- マーケットリサーチを行う:
新しい会社に投資する前に、市場調査を行うことが重要です。会社の業績、競合他社、業界のトレンドなどを調査しましょう。具体的な情報を見つけるために、以下のコード例を使用できます。
import requests
# 会社の情報を取得するAPIエンドポイント
url = "https://api.robinhood.com/stocks/{}/"
# 会社のシンボルを指定
symbol = "AAPL"
# APIリクエストを送信して会社の情報を取得
response = requests.get(url.format(symbol))
data = response.json()
# 会社の情報を表示
print("会社名:", data["name"])
print("業種:", data["industry"])
print("市場キャップ:", data["market_cap"])
- ファンダメンタル分析を行う:
会社の財務諸表や業績指標を分析することで、投資判断をすることができます。以下のコード例では、会社の収益性を評価するための指標であるROE（Return on Equity）を計算しています。
# 会社の財務データを取得するAPIエンドポイント
financials_url = "https://api.robinhood.com/stocks/{}/financials/"
# 会社の財務データを取得
financials_response = requests.get(financials_url.format(symbol))
financials_data = financials_response.json()
# ROEを計算
net_income = financials_data["net_income"]
shareholders_equity = financials_data["shareholders_equity"]
roe = net_income / shareholders_equity
# ROEを表示
print("ROE:", roe)
- テクニカル分析を行う:
株価チャートやテクニカルインジケーターを使用して、投資のタイミングを判断することができます。以下のコード例では、株価の移動平均線を計算しています。
# 株価データを取得するAPIエンドポイント
price_url = "https://api.robinhood.com/stocks/{}/historicals/"
# 過去の株価データを取得
price_response = requests.get(price_url.format(symbol))
price_data = price_response.json()
# 株価データを抽出
prices = [float(entry["close_price"]) for entry in price_data["historicals"]]
# 移動平均線を計算
window = 20
moving_average = sum(prices[-window:]) / window
# 移動平均線を表示
print("移動平均線:", moving_average)