【投資効率化】楽天証券の登録銘柄でPythonを使って日経２２５銘柄を一括で登録する

こんにちはブログ執筆意欲が高まっているMNF（@MNF_5321)です。

証券口座の銘柄登録ですが手動で登録するとめんどくさいですよね。この記事ではPythonで楽天証券で銘柄一括登録する方法を紹介します。サンプルとして日経平均採用の２２５銘柄を登録してみます。

楽天証券の銘柄一括登録方法

楽天マーケットスピード２を使用します。マイページ→連動マルチチャート→銘柄セクターより銘柄編集と進みます。

下記よりインポートするとＣＳＶファイルを一括で登録できます。

CSVファイルは形式が決まっているので試しにエクスポートをしてみます。必要なデータはA列、B列のみでそれ以外はインポート時にはなくてもいいデータです。今回は下記の赤枠の銘柄一覧をPythonでCSVファイルを作るコードを作成します。

日経２２５採用銘柄

最新の日経採用銘柄は日経新聞のサイトより確認ください。日経２２５銘柄のリストを作成します。

listn225=[1332, 1333, 1605, 1721, 1801, 1802, 1803, 1808, 1812, 1925, 1928, 1963, 2002, 2269, 2282, 2413, 2432, 2501, 2502, 2503, 2531, 2768, 2801, 2802, 2871, 2914, 3086, 3099, 3101, 3103, 3289, 3382, 3401, 3402, 3405, 3407, 3436, 3659, 3861, 3863, 4004, 4005, 4021, 4042, 4043, 4061, 4063, 4151, 4183, 4188, 4208, 4324, 4452, 4502, 4503, 4506, 4507, 4519, 4523, 4543, 4568, 4578, 4631, 4689, 4704, 4751, 4755, 4901, 4902, 4911, 5019, 5020, 5101, 5108, 5201, 5202, 5214, 5232, 5233, 5301, 5332, 5333, 5401, 5406, 5411, 5541, 5631, 5703, 5706, 5707, 5711, 5713, 5714, 5801, 5802, 5803, 6098, 6103, 6113, 6178, 6301, 6302, 6305, 6326, 6361, 6367, 6471, 6472, 6473, 6479, 6501, 6503, 6504, 6506, 6645, 6674, 6701, 6702, 6703, 6724, 6752, 6753, 6758, 6762, 6770, 6841, 6857, 6861, 6902, 6952, 6954, 6971, 6976, 6981, 6988, 7003, 7004, 7011, 7012, 7013, 7186, 7201, 7202, 7203, 7205, 7211, 7261, 7267, 7269, 7270, 7272, 7731, 7733, 7735, 7751, 7752, 7762, 7832, 7911, 7912, 7951, 7974, 8001, 8002, 8015, 8031, 8035, 8053, 8058, 8233, 8252, 8253, 8267, 8303, 8304, 8306, 8308, 8309, 8316, 8331, 8354, 8355, 8411, 8601, 8604, 8628, 8630, 8697, 8725, 8750, 8766, 8795, 8801, 8802, 8804, 8830, 9001, 9005, 9007, 9008, 9009, 9020, 9021, 9022, 9064, 9101, 9104, 9107, 9202, 9301, 9432, 9433, 9434, 9501, 9502, 9503, 9531, 9532, 9602, 9613, 9735, 9766, 9983, 9984]

PythonでCSVファイルを作成

下記のコードでCSVファイルを作成します。マーケットスピードではお気に入り一つに１００銘柄までしか登録できないので３つのCSVファイルに分けます。

import pandas as pd

#日経２２５銘柄のリスト
listn225=[1332, 1333, 1605, 1721, 1801, 1802, 1803, 1808, 1812, 1925, 1928, 1963, 2002, 2269, 2282, 2413, 2432, 2501, 2502, 2503, 2531, 2768, 2801, 2802, 2871, 2914, 3086, 3099, 3101, 3103, 3289, 3382, 3401, 3402, 3405, 3407, 3436, 3659, 3861, 3863, 4004, 4005, 4021, 4042, 4043, 4061, 4063, 4151, 4183, 4188, 4208, 4324, 4452, 4502, 4503, 4506, 4507, 4519, 4523, 4543, 4568, 4578, 4631, 4689, 4704, 4751, 4755, 4901, 4902, 4911, 5019, 5020, 5101, 5108, 5201, 5202, 5214, 5232, 5233, 5301, 5332, 5333, 5401, 5406, 5411, 5541, 5631, 5703, 5706, 5707, 5711, 5713, 5714, 5801, 5802, 5803, 6098, 6103, 6113, 6178, 6301, 6302, 6305, 6326, 6361, 6367, 6471, 6472, 6473, 6479, 6501, 6503, 6504, 6506, 6645, 6674, 6701, 6702, 6703, 6724, 6752, 6753, 6758, 6762, 6770, 6841, 6857, 6861, 6902, 6952, 6954, 6971, 6976, 6981, 6988, 7003, 7004, 7011, 7012, 7013, 7186, 7201, 7202, 7203, 7205, 7211, 7261, 7267, 7269, 7270, 7272, 7731, 7733, 7735, 7751, 7752, 7762, 7832, 7911, 7912, 7951, 7974, 8001, 8002, 8015, 8031, 8035, 8053, 8058, 8233, 8252, 8253, 8267, 8303, 8304, 8306, 8308, 8309, 8316, 8331, 8354, 8355, 8411, 8601, 8604, 8628, 8630, 8697, 8725, 8750, 8766, 8795, 8801, 8802, 8804, 8830, 9001, 9005, 9007, 9008, 9009, 9020, 9021, 9022, 9064, 9101, 9104, 9107, 9202, 9301, 9432, 9433, 9434, 9501, 9502, 9503, 9531, 9532, 9602, 9613, 9735, 9766, 9983, 9984]

#STKの列を追加してデータフレーム作成
list = ['STK']*len(listn225)
df2=pd.DataFrame({'MS2': list,
                    '2': listn225})
#dataframeを３分割
df3=df2[0:100]
df4=df2[100:200]
df5=df2[200:225]

#それぞれCSVを保存
df3.to_csv('1-100.csv',index=False)
df4.to_csv('101-200.csv',index=False)
df5.to_csv('201-225.csv',index=False)

３つのCSVファイルが作成されますのでマーケットスピードのお気に入りにそれぞれ登録すれば一括登録されます。銘柄リストを変えれば日経２２５以外の銘柄でもCSVファイルを作成できます。