alphavantage-api

Alpha Vantage API 統合

株式、外国為替、暗号資産、テクニカル指標、ファンダメンタルデータ、経済指標、AI によるニュースセンチメント分析を提供する金融データ API です。

クイックスタート

認証

# Environment variable (recommended)
export ALPHAVANTAGE_API_KEY="your_api_key"

# Or in .env file
ALPHAVANTAGE_API_KEY=your_api_key

基本的な使い方（Python）

import requests
import os

API_KEY = os.getenv("ALPHAVANTAGE_API_KEY")
BASE_URL = "https://www.alphavantage.co/query"

def get_quote(symbol: str) -> dict:
    """Get real-time quote for a symbol."""
    response = requests.get(BASE_URL, params={
        "function": "GLOBAL_QUOTE",
        "symbol": symbol,
        "apikey": API_KEY
    })
    return response.json().get("Global Quote", {})

# Example
quote = get_quote("AAPL")
print(f"AAPL: ${quote['05. price']} ({quote['10. change percent']})")

Python パッケージの使用

from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries
from alpha_vantage.techindicators import TechIndicators

# Time series data
ts = TimeSeries(key=API_KEY, output_format='pandas')
data, meta = ts.get_daily(symbol='AAPL', outputsize='compact')

# Technical indicators
ti = TechIndicators(key=API_KEY, output_format='pandas')
rsi, meta = ti.get_rsi(symbol='AAPL', interval='daily', time_period=14)

API 関数リファレンス

株価時系列

関数	説明	無料
TIME_SERIES_INTRADAY	1～60 分間隔	✅
TIME_SERIES_DAILY	日次 OHLCV	✅
TIME_SERIES_DAILY_ADJUSTED	株式分割・配当調整済み	⚠️ プレミアム
TIME_SERIES_WEEKLY	週次 OHLCV	✅
TIME_SERIES_MONTHLY	月次 OHLCV	✅
GLOBAL_QUOTE	最新の株価	✅
SYMBOL_SEARCH	銘柄コードを検索	✅

ファンダメンタルデータ

関数	説明	無料
OVERVIEW	企業概要	✅
INCOME_STATEMENT	損益計算書	✅
BALANCE_SHEET	貸借対照表	✅
CASH_FLOW	キャッシュフロー計算書	✅
EARNINGS	業績履歴	✅
EARNINGS_CALENDAR	今後の決算発表	✅
IPO_CALENDAR	今後の IPO	✅

外国為替

関数	説明	無料
CURRENCY_EXCHANGE_RATE	リアルタイム為替レート	✅
FX_INTRADAY	日中の外国為替	✅
FX_DAILY	日次の外国為替	✅
FX_WEEKLY	週次の外国為替	✅
FX_MONTHLY	月次の外国為替	✅

暗号資産

関数	説明	無料
CURRENCY_EXCHANGE_RATE	暗号資産のレート	✅
DIGITAL_CURRENCY_DAILY	日次の暗号資産	✅
DIGITAL_CURRENCY_WEEKLY	週次の暗号資産	✅
DIGITAL_CURRENCY_MONTHLY	月次の暗号資産	✅

テクニカル指標（50 種類以上）

カテゴリ	指標
トレンド	SMA, EMA, WMA, DEMA, TEMA, KAMA, MAMA, T3, TRIMA
モメンタム	RSI, MACD, STOCH, WILLR, ADX, CCI, MFI, ROC, AROON, MOM
ボラティリティ	BBANDS, ATR, NATR, TRANGE
出来高	OBV, AD, ADOSC
ヒルベルト	HT_TRENDLINE, HT_SINE, HT_PHASOR など

経済指標

関数	説明	無料
REAL_GDP	米国の GDP	✅
CPI	消費者物価指数	✅
INFLATION	インフレ率	✅
UNEMPLOYMENT	失業率	✅
FEDERAL_FUNDS_RATE	フェデラルファンド金利	✅
TREASURY_YIELD	米国債利回り	✅

Alpha Intelligence

関数	説明	無料
NEWS_SENTIMENT	AI センチメント分析	✅
TOP_GAINERS_LOSERS	市場の値上がり・値下がり銘柄	✅
INSIDER_TRANSACTIONS	インサイダー取引	⚠️ プレミアム
ANALYTICS_FIXED_WINDOW	分析	⚠️ プレミアム

レート制限

プラン	1 日あたり	1 分あたり	価格
無料	25	5	$0
プレミアム	無制限	75～1,200	$49.99～$249.99/月

重要： レート制限はキー単位ではなく、IP アドレス単位で適用されます。

よくあるタスク

タスク：日次の株価データを取得する

def get_daily_data(symbol: str, full: bool = False) -> dict:
    """Get daily OHLCV data."""
    response = requests.get(BASE_URL, params={
        "function": "TIME_SERIES_DAILY",
        "symbol": symbol,
        "outputsize": "full" if full else "compact",
        "apikey": API_KEY
    })
    return response.json().get("Time Series (Daily)", {})

# Example
data = get_daily_data("AAPL")
latest = list(data.items())[0]
print(f"{latest[0]}: Close ${latest[1]['4. close']}")

タスク：テクニカル指標を取得する

def get_rsi(symbol: str, period: int = 14) -> dict:
    """Get RSI indicator values."""
    response = requests.get(BASE_URL, params={
        "function": "RSI",
        "symbol": symbol,
        "interval": "daily",
        "time_period": period,
        "series_type": "close",
        "apikey": API_KEY
    })
    return response.json().get("Technical Analysis: RSI", {})

# Example
rsi = get_rsi("AAPL")
latest_rsi = list(rsi.values())[0]["RSI"]
print(f"AAPL RSI(14): {latest_rsi}")

タスク：企業概要を取得する

def get_company_overview(symbol: str) -> dict:
    """Get comprehensive company information."""
    response = requests.get(BASE_URL, params={
        "function": "OVERVIEW",
        "symbol": symbol,
        "apikey": API_KEY
    })
    data = response.json()

    return {
        "name": data.get("Name"),
        "description": data.get("Description"),
        "sector": data.get("Sector"),
        "industry": data.get("Industry"),
        "market_cap": data.get("MarketCapitalization"),
        "pe_ratio": data.get("PERatio"),
        "dividend_yield": data.get("DividendYield"),
        "eps": data.get("EPS"),
        "52_week_high": data.get("52WeekHigh"),
        "52_week_low": data.get("52WeekLow"),
        "beta": data.get("Beta")
    }

タスク：外国為替レートを取得する

def get_forex_rate(from_currency: str, to_currency: str) -> dict:
    """Get currency exchange rate."""
    response = requests.get(BASE_URL, params={
        "function": "CURRENCY_EXCHANGE_RATE",
        "from_currency": from_currency,
        "to_currency": to_currency,
        "apikey": API_KEY
    })
    return response.json().get("Realtime Currency Exchange Rate", {})

# Example
rate = get_forex_rate("USD", "EUR")
print(f"USD/EUR: {rate['5. Exchange Rate']}")

タスク：暗号資産の価格を取得する

def get_crypto_price(symbol: str, market: str = "USD") -> dict:
    """Get cryptocurrency price."""
    response = requests.get(BASE_URL, params={
        "function": "CURRENCY_EXCHANGE_RATE",
        "from_currency": symbol,
        "to_currency": market,
        "apikey": API_KEY
    })
    data = response.json().get("Realtime Currency Exchange Rate", {})
    return {
        "symbol": symbol,
        "price": data.get("5. Exchange Rate"),
        "last_updated": data.get("6. Last Refreshed")
    }

# Example
btc = get_crypto_price("BTC")
print(f"BTC: ${float(btc['price']):,.2f}")

タスク：ニュースセンチメントを取得する

def get_news_sentiment(tickers: str = None, topics: str = None) -> list:
    """Get AI-powered news sentiment analysis."""
    params = {
        "function": "NEWS_SENTIMENT",
        "apikey": API_KEY
    }
    if tickers:
        params["tickers"] = tickers
    if topics:
        params["topics"] = topics

    response = requests.get(BASE_URL, params=params)
    return response.json().get("feed", [])

# Example
news = get_news_sentiment(tickers="AAPL")
for article in news[:3]:
    sentiment = article.get("overall_sentiment_label", "N/A")
    print(f"{article['title'][:50]}... [{sentiment}]")

タスク：経済指標を取得する

def get_economic_indicator(indicator: str) -> dict:
    """Get US economic indicator data."""
    response = requests.get(BASE_URL, params={
        "function": indicator,
        "apikey": API_KEY
    })
    return response.json()

# Examples
gdp = get_economic_indicator("REAL_GDP")
cpi = get_economic_indicator("CPI")
unemployment = get_economic_indicator("UNEMPLOYMENT")
fed_rate = get_economic_indicator("FEDERAL_FUNDS_RATE")

タスク：決算カレンダーを取得する

def get_earnings_calendar(horizon: str = "3month") -> list:
    """Get upcoming earnings releases."""
    import csv
    from io import StringIO

    response = requests.get(BASE_URL, params={
        "function": "EARNINGS_CALENDAR",
        "horizon": horizon,  # 3month, 6month, 12month
        "apikey": API_KEY
    })

    # Returns CSV format
    reader = csv.DictReader(StringIO(response.text))
    return list(reader)

# Example
earnings = get_earnings_calendar()
for e in earnings[:5]:
    print(f"{e['symbol']}: {e['reportDate']}")

エラー処理

def safe_api_call(params: dict) -> dict:
    """Make API call with error handling."""
    params["apikey"] = API_KEY

    try:
        response = requests.get(BASE_URL, params=params)
        data = response.json()

        # Check for rate limit
        if "Note" in data:
            print(f"Rate limit: {data['Note']}")
            return {}

        # Check for error message
        if "Error Message" in data:
            print(f"API Error: {data['Error Message']}")
            return {}

        # Check for information message (often rate limit)
        if "Information" in data:
            print(f"Info: {data['Information']}")
            return {}

        return data

    except Exception as e:
        print(f"Request error: {e}")
        return {}

無料機能とプレミアム機能

無料プランに含まれる機能

• 1 日あたり 25 件のリクエスト
• 1 分あたり 5 件のリクエスト
• 過去の時系列データ（20 年以上）
• 50 種類以上のテクニカル指標
• ファンダメンタルデータ
• 外国為替と暗号資産
• 経済指標
• ニュースセンチメント

プレミアムプランが必要な機能

• 1 日あたりのリクエスト数無制限
• 調整済み時系列データ
• 米国市場のリアルタイムデータ
• 15 分遅延データ
• インサイダー取引
• 高度な分析
• 優先サポート

ベストプラクティス

1. レスポンスをキャッシュする - データは頻繁には変わりません
2. コンパクトな出力サイズを使用する - 履歴全体が必要な場合を除きます
3. リクエストを適切にバッチ処理する - 1 日あたり 25 回の上限は厳格です
4. レート制限に対応する - レスポンス内の「Note」キーを確認します
5. Pandas 出力を使用する - alpha_vantage パッケージと併用します
6. 過去のデータを保存する - 同じデータの再取得を避けます

インストール

# Official Python wrapper
pip install alpha_vantage pandas

# For async support
pip install aiohttp

Pandas での使用方法

from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries
from alpha_vantage.techindicators import TechIndicators
import pandas as pd

# Initialize with pandas output
ts = TimeSeries(key=API_KEY, output_format='pandas')
ti = TechIndicators(key=API_KEY, output_format='pandas')

# Get daily data
data, meta = ts.get_daily(symbol='AAPL', outputsize='compact')

# Get indicators
sma, _ = ti.get_sma(symbol='AAPL', interval='daily', time_period=20)
rsi, _ = ti.get_rsi(symbol='AAPL', interval='daily', time_period=14)

# Combine
analysis = data.join([sma, rsi])

関連スキル

• finnhub-api - リアルタイムの相場情報とニュース
• twelvedata-api - より多くの指標と、より緩やかなレート制限
• fmp-api - ファンダメンタル分析に特化

参考資料

• 公式ドキュメント
• Python パッケージ
• API サポート