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2020年08月30日
オリックス(8591)の株主優待カタログの品(鎌倉ハム)が到着
![オリックス-鎌倉ハム.jpg](/twodaysbozu/file/undefined/E382AAE383AAE38383E382AFE382B9-E98E8CE58089E3838FE383A0-thumbnail2.jpg)
うちは朝食にハムがでることが多いので、優待で積極的にとるようにしています。
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サカタのタネ(1377)の株主優待カタログが到着
株数によってコースが違います。(Aコース:100-299、Bコース:300-999、Cコース:1000-)
![サカタ1.jpg](/twodaysbozu/file/E382B5E382ABE382BF1-thumbnail2.jpg)
![サカタ2.jpg](/twodaysbozu/file/E382B5E382ABE382BF2-thumbnail2.jpg)
![サカタ3.jpg](/twodaysbozu/file/E382B5E382ABE382BF3-thumbnail2.jpg)
私は1000株保有していたのでCコースです。ローストビーフにします!
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サカタのタネの権利確定日は5月末です。
(追記)到着したローストビーフはこちらの記事をご参照下さい。
(追記)2021年度の優待はこちらの記事をご参照下さい。
2020年08月23日
オリックス(8591)の株主優待カタログの品(鶏のバーベキューセット)が到着
![オリックス-鶏肉.jpg](/twodaysbozu/file/E382AAE383AAE38383E382AFE382B9-E9B68FE88289-thumbnail2.jpg)
![オリックス-鶏肉チラシ.jpg](/twodaysbozu/file/E382AAE383AAE38383E382AFE382B9-E9B68FE88289E38381E383A9E382B7-thumbnail2.jpg)
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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2020年08月22日
ニッケ(3201)からの優待(QUOカード500円)が到着
![ニッケ.jpg](/twodaysbozu/file/E3838BE38383E382B1-thumbnail2.jpg)
これとは別にカタログが届きます。
![ニッケ_カタログ0.jpg](/twodaysbozu/file/E3838BE38383E382B1_E382ABE382BFE383ADE382B00-thumbnail2.jpg)
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)。
![ニッケ_カタログ1.jpg](/twodaysbozu/file/E3838BE38383E382B1_E382ABE382BFE383ADE382B01-thumbnail2.jpg)
![ニッケ_カタログ2.jpg](/twodaysbozu/file/E3838BE38383E382B1_E382ABE382BFE383ADE382B02-thumbnail2.jpg)
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。
2020年08月19日
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の品が到着
ヱビスビールは350ml×6本+250ml×2本です。
![東海東京_エビス.jpg](/twodaysbozu/file/E69DB1E6B5B7E69DB1E4BAAC_E382A8E38393E382B9-thumbnail2.jpg)
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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![](https://www17.a8.net/0.gif?a8mat=3BI7WF+GGEBOY+2HOM+BWGDT)
ジャムセットは3つです。
![東海東京_ジャム.jpg](/twodaysbozu/file/E69DB1E6B5B7E69DB1E4BAAC_E382B8E383A3E383A0-thumbnail2.jpg)
![東海東京_ジャム_箱.jpg](/twodaysbozu/file/E69DB1E6B5B7E69DB1E4BAAC_E382B8E383A3E383A0_E7AEB1-thumbnail2.jpg)
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)。
![]() | 価格:3,024円 |
![](https://www18.a8.net/0.gif?a8mat=3BI7WF+GGEBOY+2HOM+BWGDT)
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。
【Pythonで株価予測 (3)】株式分割・併合データの適用
![9437_old.png](/twodaysbozu/file/undefined/9437_old-thumbnail2.png)
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。
![](https://www14.a8.net/0.gif?a8mat=3HE7KR+5Q0036+4PGA+BXYE9)
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。
![9437.png](/twodaysbozu/file/undefined/9437-thumbnail2.png)
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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2020年08月15日
【Pythonで株価予測 (2)】株式分割・併合情報データの作成
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。
![](https://www14.a8.net/0.gif?a8mat=3HE7KR+5Q0036+4PGA+BXYE9)
![]() | 価格:4,070円 |
![](https://www18.a8.net/0.gif?a8mat=3BI7WF+GGEBOY+2HOM+BWGDT)
2020年08月13日
ツルハホールディングス(3391)の株主優待が到着
2020年08月11日
【Pythonで株価予測 (1)】Pythonの勉強がてら、株価予測プログラムを作ってみる
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)
![2331.png](/twodaysbozu/file/2331-thumbnail2.png)
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。
![](https://www14.a8.net/0.gif?a8mat=3HE7KR+5Q0036+4PGA+BXYE9)
![](https://www17.a8.net/0.gif?a8mat=3HE7KR+61WO6Q+3L4M+6F1WH)
![](https://www12.a8.net/0.gif?a8mat=3BI7WF+GI6MIA+1WP2+63H8H)
2020年08月08日
アイコム(6820)の優待のカタログ品(肉)が到着
![アイコム_肉.jpg](/twodaysbozu/file/E382A2E382A4E382B3E383A0_E88289-thumbnail2.jpg)
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。
![アイコム_カタログ表紙.jpg](/twodaysbozu/file/E382A2E382A4E382B3E383A0_E382ABE382BFE383ADE382B0E8A1A8E7B499-thumbnail2.jpg)
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。
![アイコム_カタログ果物.jpg](/twodaysbozu/file/E382A2E382A4E382B3E383A0_E382ABE382BFE383ADE382B0E69E9CE789A9-thumbnail2.jpg)
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。
![アイコム_カタログ肉.jpg](/twodaysbozu/file/E382A2E382A4E382B3E383A0_E382ABE382BFE383ADE382B0E88289-thumbnail2.jpg)
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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