さばすとさんによるPower BIを用いた株価データ活用講座のまとめです。Power BIはプロフェッショナル向けの高度な機能を備えたデータ分析ツールです。無償利用可能な「Power BI Desktop」を使って株価データの活用方法を説明されています。
そろそろ熟れてきたのでPowerBIの案内でも考えてみようかと思いつつ、使い勝手の良いツールとは言い難いので需要があるのかどうか
— さばすと (@yustock) September 9, 2017
(1/10)PowerBIの入手
— さばすと (@yustock) October 8, 2017
まずはサイトへ行ってダウンロードしましょう。
登録の類は一切不要。
種類はありますが当面使うのは「Power BI Desktop」のみ。
「無料ダウンロード」で落ちてきますのでインストールします。https://t.co/s2HMBTUxDQ pic.twitter.com/aktYMeRwEr
（2/10)データの確認
— さばすと (@yustock) October 8, 2017
PowerBIが起動したらデータを取得します。
当然データはこもりばん（@moriban）さんのサイトより拝借。https://t.co/RCBDUYuAcP
今回は「最新の株価CSVデータ」を使うのでURIをコピー、認証用IDパスワードも控えます。 pic.twitter.com/By9iv2Nx73
現在のURI
https://csvex.com/kabu.plus/csv/japan-all-stock-prices/daily/japan-all-stock-prices.csv
ID・パスワード
KABU+会員制サービスのID・パスワード
(3/10)PowerBIでの取得
— さばすと (@yustock) October 8, 2017
PowerBIで「データを取得」を選択します。
リストから「Web」を選択し「接続」します。
表示されたダイアログに先程のURIを入力し「OK」とします。
認証情報を訊かれるので「基本」を選択しIDパスワードを入力します。 pic.twitter.com/AiMuYANfiE
(4/10)データの取り込み
— さばすと (@yustock) October 8, 2017
取得に成功すると自動的に型判・表示されるので「読み込み」を選択します。
編集画面が表示されますが株価の列を見ると「ABC」と表示されています。
列が「テキスト」として認識されている為で、このままでは数字として扱えないため変換を行う必要があります。 pic.twitter.com/GfUULGXJcH
(5/10)データの変換
— さばすと (@yustock) October 8, 2017
「株価」列を選択し、上メニュータブから「変換」タブを選択。
「データ型」を「10進数」に変更します。
データの置き換えダイアログが表示されるので「現在のものを置換」します。
変換が完了すると列の表示が「1,2（10進数）」に変更されます。 pic.twitter.com/suFQSNGPgn
(6/10)エラーの修正
— さばすと (@yustock) October 8, 2017
このデータ、このまま進めるとエラーが出力されていまいます。
株価が「-」になっている行があるためで、最初テキストとして認識されたのもこのせい。
修正するには列ヘッダを右クリックし「エラーの置換」を選択。
エラーを「0」に変換してやります。 pic.twitter.com/wuWnrMuCKy
(7/10)ビジュアル編集へ
— さばすと (@yustock) October 8, 2017
他のデータも同じく処理する必要がありますが、今回はお試しということで置いておきます。
「閉じて適用」を選択するとクエリエディターが終了します。
メイン画面へ戻ると右側に先程登録したデータ列が右端へ表示されています。 pic.twitter.com/Zz0x7k2SOc
(8/10)とりあえず編集
— さばすと (@yustock) October 8, 2017
「視覚化」ボックスから「テーブル」をクリックするとメイン画面に空白のボックスが表示されます。
一番右のデータリストからD&Dで「名称」「株価」を「値」のところに持っていくとボックスに値が表示されます。
これでデータを表示出来る簡易ビューワになりました。 pic.twitter.com/jcWa128lyx
(9/10)実際使うためには
— さばすと (@yustock) October 8, 2017
「最新の情報に更新」でWEB上のデータを自動で読み込みに行きます。
また、実際使うには「クエリを編集」で他のカラムのデータ型も必要に応じて変更する必要があります。
更に「データを取得」で別のデータも追加していきます。 pic.twitter.com/X2SkDUjM93
(10/10)本日はここまで
— さばすと (@yustock) October 8, 2017
その他、ビューワ以上に分析情報として使うためには「カレンダー」のデータを作ったり「リレーション」で複数のデータを関連付けたりしてやる必要があります。
参考までに、現在自分が作ってるデータのリレーション等。
とりあえず、こんなところで。 pic.twitter.com/cFGP34aldv
(10+/10)参考資料
— さばすと (@yustock) October 8, 2017
おそらく最も参考になるのは https://t.co/y3OkJ6EbjT に掲載されている「PowerBI自習書」、実践ベースの読み物です。あとは https://t.co/SpWFZR8mTM のDAXリファレンスを参考にして頑張る感じで。
肝心のちょっと解説等流してみますという発言し損ねてる。実際まともに使うにはDAX使ってメジャー作らなきゃならないので、そこが一番面倒くさいんですけどね。コピれば瞬殺ですが。
— さばすと (@yustock) October 8, 2017
PowerBIはデータ取得時の整形とリレーション構築とDAX使ってのメジャー作成が作業の殆どなんだけども、DAXが直感的じゃなくて判り難いのよね。リファレンスは挙動の記述少なすぎてアテにならんし！
— さばすと (@yustock) July 16, 2017
ということでPowerBI DAX式の一例。ざっくり言うと「フィルタで選択された範囲の'カレンダー'テーブル[日時]カラムの最終日を取得」して「取得日時より低いカレンダー範囲を選択」して「上位5件を抽出」して「それらを株価データの平均に適用」 pic.twitter.com/8zTBaQhEj5
— さばすと (@yustock) July 24, 2017
CALCULATEは第一引数で指定した式を、第二引数以降で指定したテーブル範囲で切り取る（もしくは拡大する）みたいな。これが直感的に大変判り難い。
— さばすと (@yustock) July 24, 2017
スクリーニングはオーソドックスにPERとか推定利益や時価総額算出したリストから気になった奴を個別シートでチェック、最終的にIRと短信チェック pic.twitter.com/LWWKmPwOym
— さばすと (@yustock) September 1, 2017
個別物色の主力はJQSと東2。マザが8月入ってから低調なのに対して直近で単純時価総額合計最高値を記録。セクターは多分まだ作ってない非鉄が跳ねてるのかな。 pic.twitter.com/qfas7A6xtE
— さばすと (@yustock) August 29, 2017
地政学リスク後退で防衛が下げ、ノーベル賞関連やiPhone関連等のテーマものや好業績見直しあたりが素直に伸びてる感じ。 pic.twitter.com/9UG9d2Hixm
— さばすと (@yustock) September 11, 2017
出来高5MA対当日出来高（200%以上）、前日出来高対当日出来高（200%以上）、株価前日比（プラス値）でソート。50銘柄ぐらいヒット。このうち株価上がり過ぎてないヤツが狙い目かなと思いつつ、四季報修正がちらほら混ざってる感じ。 pic.twitter.com/MtxjJDLqgJ
— さばすと (@yustock) September 18, 2017
昨日時点の初動チェック。答え合わせをしてみると、素直にいけば神話さんあたりは取れたなあ、という pic.twitter.com/jbYGaG5wud
— さばすと (@yustock) October 4, 2017
本日の小型ゲーセク。売買金額の割には出来高あるような。決算待たずオルト発進、トーセン反転、等全体的に好調な一日。決算通過すると来年に向けて色々動き出しそうですね pic.twitter.com/xwrkgw9QMo
— さばすと (@yustock) November 8, 2017
なんとなくゲーセク本決算ベースでY軸に利益、X軸に売上。左上程効率がよく、右下が効率悪い、円が時価総額。予想ベースだと幾つかガラッと位置が変わりそう。 pic.twitter.com/9hoJPJeD28
— さばすと (@yustock) August 28, 2017