Pythonで新高値ブレイク銘柄を自動スクリーニング!CSV出力システムを作ってみた

ファイナンス

はじめに

新高値ブレイク投資 を行うために、まずはスクリーニング対象をリストアップしますよね

ありがたいことに株探さんで「52週高値を更新した銘柄」というページがあります

そこをベースに絞り込んでいくのが良さそうです

しかし、一度手でコピペなどをしたところ、結構時間がかかってしまいました

 

そこで、簡単にリストを作成できないかとスクリプトを組んでみました

スクリプト自体はスクレイピングになっているので、詳細なコードは公開を避けます

一応サイトに負荷を与えないような作りを目指しました

 

なお、このスクリプトは Cursor を使って作成しました

自分はほぼコーディングしていない状態でしたが、AIの力を借りて実装しています

スクリプトを実装した経緯

最近「5年で1億貯める株式投資」を読んだことがきっかけです

そこで新高値ブレイク投資を知り、マスターしたいと思いました

また「1勝4敗でもしっかり稼げる 新高値ブレイク投資術」を続けて読了

これは行けると思い新高値ブレイク投資を勉強することにしました

実装概要

使用技術

  • Python:メインのプログラミング言語
  • BeautifulSoup:HTMLパース用
  • requests:Webページ取得用
  • csv:データ出力用

データソース

  • 株探の「52週高値を更新した銘柄」ページ
  • 複数市場(東証プライム、スタンダード、グロース)に対応
  • 各市場の複数ページを自動取得

抽出する情報

  • コード
  • 銘柄名
  • 市場
  • 株価
  • 前日比
  • PER
  • PBR
  • 利回り
  • 時価総額(別スクリプトで追加取得)

スクリプトの仕組み

コード自体は載せず、仕組みだけ説明します

メインスクリプト(stock_data_extractor.py)

  1. 株探の52週高値ページのURLを自動生成
  2. 複数ページからHTMLを取得
  3. BeautifulSoupでテーブルデータをパース
  4. 必要な情報を抽出してCSVに出力
  5. エラーハンドリングとリトライ機能を実装

時価総額取得スクリプト(extract_codes.py)

  1. 生成されたCSVから銘柄コードを読み取り
  2. 各銘柄の詳細ページから時価総額を取得
  3. 取得した時価総額をCSVに追加

実行結果

2025年9月2日時点での実行結果をご紹介します

抽出された銘柄数

  • 総数:116銘柄
  • 東証プライム:45銘柄
  • 東証スタンダード:45銘柄
  • 東証グロース:26銘柄

主要な銘柄例

コード銘柄名市場時価総額株価前日比PERPBR
1332ニッスイ東P3,232億円1,035円+1.42%12.51.16
1605INPEX東P32,473億円2,579.5円+1.44%8.30.67
1801大成建設東P18,317億円10,005円+0.25%20.81.98
1899福田組東P547億円6,090円11.711.70.59

リストからどう絞るか

抽出されたリストから、以下の要素を確認して銘柄を絞り込んでいきます

基本指標

  • 株価:適正な価格帯か
  • PER:業界平均と比較して適正か
  • PBR:資産価値と比較して割安か
  • 時価総額:投資規模に適しているか

企業情報

  • 上場時期:新興企業か老舗企業か
  • 社長が大株主:経営者のモチベーション
  • ROE:資本効率の良さ
  • 出来高:流動性の確保

詳細分析

  • チャート:テクニカル分析
  • 財務状況:売上高、営業利益、経常利益など
  • ホームページ:企業の情報発信
  • X(Twitter):最新の企業動向

このあたりを見ていって、良さそうなものを見つけていきます

今後の拡張予定

  • 他の指標の追加(ROE、売上高成長率など)
  • データの可視化機能
  • 定期実行の自動化
  • アラート機能の実装

まとめ

このリストはちょいちょい更新してブログにアップしていく予定です

参考に銘柄を絞っていってほしいと思います

 

制作の詳細が知りたい場合はコメントへお願いします

一応近日中にコードを note にアップする予定です

 

今後の分析の自動化について

今回のスクリプトで基本的なスクリーニングは自動化できましたが、さらに分析を自動化できる部分があります

  • テクニカル分析:スクリプトやスプレッドシート/GASで一通りできそう
  • ファンダメンタル分析:生成AIに食わせる様々な情報をまとめることができれば実現可能

実際に証券会社やサイトでの生成AIによる分析はそのようなことをしていると思います

個人投資家でも同様の仕組みを作ることは可能かと

 

新高値ブレイク投資はリスクもありますが、適切なスクリーニングを行うことで、より効率的な投資判断ができるようになると思います

皆さんもぜひ参考にしてみてください

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