【要約】J-Quants APIで株価・決算データを収集する【日本株クオンツ研究ノート Vol.2】 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
クオンツ研究を行うエンジニアが、日本株の膨大な時系列データを収集・管理する際に、以下の技術的課題に直面する。
- ・APIのレートリミットによる取得失敗のリスク。
- ・大量データのストレージ効率と検索速度の両立。
- ・APIキー等の機密情報の管理不備によるセキュリティリスク。
// Approach
再現性と効率性を重視し、PythonとDuckDBを核としたデータ収集パイプラインを採用する。
- ・
uvによる厳格なパッケージ管理と環境分離。 - ・日付単位のParquet保存によるデータの分割管理。
- ・DuckDBのViewを用いた、分散データの論理的な一元化。
- ・
nohupによる長時間バッチ処理の安定稼働。
// Result
研究者がデータ収集の運用負荷から解放され、分析に専念できる環境が構築される。
- ・東証3市場に特化した研究ユニバースの自動生成。
- ・株価と決算データの高速な横断分析の実現。
- ・取得済みデータのスキップ機能による、中断からの再開性の確保。
Senior Engineer Insight
> 本構成は、小規模な研究用途として極めて合理的かつ洗練されている。特に、Parquetによる日付別管理とDuckDBのViewを組み合わせた設計は、データ量が増大してもクエリ性能を維持できる優れたアーキテクチャだ。APIのレートリミットへの配慮や、冪等性を考慮した実装も評価できる。商用レベルのパイプラインへ昇華させるには、監視（Observability）の導入や、より高度なリトライ戦略の構築が次のステップとなるだろう。