【株×Python】QUOカードが貰える株主優待を全部買ったら年間〇〇万円分！？必要資金を計算してみた（自作スクリーニングツール付き）

import re
import pandas as pd
import yfinance as yf

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# 1. 設定：CSVファイル名を指定
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INPUT_CSV_FILE = "quo_card.csv"  # 読み込むCSVファイル名


# CSVファイルの読み込み
df = pd.read_csv(INPUT_CSV_FILE, encoding="utf-8")


# 文字列から数値を抽出する関数（1,000円相当→1000、100株→100）
def clean_to_int(val):
    if pd.isna(val):
        return 0
    num_str = re.sub(r"[^\d]", "", str(val))
    return int(num_str) if num_str else 0


df["優待金額_数値"] = df["金額"].apply(clean_to_int)
df["必要株数_数値"] = df["必要株数"].apply(clean_to_int)

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# 2. データのクレンジングと条件絞り込み
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# 各銘柄の「最低投資株数」を特定
df_min_shares = df.groupby("コード")["必要株数_数値"].min().reset_index()
df_min_shares.columns = ["コード", "ターゲット株数"]

# 最低株数の行だけに絞り込む
df_filtered = pd.merge(
    df, df_min_shares, left_on=["コード", "必要株数_数値"], right_on=["コード", "ターゲット株数"]
)

# 各権利月における最大の優待金額（長期保有条件）を採用
df_max_benefit = (
    df_filtered.groupby(["コード", "会社名", "ターゲット株数", "権利月"])[
        "優待金額_数値"
    ]
    .max()
    .reset_index()
)

# 年2回優待を合算し、購入リストのベースを作成
df_yearly = (
    df_max_benefit.groupby(["コード", "会社名", "ターゲット株数"])["優待金額_数値"]
    .sum()
    .reset_index()
)
df_yearly.rename(columns={"優待金額_数値": "年間合計優待額"}, inplace=True)

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# 3. Yahoo!ファイナンス(yfinance)から最新株価を一括取得
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print("現在、Yahoo!ファイナンスから最新の株価を一括取得しています...")

# 銘柄コードをYahoo用の形式（例: "1417.T"）に変換したリストを作成
tickers = [f"{str(code).strip()}.T" for code in df_yearly["コード"]]

# yfinanceを使って全銘柄の最新の終値を一括ダウンロード
# ※「212A」のようなアルファベット混みのコードにも対応
price_data = yf.download(tickers, period="1d")["Close"].iloc[-1]

# 取得した株価をデータフレームにマッピング
price_dict = {
    ticker.replace(".T", ""): price
    for ticker, price in price_data.items()
}
df_yearly["現在株価"] = (
    df_yearly["コード"].astype(str).str.strip().map(price_dict)
)

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# 4. 投資金額と利回りの計算
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# 投資金額 = ターゲット株数 × 現在株価
df_yearly["必要投資金額"] = (
    df_yearly["ターゲット株数"] * df_yearly["現在株価"]
)
# 優待利回り = 年間合計優待額 ÷ 必要投資金額 × 100
df_yearly["優待利回り(%)"] = (
    df_yearly["年間合計優待額"] / df_yearly["必要投資金額"] * 100
)

# 総合計の算出
total_companies = df_yearly["コード"].nunique()
total_shares = df_yearly["ターゲット株数"].sum()
total_investment = df_yearly["必要投資金額"].sum()
total_quo_amount = df_yearly["年間合計優待額"].sum()
avg_yield = total_quo_amount / total_investment * 100

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# 5. 結果の表示（画面表示のみ）
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print("\n==================================================")
print(f"■ 全銘柄長期保有買いシミュレーション結果")
print("==================================================")
print(f"買い付け対象の総銘柄数       : {total_companies} 銘柄")
print(f"購入に必要な合計株数         : {total_shares:,} 株")
print(f"現在の総必要投資金額         : ￥{total_investment:,.0f}")
print(f"年間でもらえる最大QUOカード額: ￥{total_quo_amount:,} 円分")
print(f"全体の平均総合優待利回り     : {avg_yield:.2f} %")
print("==================================================\n")