２日ぼうずのブログ

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オリックス(8591)の株主優待のカタログで申し込んだ、鶏のバーベキューセットが到着しました。

この他にタレがついていました。なかなかのボリュームがあって、家族でも一回では食べ切れそうにありません。本当は届いた今日BBQをやりたかったのですが、カチコチに凍っていて解凍できなさそうです。

オリックス(8591)は権利確定日が３月末、100株で優待がもらえます（長期保有はグレードアップ）。カタログは7月1日に届きました。申込期限が８月末です。
先週申し込んだのですが、１週間で着いてしまいました。

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ニッケ（日本毛織）（3201）からの優待が届きました。QUOカード500円分です。


これとは別にカタログが届きます。


100株保有ですとカタログが届くだけですが、1,000株以上ですとこのカタログ品購入に使える優待券がつきます。1,000株〜→3,000円、5,000株〜→5,000円、10,000株〜→10,000円ですが、「500円毎」の券になっているそうです。カタログの商品は上の優待券を意識しているような値段設定で、ちょうど3,000円とか5,000円とかが多いようです（全額支払いに使えるようです）。

事業の中心である繊維製品の他に、食品もいくつかありました。

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ニッケの権利確定日は５月末でした。５月は優待銘柄がそれほど多くないので貴重ですね。

東海東京フィナンシャル・ホールディングス（8616）の株主優待のカタログで注文した品が到着しました。3,000株だったのでカタログから２品選べます。今回は「ヱビスビール」と「湯布院　風曜日　ジャムセット」を選びました。

ヱビスビールは350ml×６本＋250ml×２本です。

うちは私も妻も飲みますので、この量なら１日で終わります。“YEBISU”の文字が存在感ありますねー。

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ジャムセットは３つです。


ピンク色で「湯布院　風曜日」と金文字のとてもかわいい箱に入っています。ギフトにいいですね。大分県産のものでつくったジャムのようです（ゆずは宮崎県産も入っていました）。

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東海東京フィナンシャル・ホールディングスは、権利確定日は３月末、1,000株で2,000円相当を１品、3,000株で２品になります。カタログは１８個のギフトがありました。カタログ到着は６月２６日でした。７月５日に返送し、８月１９日に到着しました。

株価予測プログラムの続きです。株価予測プログラム(1)でProphetに株価を渡しますが、持っているデータが分割・併合の修正がされていないものでした。例えばNTTドコモ(9437)ですと、そのままプロットすると以下のようになります。

NTTドコモは2013年9月26日から1:100の分割がされています。





これでは予測ができませんので修正を施します。株価の分割・併合データの取得は株価予測プログラム(2) 株式分割・併合情報データの作成で作成したものです。これを読み込み、必要な株価コードの部分を探して分割前の日までを分割(この場合は100)で割ります。

import sys
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt

# 分割・併合データの読み込み
bunkatsu_data = pd.read_csv('bunkatsu.dat', sep=' ', names=['code', 'ds', 'ratio'])
bunkatsu_data['ds'] = bunkatsu_data['ds'].str.replace('/', '-')

# 株価の読み取り
code = 9437 # 株価コード
str_code = str(code)
filename = str_code + '_1'
read_data = pd.read_csv(filename, sep=' ', \
names=['ds', 'hajime', 'takane', 'yasune', 'y', 'dekidaka', 'NaN'])
analysis_data = read_data.loc[:, ['y', 'ds']]
analysis_data['ds'] = analysis_data['ds'].str.replace('/', '-')

# 株価コードの分割データのみ取り出す
bunkatsu_data = bunkatsu_data[bunkatsu_data['code'] == code].reset_index(drop=True)

# 分割データの適用
for i in range(len(bunkatsu_data)):
  date = [int(s) for s in bunkatsu_data.at[i, 'ds'].split('-')] # 分割日
  analysis_data.loc[pd.to_datetime(analysis_data['ds']) <= dt.datetime(date[0], date[1], date[2]), 'y'] \
  = analysis_data['y'] / bunkatsu_data.at[i, 'ratio']

# プロット
x = pd.to_datetime(analysis_data['ds'])
fig = plt.figure(figsize=(20,5))
plt.plot(x, analysis_data['y'][:],label='with split ('+str_code+')')
plt.legend()
plt.show()
fig.savefig(str_code + '.png')

これでプロットした図は次のようになります。

うまくいきましたので、これで予測に適用できそうです。ここしばらくは長期的に株価が上がっていますね。

↓こちらの本を参照しています。SciPy, NumPy, Pandasなど、一通りの照会がなされていて便利です。

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つくり始めた株価予想プログラムで、私の持っている株価データは株式分割・併合が考慮されたものではありません。そこで、株式分割・併合のデータ作成のプログラムをつくります。

株式分割・併合のデータはカブドット・コムによいのがありました。（リンクは付けませんが、「株式分割　カブドットコム」とかで検索できます）

データ自体はJavascriptが走ってテーブルを作成するようですので、Pythonのrequestsではデータがとれませんでした。seleniumでソースを取得したいと思います。

#!/usr/bin/python3

import sys
from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup
import requests

options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('--headless')
browser = webdriver.Chrome(options=options)

browser.get('上記、カブコムのURL')
http_src = browser.page_source
browser.quit()

tableタグのtbody内がデータですので、そこの各行からデータを取得します。分割は 1：3 のような形の場合は 3/1 = 3 というデータにしておきます。

rows = soup.find('tbody').find_all('tr')

f = open('bunkatsu.dat', mode='w')
for row in rows:
  cols = row.find_all('td')
  f.write(cols[1].text + ' ') # コード
  f.write(cols[4].text + ' ') # 分割適用前の最終日
  bunkatsu_data = cols[3].text.split('：')
  f.write(str( float(bunkatsu_data[1])/float(bunkatsu_data[0]) ) + '\n') # 分割比
f.close()

あとは、併合も同様にして作っておけばよいですね。５株→1株なら0.2というデータになります。

処理時に上記ファイルを読み込んで、分割適用前までを分割数で割ればよいことになります。

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株価予測プログラム(2)

ツルハホールディングス(3391)の株主優待が到着しました。ツルハドラッグなどのドラッグストアを展開する会社です。

優待は100株以上は2,500円分の商品券と５％割引の優待カードです。

商品券は1,000株以上で5,000円、2,000株以上で10,000円に増額されます。

商品券を返送すると同額相当の「プライベートブランド品」または「カタログギフト」、「はちみつ」に交換できます。


ツルハドラッグは歩いていける距離にはないので、カタログギフトに変えたいと思います。

ツルハホールディングス(3391)は5月15日が権利確定日です。株価は14,470円ぐらいで、結構高いですね。

pythonは全く使っていませんが、さすがにそろそろ覚えないと色々と不都合が生じてきました。
そこで、pythonの勉強がてら、株価予想のプログラムを作ってみます。というか、色々なウェブサイトから引っ張ってきて、貼り付けているだけですが。

時系列予想のライブラリとしては、Prophetを使います。
持っているデータはこんな感じ。綜合警備保障(2331)です。

2006/1/4 1810 1822 1806 1815 74000
2006/1/5 1830 1834 1810 1815 314000
2006/1/6 1845 1859 1835 1847 317900
:
2020/8/5 5010 5040 4970 5020 171600
2020/8/6 4970 5010 4940 4960 160600
2020/8/7 4975 5050 4975 5010 119500

左から、日付、始値、高値、安値、終値、出来高です。最後に空白がはいっているため、pandasで読み込んだ際、NaNの列が出来てしまいます。使うのは日付と終値だけです。

import os
import sys
import pandasas pd
from fbprophet import Prophet
import matplotlib.pyplotas plt

code = str(2331)
read_data = pd.read_csv('data/'+code, sep=' ', \
names=['ds', 'hajime', 'takane', 'yasune', 'y', 'dekidaka', 'NaN'])

# 直近500日ぐらいのデータを使用する
analysis_data = read_data.loc[:, ['y', 'ds']].iloc[-500:, :].reset_index()
analysis_data['ds'= analysis_data['ds'].str.replace('/', '-')

Maximum_value = analysis_data['y'].max()
analysis_data['cap'] = Maximum_value

model = Prophet(growth='logistic')
model.fit(analysis_data)
future = model.make_future_dataframe(periods=60, freq = 'd')
future['cap'] = Maximum_value
future = future[ future['ds'].dt.weekday < 5 ]
forecast = model.predict(future)

# 図を作成
fig = plt.figure(figsize=(20,5))
plt.plot(forecast['yhat'][:],label='Prediction ('+code+')')
plt.plot(analysis_data['y'][:],label='True ('+code+')')
plt.legend()
fig.savefig(code + '.png')

# 直近30日の平均株価に対し、予想値の上昇率を計算
Mean = analysis_data['y'].iloc[-30:].mean()
Fct_value = forecast['yhat'].iat[-1]
Rate = (Fct_value - Mean)/Mean*100
output_string = code+': ' \
+str(int(Mean))+' -> ' + str(int(Fct_value)) + ' (' + str(int(Rate)) + '%)'
if Rate > 10.0:
  print('!!! ', output_string)
elif Rate > 5.0:
  print('!! ', output_string)
else:
  print(output_string)

うーん、予想できているのか、いないのか。８月中はパッとしないが、９月から上がるのかな。

自分で作っているデータは出来高０の日は終値が０となっていたり（そんな銘柄は無視してもよいかとも思いますが）、株式分割・併合で不連続が生じてしまっていますので、それを修正する処理を今後加えたいと思います。

アイコム(6820)の優待のカタログで選択した宮崎牛焼肉用240gが到着しました。


前の記事で投稿したUSSの優待の肉と合わせて、焼肉パーティの予定です。こちらも商品到着を日付指定できるので、USSと同時に届くようにしました。

アイコムの株主優待は100株でカタログ(3,000円相当)がもらえます。

カタログの到着は6月26日ごろ、申込締切は12月11日とありました。もちろん果物とかは収穫時期前に申し込む必要があるでしょう。到着日指定もできないようです。以下のような果物がありました。

現在は梅雨が長引き、果物の値段も高いので、果物でも良かったかも。

でも、今回は焼肉にしました。

カタログの写真が小さいです。写真が小さいと魅力が少なくなるような気がしますが、ミヤチクの立派なお肉でした。美味しく頂こうかと思います。

↓普通に買うとこんな感じでしょうか。7,560円/350g*240g＝5,184円なので↓の方がよい肉ですね。

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USS(4732)の優待のカタログ品で選択した焼肉用の肉が届きました。日付指定できるので週末に楽しもうと思い、ここで指定しました。


近江牛モモ・カルビ計300gです。箱もなかなか豪華です。

USSの権利確定日は３月末、100株ならクオカード500円、500株ならギフトカード2,000円ですが、1,000株からはカタログになります。カタログは以下のような、A3紙１枚両面のものですが、写真も大きく、どの商品も魅力的です。ドーンと真ん中上段にあったお肉にしました。

カタログの到着は6月24日、申込期限は7月末でした。商品到着日を指定できます。

↓買うとこんな感じでしょうか？こちらの方が高いので良さそうですが。

千成亭　近江牛「近江牛焼肉（上カルビ）」300g送料無料 ギフト 出産内祝い 新築内祝い 快気祝い 結婚内祝い 内祝い お返し お中元 お歳暮 価格:6,480円 (2020/8/8 11:02時点) 感想(0件)

伊藤園(2593)の優待ギフトが届きました。100株でしたので、1,500円相当の商品です。

健康志向なのがいいですね。

他社の健康志向の製品には人工甘味料が使われているものが多く、それは好きでないのですが、伊藤園のは全く使われていませんでした（「微糖」とあるコーヒーにも！）。これは本当の「健康志向」な気がします。これから自販機で飲料を買うときも、伊藤園の自販機を見つけようと思います。

優待ギフトの発送者は「代表取締役社長」さんでした。「総務部株主優待係」とかから来るのより、小市民的には嬉しい気がします。

伊藤園の権利確定日は４月末です。４月の優待は少ないので、楽しみにしていました。

(8/9追記)
トマトジュース「理想のトマト（↓の商品）」を飲みました。濃厚で味も濃く、冷やして飲んだらたいへん美味しかったです。

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