baostock

BaoStock

概要

BaoStockは、中国A株向けの無料のオープンソース証券データプラットフォームです。統一されたPython APIを通じて、過去の相場データ、財務指標、マクロ経済データ、業種分類を提供し、pandas DataFrameを返します。

主な利点：無料で安定しており、長期間のデータ（1990年以降）を利用できます。レート制限やクレジットも必要ありません。

クイックスタート

インストール

pip install baostock

基本的な使用パターン

import baostock as bs
import pandas as pd

# 1. Login (required)
lg = bs.login()

# 2. Query data
rs = bs.query_history_k_data_plus(
    "sh.600000",
    "date,code,open,high,low,close,volume,amount",
    start_date="2024-01-01",
    end_date="2024-12-31",
    frequency="d",
    adjustflag="3",
)

# 3. Collect results (pandas 2.0+ compatible)
rows = []
while (rs.error_code == "0") and rs.next():
    rows.append(rs.get_row_data())
df = pd.DataFrame(rows, columns=rs.fields)

# 4. Logout
bs.logout()

株式コードの形式

BaoStockではexchange.code形式を使用します（区切り文字はドットです）。

取引所	接頭辞	例
上海（SSE）	sh.	sh.600000（SPDB）
深圳（SZSE）	sz.	sz.000001（Ping An Bank）

パラメーターの規則

• 日付：YYYY-MM-DD（例：2024-12-31）
• 株式コード：sh.600000、sz.000001
• 戻り値の形式：rs.next()とrs.get_row_data()で反復処理し、DataFrameにまとめます
• すべての戻り値は文字列です：数値列は手動でpd.to_numeric()を実行する必要があります

API リファレンス全体

I. 市場データ

1. 過去のK線：query_history_k_data_plus()

最も重要なAPIです。調整機能付きの日足／週足／月足／分足に対応しています。

rs = bs.query_history_k_data_plus(
    code="sh.600000",       # Stock code
    fields="date,code,...", # Return fields (comma-separated)
    start_date="2024-01-01",# Start date, default 2015-01-01
    end_date="2024-12-31",  # End date, default latest trading day
    frequency="d",          # Frequency
    adjustflag="3",         # Adjustment type
)

frequencyの値：

値	頻度	備考
"d"	日足	デフォルト
"w"	週足
"m"	月足
"5"	5分足	指数は分足に対応していません
"15"	15分足
"30"	30分足
"60"	60分足

adjustflagの値：

値	意味	方法
"3"	未調整	デフォルト
"1"	後方調整	騰落率調整方式
"2"	前方調整	騰落率調整方式

注：BaoStockは「騰落率調整方式」を使用しています。他のプラットフォーム（例：Tongdaxin）とは異なります。

日足／週足／月足のフィールド：

フィールド	説明	型
date	取引日	str
code	株式コード	str
open	始値	str→float
high	高値	str→float
low	安値	str→float
close	終値	str→float
preclose	前日終値	str→float
volume	出来高（株）	str→float
amount	売買代金（人民元）	str→float
adjustflag	調整フラグ	str
turn	売買回転率（%）	str→float。取引停止中は空文字列
tradestatus	取引状況	str。"1"=通常、"0"=取引停止
pctChg	騰落率（%）	str→float
peTTM	PER（TTM）	str→float
pbMRQ	PBR（MRQ）	str→float
psTTM	PSR（TTM）	str→float
pcfNcfTTM	PCFR（TTM）	str→float
isST	ST株かどうか	str。"1"=はい、"0"=いいえ

分足のフィールド：

フィールド	説明
date	日付
time	時刻（形式：YYYYMMDDHHmmssSSS）
code	株式コード
open	始値
high	高値
low	安値
close	終値
volume	出来高
amount	売買代金
adjustflag	調整フラグ

分足には指数データやバリュエーション指標（peTTMなど）は含まれません。

2. 指数のK線

指数コードを指定し、同じquery_history_k_data_plus() APIを使用します。

指数	コード
SSE総合指数	sh.000001
SZSE成分指数	sz.399001
CSI 300	sh.000300
CSI 500	sh.000905
ChiNext指数	sz.399006

指数は分足に対応しておらず、日足／週足／月足のみ利用できます。

3. 指定日の全証券：query_all_stock()

rs = bs.query_all_stock(day="2024-12-31")
# Returns: code, tradeStatus columns

II. 基本情報

4. 株式の基本情報：query_stock_basic()

rs = bs.query_stock_basic(code="sh.600000")  # Single stock
rs = bs.query_stock_basic()                   # All stocks

戻り値：code、code_name、ipoDate、outDate、type（1=株式、2=指数、3=その他、4=転換社債、5=ETF）、status（1=上場、0=上場廃止）

5. 業種分類：query_stock_industry()

rs = bs.query_stock_industry(date="2024-12-31")  # Specific date
rs = bs.query_stock_industry()                     # Latest

戻り値：updateDate、code、code_name、industry、industryClassification

CSRC業種分類基準を使用します。

6. SSE 50 構成銘柄：query_sz50_stocks()

rs = bs.query_sz50_stocks(date="2024-12-31")

戻り値：updateDate、code、code_name

7. CSI 300 構成銘柄：query_hs300_stocks()

rs = bs.query_hs300_stocks(date="2024-12-31")

8. CSI 500 構成銘柄：query_zz500_stocks()

rs = bs.query_zz500_stocks(date="2024-12-31")

III. 配当と調整

9. 配当情報：query_dividend_data()

rs = bs.query_dividend_data(
    code="sh.600000",
    year="2024",
    yearType="report",  # "report"=announcement year, "operate"=ex-dividend year
)

戻り値：

フィールド	説明
dividPreNoticeDate	事前告知日
dividAgmPumDate	株主総会発表日
dividPlanAnnounceDate	配当案発表日
dividPlanDate	実施発表日
dividRegistDate	権利確定日
dividOperateDate	権利落ち日
dividPayDate	支払日
dividStockMarketDate	株式上場日
dividCashPsBeforeTax	1株当たり現金配当（税引前）
dividCashPsAfterTax	1株当たり現金配当（税引後）
dividStocksPs	1株当たり株式配当
dividCashStock	配当・振替情報
dividReserveToStockPs	1株当たり準備金の株式転換額

10. 調整係数：query_adjust_factor()

rs = bs.query_adjust_factor(
    code="sh.600000",
    start_date="2015-01-01",
    end_date="2024-12-31",
)

戻り値：code、dividOperateDate、foreAdjustFactor、backAdjustFactor、adjustFactor

IV. 四半期財務データ

すべての四半期 API で、同じパラメーターを使用します。

rs = bs.query_xxx_data(code="sh.600000", year=2024, quarter=2)

• code：株式コード
• year：会計年度（整数）
• quarter：四半期（1/2/3/4）

11. 収益性：query_profit_data()

戻り値：

フィールド	説明
code	株式コード
pubDate	公表日
statDate	統計期間終了日
roeAvg	ROE（平均、％）
npMargin	純利益率（％）
gpMargin	売上総利益率（％）
netProfit	純利益（CNY）
epsTTM	1株当たり利益
MBRevenue	主力事業の売上高（CNY）
totalShare	発行済み株式総数
liqaShare	流通株式数

12. 営業効率：query_operation_data()

戻り値：NRTurnRatio（売掛金回転率）、NRTurnDays、INVTurnRatio（在庫回転率）、INVTurnDays、CATurnRatio（流動資産回転率）、AssetTurnRatio（総資産回転率）

13. 成長性：query_growth_data()

戻り値：YOYEquity（株主資本の前年比）、YOYAsset（資産の前年比）、YOYNI（純利益の前年比）、YOYEPSBasic（基本 EPS の前年比）、YOYPNI（親会社株主に帰属する純利益の前年比）

14. 支払能力：query_balance_data()

戻り値：currentRatio、quickRatio、cashRatio、YOYLiability、liabilityToAsset、assetToEquity

15. キャッシュフロー：query_cash_flow_data()

戻り値：CAToAsset、NCAToAsset、tangibleAssetToAsset、ebitToInterest、CFOToOR、CFOToNP、CFOToGr

16. デュポン分析：query_dupont_data()

戻り値：dupontROE、dupontAssetSto498（株主資本倍率）、dupontAssetTurn、dupontPnitoni、dupontNitogr、dupontTaxBurden、dupontIntburden、dupontEbittogr

17. 業績速報：query_performance_express_report()

戻り値：performanceExpPubDate、performanceExpStatDate、performanceExpRevenue、performanceExpDeductedNP、performanceExpNetProfit、performanceExpEPSChgPct、performanceExpROEChgPct など

18. 業績予想：query_forecast_report()

戻り値：profitForcastExpPubDate、profitForcastExpStatDate、profitForcastType（増益／減益／黒字転換／初の赤字／黒字継続／赤字継続／小幅増益／小幅減益／不確実）、profitForcastAbstract、profitForcastChgPctUp、profitForcastChgPctDwn

V. マクロ経済データ

19. 預金金利：query_deposit_rate_data()

rs = bs.query_deposit_rate_data(start_date="2020-01-01", end_date="2024-12-31")

戻り値：pubDate、depositType、depositRate

20. 貸出金利：query_loan_rate_data()

rs = bs.query_loan_rate_data(start_date="2020-01-01", end_date="2024-12-31")

戻り値：pubDate、loanType、loanRate

21. 預金準備率：query_required_reserve_ratio_data()

rs = bs.query_required_reserve_ratio_data(start_date="2020-01-01", end_date="2024-12-31")

戻り値：pubDate、effectiveDate、deposit（大手機関）、smallDeposit（小規模機関）

22. マネーサプライ（月次）：query_money_supply_data_month()

rs = bs.query_money_supply_data_month(start_date="2020-01", end_date="2024-12")

戻り値：statYear、statMonth、m0Month、m0YOY、m0ChainRelative、m1Month、m1YOY、m1ChainRelative、m2Month、m2YOY、m2ChainRelative

23. マネーサプライ（年次）：query_money_supply_data_year()

rs = bs.query_money_supply_data_year(start_date="2020", end_date="2024")

戻り値：statYear、m0、m1、m2

よくある注意点

1. すべての戻り値は文字列です

BaoStock はすべてのフィールドを文字列として返します。手動で変換する必要があります。

df["close"] = pd.to_numeric(df["close"], errors="coerce")

2. 取引停止日は売買回転率が空文字列になります

取引停止日は売買回転率として "" が返されます。直接 float() に変換すると失敗します。

df["turn"] = pd.to_numeric(df["turn"], errors="coerce")  # "" → NaN

3. pandas 2.0 以降との互換性

BaoStock は内部で、pandas 2.0 以降で削除された DataFrame.append() を使用しています。データを手動で収集する必要があります。

# BAD: rs.get_data() crashes on pandas 2.0+
df = rs.get_data()

# GOOD: Manual collection
rows = []
while (rs.error_code == "0") and rs.next():
    rows.append(rs.get_row_data())
df = pd.DataFrame(rows, columns=rs.fields)

4. login/logout は標準出力にメッセージを表示します

BaoStock の login() と logout() は標準出力にメッセージを表示します。次のように抑制します。

import os, contextlib
with open(os.devnull, "w") as devnull:
    with contextlib.redirect_stdout(devnull):
        bs.login()

5. 分足の time フィールド形式

分足の time フィールドは YYYYMMDDHHmmssSSS（17 桁の文字列）です。

# "20240102093500000" → "2024-01-02 09:35:00"
t = "20240102093500000"
dt = f"{t[:4]}-{t[4:6]}-{t[6:8]} {t[8:10]}:{t[10:12]}:{t[12:14]}"

6. 調整方法は他のプラットフォームと異なります

BaoStock は騰落率による調整方法を使用しているため、Tongdaxin の固定小数点方式と比べて絶対価格にわずかな差が生じます。

7. 接続が切断された場合は再ログインが必要です

ネットワークの中断後や長時間アイドル状態が続いた後は、BaoStock の接続が失効することがあります。再試行と再ログインのロジックを追加します。

try:
    rs = bs.query_history_k_data_plus(...)
except Exception:
    bs.logout()
    bs.login()
    rs = bs.query_history_k_data_plus(...)  # Retry

8. 指数は分足に対応していません

指数コード（例：sh.000001）は、分足の頻度ではエラーを返さずに空のデータを返します。

9. ETF の対応範囲は限定的です

BaoStock の ETF データの対応範囲は限定的です。ETF の相場情報には、pytdx または tushare の使用を検討してください。

公式リソース

• ウェブサイト：https://www.baostock.com
• API ドキュメント：https://www.baostock.com/mainContent?file=pythonAPI.md
• GitHub：https://github.com/baostock/baostock
• PyPI：pip install baostock