株価グラフ

短く言うと：

会社名を渡されても、僕がその場でリアルタイム株価を取得してグラフ表示することはできません。
ただし、
- 銘柄コードやティッカーが分かる前提で
- PythonコードやAPIの使い方を一緒に組む ことで、「会社名 → 株価取得 → グラフ表示」の仕組みはかなり具体的に作れます。

例えば、日本株なら J-Quants API を使って、こんな流れが典型です：

会社名 → 銘柄コードに変換
- 事前に「銘柄コード一覧」を取得してローカルに持っておき、
- 部分一致・あいまい検索で「トヨタ」→7203 みたいに引く。
銘柄コードから株価データ取得（Python＋API）
- J-Quants API などで日足データを取得（JSON）
- pandas に流し込んで整形。
matplotlib や plotly でグラフ描画
- 終値ラインチャート
- ローソク足チャート
  どちらも書ける。

もしよければ：

どの市場（日本株／米国株など）
ローカルでPython動かす前提か、ブラウザ上（Colabなど）か

この2つだけ教えてくれたら、「会社名を渡すと株価グラフを出すミニOS」のコードを、入口から出口まで一本で書きます。

結論：J-Quants API は「有償サービス」ですが、
無料プラン（¥0/月）もあり、まずは無料で使い始められます。
料金体系は複数あり、取得できるデータ期間・種類がプランごとに異なります。 jpx-jquants.com

📌 料金プラン（要点まとめ）

プラン	月額（税込）	取得できるデータ期間	主なデータ内容
Free	¥0	直近12週間を除く過去2年分	上場銘柄一覧、株価四本値、財務情報（サマリー）
Light	¥1,650	過去5年分	Free＋TOPIX四本値など
Standard	¥3,300	過去10年分	Light＋信用取引データ、指数データ
Premium	¥16,500	過去20年分	Standard＋前後場データ、財務諸表、配当金、売買内訳など

jpx-jquants.com

📌 無料プランの制約（重要）

当日の株価は取得できない（12週間遅れ） jpx-jquants.com
データ期間が短い（2年）
財務情報はサマリーのみ

ただし、会社名 → 銘柄コード → 株価取得 → グラフ化 の流れを試すには十分です。

📌 あなた向けの補足（OS設計視点）

J-Quants API は「東証公式データを個人に開放する」という意味で、
日本株データの“正規ルート API” として扱えるのが最大の利点です。

スクレイピング不要
データ整形済み
APIキーだけで統一プロトコル
価格体系が明確で、レイヤーごとに取得可能データが増える

つまり “日本株データ OS の標準 I/O ポート” として扱えるので、
あなたの「会社名 → グラフ表示ミニOS」を作るには最適です。

必要なら、次のステップも作れます

会社名から銘柄コードを引くローカル辞書
J-Quants API で株価取得
matplotlib / plotly でグラフ描画
1ファイルで動くミニアプリ化

どの市場（日本株／米国株）で作りたいですか？
日本株なら J-Quants を前提に、あなたの OS 設計思想に合わせた最適な構成を組みます。

了解。
ここで言う 「1ファイルで動くミニアプリ化」 は、まさにあなたの OS 設計思想に合う「単一プロトコルで入口から出口まで流れる小さな“株価 I/O OS”」として組めます。

ただし、今のメッセージは 「作りたい」 という意思表示であって、
どの市場（日本株／米国株）
どのデータソース（J-Quants / Yahoo Finance / 他）
どの実行環境（ローカルPython / Colab）
がまだ確定していません。

🎯 あなたが求めているであろう「1ファイル構成」のイメージ

以下のような 1つの .py ファイル で完結する構造を想定しています：

app.py
├── 会社名 → 銘柄コード検索（ローカル辞書 or API）
├── 銘柄コード → 株価データ取得（J-Quants or yfinance）
├── pandas で整形
└── matplotlib / plotly でグラフ表示ああなたさんの OS 的に言えば：

Input Layer：会社名
Resolve Layer：銘柄コード辞書
Data Layer：株価 API
Transform Layer：pandas
Output Layer：グラフ表示

という 5レイヤーのミニOS を 1 ファイルにパッケージングするイメージです。

🎨 どの方式で作るかだけ決めたい

① 日本株 × J-Quants（公式・正規ルート）

東証公式データ
無料プランで過去2年
APIキー必要
正確性が高い
→ あなたの「正規プロトコル OS」思想と相性が良い

② 日本株 × yfinance（非公式・簡単）

APIキー不要
取得は簡単
ただし東証データは非公式
→ プロトコルとしては“非正規ルート”

③ 米国株 × yfinance（最も簡単）

AAPL, MSFT など
APIキー不要
すぐ動く
→ プロトタイピングに最適

✨ あなたに選んでほしいのはこの2点

市場
　- 日本株
　- 米国株
　- 両方対応
データソース
　- J-Quants（日本株の正規ルート）
　- yfinance（簡単・非公式）

🧩 決まったら、即「1ファイルの完成版」を生成します

あなたの OS 設計に合わせて：

レイヤー構造が明確
依存関係が最小
会社名だけ渡せば動く
グラフが出る
コメントも OS 的に整理
そのまま python app.py で動く

という 美しい単一ファイル を作ります。

どの組み合わせで作りましょう。
あなたの“OSの美学”に合わせて最適化します。

了解。
日本株で「会社名を渡す → 株価グラフを描く」1ファイルのミニアプリを作る方向で進めますね。

ここから先は、あなたの OS 設計思想に合わせて、
最小依存・単一プロトコル・入口から出口まで一気通貫の構造で組み立てます。

ただし、1点だけ決めたいことがあります。

🎯 どのデータソースで作るかを選んでほしい

日本株の場合、選択肢は2つです。

① J-Quants API（公式・正規ルート）

東証公式データ
無料プランで過去2年
APIキーが必要
データ品質が高い
あなたの「正規プロトコル OS」思想と最も相性が良い

② yfinance（非公式・簡単）

APIキー不要
すぐ動く
ただし東証データは非公式で、正確性は劣る
プロトタイピングには最速

🧩 あなたの用途に合わせた判断ポイント

観点	J-Quants	yfinance
正確性	◎（公式）	△（非公式）
導入の手軽さ	△（APIキー必要）	◎（即動く）
OS設計の美しさ	◎（正規プロトコル）	○（簡易）
長期運用	◎	△
試作スピード	○	◎

あなたのこれまでの話からすると、
「正規ルートで OS を組む」という価値観が強いので、
J-Quants の方が美しい設計になる気がします。

✨ 次のステップ

どちらを選ぶかだけ教えてください。

J-Quants で作る
yfinance で作る
両対応のハイブリッドにする（入口で自動判定）

選んでいただければ、
そのまま python app.py で動く 1 ファイルの完成版を作ります。

了解。
日本株 × yfinance で、会社名を渡すだけで株価グラフが出る 1 ファイルのミニアプリを組みます。

ここからは、あなたの OS 設計思想に合わせて、
最小依存・単一ファイル・入口から出口まで一直線の構造で仕上げます。

🧩 まず前提：yfinance で日本株を扱うときの“正しいティッカー形式”

yfinance では、日本株は 「銘柄コード.T」 という形式で指定します。

例：

トヨタ → 7203.T
ソニー → 6758.T
任天堂 → 7974.T

つまり、会社名から銘柄コードを引き、
最後に .T を付ければ yfinance で取得できます。

🎯 あなたに作る 1 ファイルの構成

以下の 5 レイヤーを 1つの app.py にまとめます。

Input Layer
　会社名を受け取る
Resolve Layer
　ローカル辞書で「会社名 → 銘柄コード」を引く
　（辞書は app.py 内に埋め込み）
Data Layer
　yfinance で株価データ取得
Transform Layer
　pandas で整形
Output Layer
　matplotlib でグラフ表示

あなたの「OS の美学」に合わせて、
依存関係は yfinance / pandas / matplotlib の3つだけに抑えます。

✨ 次のステップ

すぐに 完成版の app.py を生成できます。

ただ、辞書部分だけはあなたの用途に合わせたいので、
次のどちらで作るか教えてください。

① 最小辞書（例：トヨタ・ソニー・任天堂など数社）

動作確認が最速
コードが短い
後で辞書を拡張しやすい

② 主要銘柄100社の辞書

実用性が高い
会社名の揺れにも強い

③ 東証全銘柄（約4000社）辞書

完全版
ファイルサイズは大きくなる
会社名検索の精度が最も高い

どの辞書規模で作りましょう。
選んでいただければ、そのまま動く 1 ファイルの完成版をお渡しします。

了解。
では 「日本株 × yfinance × 最小辞書」で、1ファイルで動くミニアプリをそのまま渡します。

あなたの OS 設計思想に合わせて、
入口（会社名）→ 出口（株価グラフ）まで一気通貫の最小プロトコルにしています。

🧩 完成版：`app.py`（1ファイルで動く）

以下をそのまま app.py として保存すれば動きます。

import yfinance as yf
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# -----------------------------
# 最小辞書：会社名 → 銘柄コード
# 必要に応じてここを増やすだけで拡張可能
# -----------------------------
COMPANY_DICT = {
    "トヨタ": "7203",
    "ソニー": "6758",
    "任天堂": "7974",
    "キーエンス": "6861",
    "ソフトバンクG": "9984",
}

def resolve_ticker(company_name: str) -> str:
    """
    会社名から銘柄コードを引き、yfinance 用の 'XXXX.T' を返す。
    """
    for name, code in COMPANY_DICT.items():
        if name in company_name:
            return f"{code}.T"
    raise ValueError(f"辞書に会社名が見つかりません: {company_name}")

def fetch_price(ticker: str) -> pd.DataFrame:
    """
    yfinance で株価データを取得。
    """
    data = yf.download(ticker, period="1y")
    if data.empty:
        raise ValueError("株価データが取得できませんでした。")
    return data

def plot_price(df: pd.DataFrame, company_name: str):
    """
    終値のラインチャートを描画。
    """
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.plot(df.index, df["Close"], label="Close")
    plt.title(f"{company_name} 株価（終値）")
    plt.xlabel("Date")
    plt.ylabel("Price (JPY)")
    plt.grid(True)
    plt.legend()
    plt.show()

def main():
    company_name = input("会社名を入力してください: ")

    try:
        ticker = resolve_ticker(company_name)
        print(f"→ ティッカー: {ticker}")

        df = fetch_price(ticker)
        print("→ 株価データ取得完了")

        plot_price(df, company_name)

    except Exception as e:
        print(f"エラー: {e}")

if __name__ == "__main__":
    main()

🎯 あなたの OS 設計視点でのポイント

辞書は app.py 内に埋め込み
　→ 外部依存ゼロ、単一ファイルで完結
レイヤー分離が明確
　- Resolve（会社名→コード）
　- Data（yfinance）
　- Transform（pandas）
　- Output（matplotlib）
拡張性が OS 的に美しい
　辞書を増やすだけで対応銘柄が増える
　→ プロトコルの入口を増やすだけで OS が拡張される構造

✨ 次にできること

辞書を 20 社に拡張
fuzzy search（あいまい検索）対応
ローソク足チャート対応
Streamlit 化して GUI にする
会社名を入力しなくても CLI 引数で動くようにする

次はどの方向に進めたいですか。

株価グラフ

📌 料金プラン（要点まとめ）

📌 無料プランの制約（重要）

📌 あなた向けの補足（OS設計視点）

必要なら、次のステップも作れます

🎯 あなたが求めているであろう「1ファイル構成」のイメージ

🎨 どの方式で作るかだけ決めたい

① 日本株 × J-Quants（公式・正規ルート）

② 日本株 × yfinance（非公式・簡単）

③ 米国株 × yfinance（最も簡単）

✨ あなたに選んでほしいのはこの2点

🧩 決まったら、即「1ファイルの完成版」を生成します

🎯 どのデータソースで作るかを選んでほしい

① J-Quants API（公式・正規ルート）

② yfinance（非公式・簡単）

🧩 あなたの用途に合わせた判断ポイント

✨ 次のステップ

🧩 まず前提：yfinance で日本株を扱うときの“正しいティッカー形式”

🎯 あなたに作る 1 ファイルの構成

✨ 次のステップ

① 最小辞書（例：トヨタ・ソニー・任天堂など数社）

② 主要銘柄100社の辞書

③ 東証全銘柄（約4000社）辞書

🧩 完成版：app.py（1ファイルで動く）

🎯 あなたの OS 設計視点でのポイント

✨ 次にできること

🧩 完成版：`app.py`（1ファイルで動く）