Streamlitライブラリを用いた株価分析Webアプリの作成

Webアプリはエンドユーザーに基本的な双方向情報処理環境を提供する手段として一般的なものとなっています。
当方でも、PythonのDashライブラリを用いたWebアプリ開発について以下の記事を2年ほど前に投稿しました。

今回は、Dashより簡単にコーディングできるPythonのWebアプリ開発ライブラリであるStreamlitを用いた株価分析アプリを紹介します。
ここで紹介するコードはMediumの記事からの引用です。

まず、必要なライブラリをインポートします。

# ライブラリのインポート
import streamlit as st
import yfinance as yf
from datetime import datetime

以下は、cssシートを呼び出す関数とその実行です。

# ローカルcssシートを呼び出す関数
def local_css(file_name):
    with open(file_name) as f:
        st.sidebar.markdown(f'<style>{f.read()}</style>', unsafe_allow_html=True)

# ローカルcssシートの呼び出し
local_css("style.css")

以下はcssシート(style.css)です。プログラムと同じフォルダに置きます。

body {
    color: rgb(0, 0, 0);
    background-color: rgb(255, 255, 255);
}

.stButton>button {
    color: #4F8BF9;
    border-radius: 50%;
    height: 3em;
    width: 3em;
}

.stTextInput>div>div>input {
    color: #4F8BF9;
}

以下のコードはメイン関数を呼び出す部分です。

st.sidebar.subheader("""Stock Search Web App""")
selected_stock = st.sidebar.text_input("Enter a valid stock ticker...", "NVDA")
button_clicked = st.sidebar.button("GO")
if button_clicked == "GO":
    main()

そして、やや長い以下のコードがメイン関数（及び実行制御）で、データを獲得して図表を描画します。

def main():
    st.subheader("""Daily **closing price** for """ + selected_stock)
    # get data on searched ticker
    stock_data = yf.Ticker(selected_stock)
    # get historical data for searched ticker
    stock_df = stock_data.history(period='1d', start='2020-01-01', end=None)
    # print line chart with daily closing prices for searched ticker
    st.line_chart(stock_df.Close)

    st.subheader("""Last **closing price** for """ + selected_stock)
    # define variable today
    today = datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')
    # get current date data for searched ticker
    stock_lastprice = stock_data.history(period='1d', start=today, end=today)
    # get current date closing price for searched ticker
    last_price = (stock_lastprice.Close)
    # if market is closed on current date print that there is no data available
    if last_price.empty == True:
        st.write("No data available at the moment")
    else:
        st.write(last_price)

    # get daily volume for searched ticker
    st.subheader("""Daily **volume** for """ + selected_stock)
    st.line_chart(stock_df.Volume)

    # additional information feature in sidebar
    st.sidebar.subheader("""Display Additional Information""")
    # checkbox to display stock actions for the searched ticker
    actions = st.sidebar.checkbox("Stock Actions")
    if actions:
        st.subheader("""Stock **actions** for """ + selected_stock)
        display_action = (stock_data.actions)
        if display_action.empty == True:
            st.write("No data available at the moment")
        else:
            st.write(display_action)

    # checkbox to display quarterly financials for the searched ticker
    financials = st.sidebar.checkbox("Quarterly Financials")
    if financials:
        st.subheader("""**Quarterly financials** for """ + selected_stock)
        display_financials = (stock_data.quarterly_financials)
        if display_financials.empty == True:
            st.write("No data available at the moment")
        else:
            st.write(display_financials)

    # checkbox to display list of institutional shareholders for searched ticker
    major_shareholders = st.sidebar.checkbox("Institutional Shareholders")
    if major_shareholders:
        st.subheader("""**Institutional investors** for """ + selected_stock)
        display_shareholders = (stock_data.institutional_holders)
        if display_shareholders.empty == True:
            st.write("No data available at the moment")
        else:
            st.write(display_shareholders)

    # checkbox to display quarterly balance sheet for searched ticker
    balance_sheet = st.sidebar.checkbox("Quarterly Balance Sheet")
    if balance_sheet:
        st.subheader("""**Quarterly balance sheet** for """ + selected_stock)
        display_balancesheet = (stock_data.quarterly_balance_sheet)
        if display_balancesheet.empty == True:
            st.write("No data available at the moment")
        else:
            st.write(display_balancesheet)

    # checkbox to display quarterly cashflow for searched ticker
    cashflow = st.sidebar.checkbox("Quarterly Cashflow")
    if cashflow:
        st.subheader("""**Quarterly cashflow** for """ + selected_stock)
        display_cashflow = (stock_data.quarterly_cashflow)
        if display_cashflow.empty == True:
            st.write("No data available at the moment")
        else:
            st.write(display_cashflow)

    # checkbox to display quarterly earnings for searched ticker
    earnings = st.sidebar.checkbox("Quarterly Earnings")
    if earnings:
        st.subheader("""**Quarterly earnings** for """ + selected_stock)
        display_earnings = (stock_data.quarterly_earnings)
        if display_earnings.empty == True:
            st.write("No data available at the moment")
        else:
            st.write(display_earnings)

    # checkbox to display list of analysts recommendation for searched ticker
    analyst_recommendation = st.sidebar.checkbox("Analysts Recommendation")
    if analyst_recommendation:
        st.subheader("""**Analysts recommendation** for """ + selected_stock)
        display_analyst_rec = (stock_data.recommendations)
        if display_analyst_rec.empty == True:
            st.write("No data available at the moment")
        else:
            st.write(display_analyst_rec)


if __name__ == "__main__":
    main()