今回は投資信託の比較をするための データ抽出についてです。


解説動画はこちら


 

投資信託の成績比較


今回は投資信託の銘柄選定のために
投資信託の比較をしていきたいと思います。

データをお借りする先はこちら

みんかぶ



データを取得する

リンク先から、比較したい銘柄を選択して
「選択したファンドを比較する」ボタンをクリックすると
銘柄比較画面に飛べるので、そこのURLをコピーしておきます。

このコードでそのページのデータが取得できます。

import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import re

url = "ここにペースト"
res = requests.get(url)

データ化する

そのままでは使いづらいので
読み込みできる形にします。

soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
table = soup.find("table",class_=re.compile("w-full border-t border-slate-300"))
trs = table.find_all("tr")
data = []
for tr in trs:
    tds = tr.find_all("td")
    tmp = []
    for td in tds:
        tmp.append(td.text.replace("\n",""))
    data.append(tmp)
   
df = pd.DataFrame(data)
df

これでデータフレームになり見やすくなりました。
ここから、使うデータだけに絞り込み整形していきます。




ファンド名、リターン、シャープレシオのみ取得する


先ほどのまでのコードで
全体のデータが取得できていたら
必要なものののみ整形します。

今回はファンド名、リターン、シャープレシオの値を使用します。

リターン、シャープレシオの値は
1,3,5年ごとの値になっているので
正規表現でうまく抜き出してデータ化します。

fand_name = data[0]
r1,r3,r5 = [],[],[]
for text in data[10]:
    pat = re.compile(
        r'(\d+)年([+-]?\d+(?:\.\d+)?%?|-)'
        r'(?=\d年|$)'
    )
    pairs = re.findall(pat, text)
    result = {int(y): float(v.replace("%","")) if v!="-" else 0 for y, v in pairs }
    r1.append(result[1])
    r3.append(result[3])
    r5.append(result[5])
    
s1,s3,s5 = [],[],[]
for text in data[11]:
    pat = re.compile(
      r'(\d+)年([+-]?\d+(?:\.\d+)?|-)'
      r'(?=\d年|$)'
    )
    pairs = re.findall(pat, text)
    result = {int(y): float(v) if v!="-" else 0 for y, v in pairs }
    s1.append(result[1])
    s3.append(result[3])
    s5.append(result[5])

df2 = pd.DataFrame()
df2["ファンド名"] = fand_name
df2["1年リターン"] = r1
df2["3年リターン"] = r3
df2["5年リターン"] = r5
df2["1年シャープレシオ"] = s1
df2["3年シャープレシオ"] = s3
df2["5年シャープレシオ"] = s5
df2

ここでうまくファンド名と数値データのみになっていれば
可視化して比較することができます。




ということになります。

シャープレシオが低い  = リスクを取りすぎている
とも取れます。


一般的な目安としては

シャープレシオの値	評価
2.0以上	非常に優れた運用成績
1.0から2.0	良好な運用成績
0.5から1.0	平均的な運用成績
0.5未満	改善の余地がある運用成績

ということになっているようです。

早速比較してみましょう

import plotly.express as px

fig = px.scatter(
    df2,
    x="5年リターン",
    y="5年シャープレシオ",
    color="ファンド名",
    hover_name="ファンド名",
    title="ファンド別：5年リターン × 5年シャープレシオ",
)

fig.update_layout(
    xaxis_title="5年リターン (%)",
    yaxis_title="5年シャープレシオ",
    legend_title="ファンド名",
)

fig.show()

今回はここまでです
それでは

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