最高益を見込む【増益率】ベスト100のうち株価が上昇している銘柄をPythonで分析

今回は、こちらの最高益を見込む【増益率】ベスト100（リンク先に掲載されている銘柄）で且つ年初から2020年12月12日現在で株価が上昇している銘柄の特徴を抽出しようと思います。なぜなら、成長している銘柄の特徴を掴むことで、今後の投資選定材料にしたいためです。
分析手法はPythonで次元削減を用います。

最高益を見込む【増益率】ベスト100

最高益を見込む【増益率】ベスト100から業績上方修正の有望銘柄や買い戻し有望銘柄、株式市場で注目テーマの有望銘柄などを探せます。

データセット
分析方法
分析結果
コード
まとめ

データセット

上記のリンク先のサイトからスクレイピングして、CSVに変換しました。CSVは以下に添付しますので、ご自由にお使いください。

以下の表の一番右の成長率は、2020年12月12日現在の株価/年初の株価*100の値です。1以上であれば、年初に比べて、株価が上昇していることを示しています。

kabu ダウンロード

	銘柄▽△	株価▽△	今期経常増益率▼△	今期経常利益▽△	決算期	PER▽△	PBR▽△	利回り▽△	成長率
0	7676 (東Ｍ) グッドスピー	1275	14,567	440	2021. 9	14.9倍	3.01倍	ー%	0.920455
1	4485 (東Ｍ) ＪＴＯＷＥＲ	9480	5,060	258	2021. 3	651倍	28.5倍	ー%	2.049107
2	6557 (東Ｍ) ｇｂＨＤ	1123	4,820	246	2,020.12	19.3倍	2.30倍	ー%	0.260187

分析方法

分析手法

分析手法には、次元削減を用います。次元削減に関する詳細は、以下の記事を参考にしてみてください。

umap
t-SNE
PCA
SVD

python　次元削減の比較　umap,t-SNE,PCA,SVD

Pythonで次元削減をの精度と処理速度を比較したので、まとめます。次元削減とは高次元空間から低次元空間へのデータの変換です。低次元化は、オリジナルの次元に近い、元のデータの特徴量を低次元においても保持することが理想です。高次元空間での作業は、多くの理由で望ましくない場合があります。例えば、可視化するときです。高次元では、グラフなどに可視化できないので、次元削減して可視化します。

分析方法詳細

成長率1を閾値に1より下の値を0、1以上を1へ二値に変換します。すると成長率以下の表のようになります。これは、ニクラスにすることで、可視化したときにわかりやすくするためです。連続値で次元削減を扱うと、傾向がつかみにくくなるので、ざっくり値段が上がったものを抽出するために、二値に変換します。

	銘柄▽△	株価▽△	今期経常増益率▼△	今期経常利益▽△	決算期	PER▽△	PBR▽△	利回り▽△	成長率
0	7676 (東Ｍ) グッドスピー	1275	14,567	440	2021. 9	14.9倍	3.01倍	ー%	0.000000
1	4485 (東Ｍ) ＪＴＯＷＥＲ	9480	5,060	258	2021. 3	651倍	28.5倍	ー%	1.000000
2	6557 (東Ｍ) ｇｂＨＤ	1123	4,820	246	2,020.12	19.3倍	2.30倍	ー%	0.000000

以下の4つの変数で、次元削減処理をかけて、成長する銘柄に何か特徴があるか確認していきましょう。

今期経常増益率▼△
今期経常利益▽△
PER▽△
PBR▽△

分析結果

umap

umapは比較的分類できていますね。濃いブルー（成長しなかった銘柄）は、右側に。成長した銘柄（水色）は左側になっていますね。

t-SNE

t-SNEは比較的分類できていますね。濃いブルー（成長しなかった銘柄）は、左下側に。成長した銘柄（水色）は右上側になっていますね。

PCA

PCAは成長した銘柄（水色）は、一部抽出できそうですね。

SVD

SVDは成長した銘柄（水色）は、一部抽出できそうですね。

4つを並べてみて、umapが良さそうなので、umapのデータで、詳細解析を進めます。
以下赤く囲んだ部分に分類された銘柄がどんなものなのか確認してみました。

赤い四角の企業は以下でした。

8182 (東１) いなげや
3333 (東１) あさひ
6250 (東１) やまびこ
6727 (東１) ワコム
2790 (ＪＱ) ナフコ
3546 (東１) アレンザＨＤ
3222 (東１) ＵＳＭＨ
3563 (東１) スシローＧＨ
4552 (東１) ＪＣＲファ

これらの企業をバフェットコード（Webサイト）で分析しました。その結果を以下に添付します。

perpbr202001 ダウンロード

抽出した結果として、わかってきたことは以下です。

東証1の企業が多い
小売店が多い傾向
自己資本比率が比較的高い（50%以上の企業が多い）

ここに分類された銘柄で、株価を下げた銘柄はないので、買いの候補に入れても良いかもしれませんね。もしくは、ここの銘柄と似た特徴の銘柄を購入するのもありですよね。（トップ100以外から）

コード

スクレイピングのコード

import pandas as pd
dfs = pd.DataFrame()
base_url = 'https://s.kabutan.jp/tansaku/max_profit_foresight/?page='
for i in range(5):
    url = base_url+str(i+1)
    print(url)
    df = pd.read_html(url)
    dfs = pd.concat([dfs,df[0]])
dfs_reset = dfs.reset_index()
df_table = dfs_reset.drop('index', axis=1)