EDINET

前回の記事で EDINET の XBRL データを Python で扱う方法を紹介した。今回は、その仕組みを活用して構築されている企業分析サービス「バフェット・コード」を分析し、何ができるのかを網羅的にまとめる。 バフェット・コードとは バフェット・コードは、EDINET（有価証券報告書）と TDNET（適時開示）の XBRL データをパースし、企業の財務情報をワンストップで分析できる SaaS サービスだ。バフェットコード株式会社が開発・運営している。 データパイプラインの流れは以下の通り: EDINET / TDNET から XBRL ファイルを取得 XBRL をパースして RDB に格納 過去データと株価を組み合わせて財務指標を算出 スクリーニング・比較用のデータセットを更新 このパイプラインの XBRL パース部分に、前回紹介した edinet_xbrl ライブラリが使われている。 Web アプリケーションでできること バフェット・コードの Web アプリ（buffett-code.com）では以下の機能が利用できる。 企業分析 財務データの閲覧: B/S（貸借対照表）、P/L（損益計算書）、C/S（キャッシュフロー計算書）を一覧表示 企業概況: 設立日、上場日、事業内容などの基本情報 役員一覧: 取締役・監査役の情報 大株主情報: 四半期ごとの大株主構成 セグメント情報: 事業セグメント別の業績データ 類似企業の表示: 同業他社の自動提案 スクリーニング・比較 条件検索: 財務指標（PER、PBR、ROE 等）でフィルタリング 企業比較: 複数企業の財務データを横並びで比較 株主検索: 特定の株主が保有する企業を検索 資料検索 横断検索: EDINET・TDNET の資料に加え、各社の決算説明資料や統合報告書も横断的に検索 CSV ダウンロード: 年間業績や各種指標のダウンロード Web API でできること バフェット・コードは REST API（v4）を提供しており、プログラムから財務データにアクセスできる。API の利用には有償契約が必要だが、テスト用 API キーも用意されている。 ...

EDINETで公開されている有価証券報告書のXBRLファイルを、Pythonで効率的にパース・活用する方法を紹介する。edinet-xbrl ライブラリを使えば、複雑なXBRL仕様を意識せずにデータを抽出できる。 EDINETとXBRLとは EDINET（Electronic Disclosure for Investors’ NETwork）は、金融商品取引法に基づく有価証券報告書等の開示書類を電子的に提出・閲覧するためのシステムだ。金融庁が運営しており、上場企業の決算書データをXBRL形式でダウンロードできる。 XBRL（eXtensible Business Reporting Language）は、財務・経営・投資情報を標準化されたXMLベースで記述するための言語だ。構造化されたデータとしてマシンリーダブルだが、仕様が複雑で、そのまま扱うのは難易度が高い。 edinet-xbrl ライブラリ BuffettCode/edinet_xbrl は、EDINETのXBRLファイルをPythonオブジェクトとして扱えるようにするライブラリだ。 インストール 1 pip install edinet-xbrl 基本的な使い方 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 from edinet_xbrl.edinet_xbrl_parser import EdinetXbrlParser # パーサーの初期化 parser = EdinetXbrlParser() # XBRLファイルをパースしてデータコンテナを取得 xbrl_file_path = "path/to/your/xbrl/file.xbrl" edinet_xbrl_object = parser.parse_file(xbrl_file_path) # 例: 該当年度の総資産を取得 key = "jppfs_cor:Assets" context_ref = "CurrentYearInstant" current_year_assets = edinet_xbrl_object.get_data_by_context_ref(key, context_ref).get_value() key と context_ref の特定 XBRLでは、取得したいデータ項目を key（タクソノミ要素 = データ項目の識別子）と context_ref（コンテキスト参照 = 期間や連結/単体などの条件）の組み合わせで指定する。jppfs_cor は日本GAAP財務諸表のタクソノミ名前空間だ。これらを特定するには： ...