初心者が「割安そう」で終わらせず、数字で株を選んでみた話 | TechDistill

> Source: Zenn_Python

// Problem

個別銘柄の財務分析は膨大な工数を要し、主観的な「割安感」に頼ると判断を誤るリスクがある。既存の投資情報サイトでは、自身の分析基準に合致した複数の指標を組み合わせ、即座に比較・抽出することが困難であった。

// Approach

外部データソースを組み合わせたETLプロセスを実装。Pythonにより株価と財務データを紐付け、PBR、PER、ROE、キャッシュフロー等の多角的な指標を自動計算する。さらに、特定の閾値を満たす銘柄を判定するスコアリング機能を備えたレポート生成プロセスを構築した。

// Result

財務指標に基づいた銘柄の絞り込みを自動化し、投資判断の効率化を実現。j-Quants無料版の制約によるデータ期間の制限はあるものの、独自の評価基準（value_score）に基づき、客観的なデータに基づいた銘柄選定のワークフローを確立した。

Senior Engineer Insight

> データソースがAPIと手動ダウンロードファイルに分散しており、パイプラインの堅牢性に課題がある。特に、IR BANKのファイル形式やAPI仕様変更に対するエラーハンドリングが不十分であれば、運用コストは増大する。実戦投入には、データの整合性検証（Data Validation）と、欠損値に対するロバストな処理が必須だ。また、無料版の制約によるデータ期間の短さは、時系列分析における致命的な欠陥となり得る。個人レベルのPoCとしては、目的が明確で実装も合理的だが、スケーラビリティと信頼性の観点では改善の余地が大きい。