estimate-analysis

見積もり分析スキル

ホストが以下のシェルプローブをまだ実行していない場合（たとえばCodexの場合）は、セットアップ方法を選ぶ前に、シェルツールで!ラッパー内のコマンドを実行してください。実際の出力を使用してください。シェルにアクセスできない場合は、その制限を報告してください。

yfinance経由でYahoo Financeのデータを使い、アナリストの見積もりと修正傾向を詳しく分析します。EPSと売上高の見積もり分布、修正の勢い、成長予測、複数期間の比較を網羅し、市場が企業の今後をどう見ているかを全体的に把握できます。

重要：データは調査および教育目的に限られます。金融に関する助言ではありません。yfinanceはYahoo, Inc.とは提携していません。

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ステップ 1：yfinance が利用可能か確認する

現在の環境の状態：

!`python3 -c "exec('try:\n import yfinance\n print(\'yfinance \' + yfinance.__version__ + \' installed\')\nexcept Exception:\n print(\'YFINANCE_NOT_INSTALLED\')')"`

YFINANCE_NOT_INSTALLEDの場合は、インストールしてください。

import subprocess, sys
subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", "-q", "yfinance"])

すでにインストールされている場合は、次のステップに進んでください。

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ステップ 2：ティッカーを特定し、見積もりデータを取得する

ユーザーのリクエストからティッカーを抽出します。見積もりに関連するデータをすべて、1つのスクリプトで取得してください。

import yfinance as yf
import pandas as pd

ticker = yf.Ticker("AAPL")  # replace with actual ticker

# --- Estimate data ---
earnings_est = ticker.earnings_estimate      # EPS estimates by period
revenue_est = ticker.revenue_estimate        # Revenue estimates by period
eps_trend = ticker.eps_trend                 # EPS estimate changes over time
eps_revisions = ticker.eps_revisions         # Up/down revision counts
growth_est = ticker.growth_estimates         # Growth rate estimates

# --- Historical context ---
earnings_hist = ticker.earnings_history      # Track record
info = ticker.info                           # Company basics
quarterly_income = ticker.quarterly_income_stmt  # Recent actuals

各データソースが示す内容

データソース	表示内容	重要な理由
earnings_estimate	期間（0q、+1q、0y、+1y）ごとの現在のEPSコンセンサス	見積もり水準 — アナリストの予測
revenue_estimate	期間ごとの現在の売上高コンセンサス	売上高の見通し
eps_trend	EPS見積もりの推移（7日、30日、60日、90日前）	修正の方向 — 予想が上昇しているか、下降しているか
eps_revisions	上方修正と下方修正の件数（7日、30日）	修正の広がり — 大半のアナリストが上方修正しているか、下方修正しているか
growth_estimates	同業他社やセクターと比較した成長率の見積もり	相対的な位置づけ
earnings_history	過去4四半期の実績と見積もりの比較	見積もりの精度 — 過去にどれほど正確だったか

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ステップ 3：ユーザーの意図に応じて分析内容を選ぶ

質問に合わせて分析の深さを調整してください。

ユーザーのリクエスト	注目点	主なセクション
一般的な見積もり分析	全体分析	すべてのセクション
「見積もりはどう変化しましたか」	修正傾向	EPSトレンド＋修正
「アナリストは何を予想していますか」	現在のコンセンサス	見積もりの概要
「成長見積もり」	成長予測	成長見積もり
「強気ケースと弱気ケース」	見積もりの範囲	高値／安値の幅の分析
期間ごとの見積もりを比較する	複数期間	期間比較表

一般的なリクエストには全体分析を行い、具体的な質問には該当するセクションを提示します。

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ステップ 4：見積もり分析を作成する

セクション 1：見積もりの概要

earnings_estimateとrevenue_estimateから、利用可能なすべての期間（0q、+1q、0y、+1y）の現在のコンセンサスを提示します。コンセンサス、安値、高値、範囲の幅（コンセンサスに対する割合）、アナリスト数、前年比成長率を含めてください。次の点を明示してください。

• 範囲の幅 — コンセンサスの15％を超える幅は、不確実性が高いことを示します
• アナリストのカバレッジ — アナリストが5人未満の場合、カバレッジは限定的です
• 成長の軌跡 — 期間を追って成長が加速しているか、減速しているか

セクション 2：修正傾向（EPSトレンド）

実用的な示唆を得やすいセクションです。eps_trendから、各期間の現在の見積もりと7日、30日、60日、90日前の値を示し、方向性と、最近の変化が加速しているかを要約します。

読み取り方：

• 決算前に見積もりが上昇している＝好材料（基準となる水準が上がっています）
• 見積もりが下降している＝アナリストが予想数値を引き下げており、多くの場合は悪材料です
• 見積もりが横ばい＝新しい情報が価格に織り込まれていません
• 全体の変化よりも、直近の加速または減速が重要です

セクション 3：修正の広がり（EPS修正）

eps_revisionsから、各期間について過去7日間と30日間の上方修正件数と下方修正件数、および修正比率「上方修正 /（上方修正 + 下方修正）」を示します。比率が0.7を超える場合は非常に強気、0.3を下回る場合は弱気です。

セクション 4：成長予測

growth_estimates を使って、各期間における企業の予想成長率と過去5年間の年間成長率を、業界、セクター、S&P 500 と比較し、同業他社より速く成長すると予想されるのか、遅く成長すると予想されるのかを述べてください。

セクション 5：過去の予想精度

earnings_history を使って、過去4四半期の予想 EPS と実績 EPS、およびサプライズ率を示し、次に以下を評価してください。

• 予想超過率 — 4四半期のうち、予想を上回ったのはいくつか
• 平均サプライズ — 大きさと方向
• サプライズの傾向 — 予想超過幅は拡大しているか、縮小しているか。予想の上昇とともにサプライズ幅が縮小している場合、予想のハードルが実態に追いつきつつある可能性があります。

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ステップ 5：統合して回答する

まず、期間をまたいだ修正の方向性と広がりという重要な洞察を示し、次にユーザーが重視するセクションの表を提示してください。単に表にまとめるのではなく、解釈してください。修正の傾向は最近の株価動向を裏付けているか、成長見通しは現在の P/E が織り込んでいる内容と比べてどうか、予想精度の履歴は現在のコンセンサスについて何を示しているかを説明してください。

該当する注意点も明示してください。予想はコンセンサス付近に集中するため、実際の結果の分布は高値・安値が示すよりも広くなります。修正の勢いは、ガイダンスの変更やマクロイベントひとつで反転することがあります。Yahoo Finance の予想は、リアルタイムのコンセンサス提供元より数時間から数日遅れる場合があります。将来年度（+1y）の予想は、本質的に信頼性が低くなります。最後に、アナリスト予想は確実な結果ではなくコンセンサス見解であること、修正はシグナルであって保証ではないこと、これは金融アドバイスではないことを、定型の注意事項として添えてください。

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参考ファイル

• references/api_reference.md — 予想関連のすべてのメソッドを詳述した yfinance API リファレンス

戻り値の形式や例外的なケースの処理を正確に確認する必要がある場合は、参考ファイルを読んでください。