J-Quants API の使い方

kabukit は、httpx を使った非同期設計になっており、Jupyter や marimo のような非同期処理を直接扱えるノートブック環境で快適に利用できます。

このガイドでは、kabukit が提供する高レベルなモジュール関数と、より詳細な制御が可能な JQuantsClient の使い方を解説します。

認証設定

API を利用するには、事前にコマンドラインで J-Quants API の ID トークンを取得しておく必要があります。詳細は、CLIの使い方の「認証設定」セクションを参照してください。

モジュールレベル関数

kabukit は、手軽に J-Quants API からデータを取得できるモジュールレベル関数を提供します。これらの関数は内部で非同期処理を並列実行するため、効率的に情報を取得できます。

上場銘柄一覧 (`get_info`)

kabukit.get_info 関数は、上場銘柄の情報を取得します。

銘柄コード (4 桁または 5 桁の文字列) を指定すると、指定した銘柄の情報を取得できます。

from kabukit import get_info

df = await get_info("7203")  # または "72030"
df.select("Date", "Code", "CompanyName", "MarketCodeName")

shape: (1, 4)

Date	Code	CompanyName	MarketCodeName
date	str	str	cat
2025-10-20	"72030"	"トヨタ自動車"	"プライム"

銘柄コードを省略すると、全上場銘柄の情報を取得できます。

df = await get_info()  # 全上場銘柄一覧を取得
df = df.filter(MarketCodeName="プライム")  # 市場区分がプライムの銘柄を選択
df.select("Date", "Code", "CompanyName", "MarketCodeName")

shape: (1_616, 4)

Date	Code	CompanyName	MarketCodeName
date	str	str	cat
2025-10-20	"13010"	"極洋"	"プライム"
2025-10-20	"13320"	"ニッスイ"	"プライム"
2025-10-20	"13330"	"マルハニチロ"	"プライム"
…	…	…	…
2025-10-20	"99910"	"ジェコス"	"プライム"
2025-10-20	"99970"	"ベルーナ"	"プライム"

財務情報 (`get_statements`)

kabukit.get_statements 関数は、企業の四半期毎の決算短信サマリーや業績・配当情報の修正に関する開示情報（主に数値データ）を取得します。

銘柄コードを指定すると、指定した銘柄の全期間分の財務情報を取得できます。

from kabukit import get_statements

df = await get_statements("7203")
df.select("DisclosedDate", "Code", "TypeOfDocument")

shape: (41, 3)

DisclosedDate	Code	TypeOfDocument
date	str	str
2015-11-05	"72030"	"2QFinancialStatements_Consolid…
2016-02-05	"72030"	"3QFinancialStatements_Consolid…
2016-05-11	"72030"	"FYFinancialStatements_Consolid…
…	…	…
2025-05-08	"72030"	"FYFinancialStatements_Consolid…
2025-08-07	"72030"	"1QFinancialStatements_Consolid…

銘柄コードのリストを指定すると、複数銘柄の全期間分の財務情報を一度に取得できます。このとき、J-Quants API へのリクエストは非同期で並列に行われます。

from polars import col as c
import polars as pl

# 複数銘柄の財務情報を取得
df = await get_statements(["7203", "9984", "8306", "6758"])

# 銘柄コードごとに集計
df.group_by(c.Code).agg(
    pl.len().alias("財務情報の数"),
    c.DisclosedDate.first().alias("初回開示日"),
    c.DisclosedDate.last().alias("最終開示日"),
)

shape: (4, 4)

Code	財務情報の数	初回開示日	最終開示日
str	u32	date	date
"67580"	46	2015-10-29	2025-08-07
"72030"	41	2015-11-05	2025-08-07
"83060"	45	2015-11-13	2025-08-07
"99840"	43	2015-11-04	2025-08-07

銘柄コードを指定しない場合、全銘柄の財務情報を全期間に渡って取得します。データ量が大きくなるため、コマンドラインインターフェースの利用を推奨します。ノートブックで試す場合は、max_items で取得する銘柄数を制限できます。また、progress に marimo のプログレスバーを指定することで、進捗を可視化することができます。

import marimo as mo

# 最初の3銘柄だけ取得。その際、プログレスバーを表示
df = await get_statements(max_items=3, progress=mo.status.progress_bar)
df.group_by(c.Code).agg(pl.len())

shape: (3, 2)

Code	len
str	u32
"13010"	51
"130A0"	9
"13320"	45

株価情報 (`get_prices`)

kabukit.get_prices 関数は、株価情報を取得します。

株価情報は、分割・併合を考慮した調整済み株価（小数点第２位四捨五入）と調整前の株価の両方を含みます。

銘柄コードを指定すると、指定した銘柄の全期間分の株価情報を取得できます。

from kabukit import get_prices

df = await get_prices("7203")
df.select("Date", "Code", "Open", "High", "Low", "Close", "Volume")

shape: (2_444, 7)

Date	Code	Open	High	Low	Close	Volume
date	str	f64	f64	f64	f64	f64
2015-10-20	"72030"	1480.0	1480.2	1460.6	1464.0	2.76615e7
2015-10-21	"72030"	1470.4	1493.6	1468.0	1493.4	4.2705e7
2015-10-22	"72030"	1481.2	1496.6	1478.8	1485.6	3.235e7
…	…	…	…	…	…	…
2025-10-17	"72030"	2920.0	2960.5	2920.0	2933.5	1.43169e7
2025-10-20	"72030"	2988.5	3003.0	2971.0	3003.0	2.05746e7

銘柄コードのリストを指定すると、複数銘柄の全期間分の株価情報を一度に取得できます。

df = await get_prices(["7203", "9984", "8306", "6758"])

# 銘柄コードごとに集計
df.group_by(c.Code).agg(
    pl.len().alias("日数"),
    c.Low.min().alias("最安値"),
    c.High.max().alias("最高値"),
    c.Close.last().alias("直近終値"),
    c.TurnoverValue.mean().alias("1日あたり平均取引代金"),
)

shape: (4, 6)

Code	日数	最安値	最高値	直近終値	1日あたり平均取引代金
str	u32	f64	f64	f64	f64
"67580"	2444	439.8	4648.0	4420.0	4.1575e10
"72030"	2444	983.4	3891.0	3003.0	5.7052e10
"83060"	2444	380.0	2405.0	2325.0	5.5405e10
"99840"	2444	2066.5	24985.0	24985.0	8.3427e10

銘柄コードを指定しない場合、全銘柄の株価情報を全期間に渡って取得します。データ量が非常に大きくなるため、コマンドラインインターフェースの利用を推奨します。ノートブックで試す場合は、max_items で取得する銘柄数を制限できます。また、progress に marimo のプログレスバーを指定することで、進捗を可視化することができます。

# 最初の3銘柄だけ取得。その際、プログレスバーを表示
df = await get_prices(max_items=3, progress=mo.status.progress_bar)
df.group_by(c.Code).agg(pl.len())

shape: (3, 2)

Code	len
str	u32
"13010"	2444
"130A0"	415
"13320"	2444

JQuantsClient

JQuantsClient の各メソッドは、J-Quants APIの仕様に対応した実装となっています。また、より詳細な制御（例: タイムアウト設定、リトライポリシーの変更など）が必要な場合に直接利用します。特に、JQuantsClient.client 属性は httpx.AsyncClient のインスタンスであるため、httpx が提供する豊富なメソッドや設定に直接アクセスすることが可能です。

ノートブックで kabukit.JQuantsClient をインポートしてインスタンスを作成します。

from kabukit import JQuantsClient

client = JQuantsClient()
# ここで API を呼び出す
await client.aclose()  # 最後に手動でセッションを閉じる

async with 構文を使うことで、セッションを安全に管理できます。

async with JQuantsClient() as client:
    # このブロック内で API を呼び出す
    pass
# 自動でセッションが閉じられる

上場銘柄一覧 (`get_info`)

JQuantsClient.get_info メソッドは、上場銘柄の情報を取得します。J-Quants API の上場銘柄一覧 (/listed/info) に対応します。

引数に銘柄コードを指定して、指定した銘柄の情報を取得します。実行した日付あるいは翌営業日の情報となります。

from kabukit import JQuantsClient

client = JQuantsClient()

df = await client.get_info("7203")  # トヨタ自動車
df.select("Date", "Code", "CompanyName", "Sector17CodeName")

shape: (1, 4)

Date	Code	CompanyName	Sector17CodeName
date	str	str	cat
2025-10-20	"72030"	"トヨタ自動車"	"自動車・輸送機"

date 引数に日付を指定して、指定した日付の全銘柄情報を取得します。

df = await client.get_info(date="2020-10-01")
df = df.filter(c.Sector17CodeName != "その他")  # 投資信託などを除く
df.select("Date", "Code", "CompanyName", "Sector17CodeName")

shape: (3_727, 4)

Date	Code	CompanyName	Sector17CodeName
date	str	str	cat
2020-10-01	"13010"	"極洋"	"食品"
2020-10-01	"13320"	"日本水産"	"食品"
2020-10-01	"13330"	"マルハニチロ"	"食品"
…	…	…	…
2020-10-01	"99960"	"サトー商会"	"商社・卸売"
2020-10-01	"99970"	"ベルーナ"	"小売"

引数を指定しない場合、実行した日付の全銘柄情報を取得します。

df = await client.get_info()
df = df.filter(c.Sector17CodeName != "その他")  # 投資信託などを除く
df.select("Date", "Code", "CompanyName", "Sector33CodeName")

shape: (3_946, 4)

Date	Code	CompanyName	Sector33CodeName
date	str	str	cat
2025-10-20	"13010"	"極洋"	"水産・農林業"
2025-10-20	"130A0"	"Ｖｅｒｉｔａｓ　Ｉｎ　Ｓｉｌｉｃｏ"	"医薬品"
2025-10-20	"131A0"	"ＣＣＮグループ"	"情報･通信業"
…	…	…	…
2025-10-20	"99960"	"サトー商会"	"卸売業"
2025-10-20	"99970"	"ベルーナ"	"小売業"

財務情報 (`get_statements`)

JQuantsClient.get_statements メソッドは、企業の四半期毎の決算短信サマリーや業績・配当情報の修正に関する開示情報（主に数値データ）を取得します。J-Quants API の財務情報 (/fins/statements) に対応します。

引数に銘柄コードを指定して、指定した銘柄の全期間分の財務情報を取得します。

df = await client.get_statements("7203") # トヨタ自動車
df.select("DisclosedDate", "Code", "TypeOfDocument", "NetSales", "Profit")

shape: (41, 5)

DisclosedDate	Code	TypeOfDocument	NetSales	Profit
date	str	str	f64	f64
2015-11-05	"72030"	"2QFinancialStatements_Consolid…	1.4091e13	1.2581e12
2016-02-05	"72030"	"3QFinancialStatements_Consolid…	2.1431e13	1.8861e12
2016-05-11	"72030"	"FYFinancialStatements_Consolid…	2.8403e13	2.3127e12
…	…	…	…	…
2025-05-08	"72030"	"FYFinancialStatements_Consolid…	4.8037e13	4.7651e12
2025-08-07	"72030"	"1QFinancialStatements_Consolid…	1.2253e13	8.4134e11

date 引数に日付を指定して、指定した日付に開示された財務情報を取得します。

df = await client.get_statements(date="2025-10-16")
df.select("DisclosedDate", "Code", "TypeOfDocument", "Profit", "ForecastProfit")

shape: (8, 5)

DisclosedDate	Code	TypeOfDocument	Profit	ForecastProfit
date	str	str	f64	f64
2025-10-16	"86220"	"EarnForecastRevision"	null	null
2025-10-16	"63250"	"EarnForecastRevision"	null	null
2025-10-16	"79110"	"EarnForecastRevision"	null	6.5000e10
…	…	…	…	…
2025-10-16	"34810"	"FYFinancialStatements_Consolid…	3.8060e9	null
2025-10-16	"93410"	"EarnForecastRevision"	null	4.17e8

株価情報 (`get_prices`)

JQuantsClient.get_prices メソッドは、株価情報を取得します。J-Quants API の株価四本値 (/prices/daily_quotes) に対応します。

株価情報は、分割・併合を考慮した調整済み株価（小数点第２位四捨五入）と調整前の株価の両方を含みます。

引数に銘柄コードを指定して、指定した銘柄の全期間分の株価情報を取得します。

df = await client.get_prices("7203") # トヨタ自動車
df.select("Date", "Code", "Open", "High", "Low", "Close", "Volume")

shape: (2_444, 7)

Date	Code	Open	High	Low	Close	Volume
date	str	f64	f64	f64	f64	f64
2015-10-20	"72030"	1480.0	1480.2	1460.6	1464.0	2.76615e7
2015-10-21	"72030"	1470.4	1493.6	1468.0	1493.4	4.2705e7
2015-10-22	"72030"	1481.2	1496.6	1478.8	1485.6	3.235e7
…	…	…	…	…	…	…
2025-10-17	"72030"	2920.0	2960.5	2920.0	2933.5	1.43169e7
2025-10-20	"72030"	2988.5	3003.0	2971.0	3003.0	2.05746e7

date 引数に日付を指定して、全上場銘柄について指定された日付の株価情報を取得します。

df = await client.get_prices(date="2025-10-17")
df.select("Date", "Code", "Open", "High", "Low", "Close", "Volume")

shape: (4_414, 7)

Date	Code	Open	High	Low	Close	Volume
date	str	f64	f64	f64	f64	f64
2025-10-17	"13010"	4870.0	4900.0	4850.0	4880.0	14300.0
2025-10-17	"13050"	3368.0	3385.0	3355.0	3365.0	167560.0
2025-10-17	"13060"	3331.0	3350.0	3319.0	3324.0	1.82882e6
…	…	…	…	…	…	…
2025-10-17	"99960"	2000.0	2015.0	2000.0	2015.0	500.0
2025-10-17	"99970"	995.0	999.0	992.0	997.0	111600.0

from_, to 引数で期間を指定することもできます。このとき銘柄コードは必須です。

df = await client.get_prices("7203", from_="2025-01-01", to="2025-05-31")

# 月次の株価四本値を求める
df.group_by(c.Date.dt.truncate("1mo"), c.Code).agg(
    c.Open.first(),
    c.High.max(),
    c.Low.min(),
    c.Close.last(),
    c.Volume.sum(),
).sort(c.Code, c.Date)

shape: (5, 7)

Date	Code	Open	High	Low	Close	Volume
date	str	f64	f64	f64	f64	f64
2025-01-01	"72030"	3103.0	3127.0	2786.5	2973.5	4.802512e8
2025-02-01	"72030"	2825.0	3025.0	2650.0	2689.0	5.56039e8
2025-03-01	"72030"	2744.5	2961.0	2583.5	2616.0	5.735038e8
2025-04-01	"72030"	2649.0	2841.0	2226.5	2729.0	8.063114e8
2025-05-01	"72030"	2727.0	2879.5	2598.0	2769.0	5.424135e8

DataFrameのカラム名について

J-Quants API から返される JSON 形式のデータは、JQuantsClientクラスの各メソッドで Polars DataFrame に変換されます。その際、後続の分析を行いやすくするために、一部のカラム名が変更されます。

財務情報

株式数に関するカラム名は、文字数を短縮するため、および、意味を明確にするために、以下のように変更されます。

期末発行済株式数（自己株式を含む）
- （変更前）NumberOfIssuedAndOutstandingSharesAtTheEndOfFiscalYearIncludingTreasuryStock
- （変更後）IssuedShares
期末自己株式数
- （変更前）NumberOfTreasuryStockAtTheEndOfFiscalYear
- （変更後）TreasuryShares
期中平均株式数（自己株式を含まない）
- （変更前）AverageNumberOfShares
- （変更後）AverageOutstandingShares

株価情報

株価に関するカラム名が以下のように変更されます。

J-Quants API では、調整済みの値に Adjustment プレフィックスを付けています。kabukit ではカラム名を単純化するために、プレフィックスのない Open, Close などで、調整済みの値を表します。
Raw プレフィックスが付いているものが、調整前の実際に取引に使われた値です。

下に対応表を示します。

J-Quants API	kabukit	説明
AdjustmentOpen	Open	調整済み始値
AdjustmentHigh	High	調整済み高値
AdjustmentLow	Low	調整済み安値
AdjustmentClose	Close	調整済み終値
AdjustmentVolume	Volume	調整済み取引高
Open	RawOpen	始値（調整前）
High	RawHigh	高値（調整前）
Low	RawLow	安値（調整前）
Close	RawClose	終値（調整前）
Volume	RawVolume	取引高（調整前）

J-Quants API の使い方

認証設定

モジュールレベル関数

上場銘柄一覧 (get_info)

財務情報 (get_statements)

株価情報 (get_prices)

JQuantsClient

上場銘柄一覧 (get_info)

財務情報 (get_statements)

株価情報 (get_prices)

DataFrameのカラム名について

財務情報

株価情報

上場銘柄一覧 (`get_info`)

財務情報 (`get_statements`)

株価情報 (`get_prices`)

上場銘柄一覧 (`get_info`)

財務情報 (`get_statements`)

株価情報 (`get_prices`)