルール

1. 常に try/except でラップ — Yahoo Finance がレート制限またはデータを返さない可能性があります
2. 複数ティッカー比較には yf.download() を使用 — マルチスレッドの方が高速です
3. オプションの場合は、ticker.option_chain(date) を呼び出す前に ticker.options で満期日を最初にリストします
4. 四半期データの場合は、quarterly_ プレフィックスを使用します：ticker.quarterly_income_stmt、ticker.quarterly_balance_sheet、ticker.quarterly_cashflow
5. 大きな日付範囲の場合は、日中データの制限に注意してください — 1m データは約 7 日間のみ遡り、1h データは約 730 日間です
6. DataFrame を明確に印刷 — .to_string() または .to_markdown() を使用して可読性を確保するか、主要列を選択します
7. タイムゾーン処理 — yfinance は tz-aware datetime インデックスを返します（例：America/New_York）。日付を比較する場合は、常に pd.Timestamp(..., tz=...) を使用するか、.tz_localize(None) でタイムゾーンを削除してください。詳細については参照ファイルを参照してください。

有効な期間と間隔

期間	1d、5d、1mo、3mo、6mo、1y、2y、5y、10y、ytd、max
間隔	1m、2m、5m、15m、30m、60m、90m、1h、1d、5d、1wk、1mo、3mo

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ステップ 4：データを提示

データ取得後、明確に提示します：

1. 主要な数字をまとめる — 簡潔なテキスト応答で現在価格、時価総額、P/E など
2. 表形式データを表示 — 可読性のためにマークダウン表またはフォーマットされた DataFrame を使用
3. 注目すべき項目をハイライト — 利益の上振れ/下振れ、異常な出来高、配当の変化
4. コンテキストを提供 — セクター平均、過去の範囲、またはアナリストコンセンサスと比較（関連する場合）

ユーザーがチャートまたは可視化を望んでいるようであれば、適切な可視化アプローチと組み合わせます（例：HTML チャートを生成するか、トレンドを説明）。

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参照ファイル

• references/api_reference.md — すべてのデータカテゴリのコード例を含む完全な yfinance API リファレンス

正確なメソッド署名またはエッジケース処理が必要な場合は、参照ファイルを読んでください。