金融テーブルの抽出：株式・ETF・マーケットデータ
金融Webサイトはテーブルデータの宝庫です。株価、ETF保有銘柄、市場指数、決算報告——すべてHTMLテーブルに整理されて、分析を待っています。 しかし、そのデータを使える形式にするのは必ずしも簡単ではありません。 このガイドでは、金融テーブルに共通する課題と、クリーンに抽出するための実践的なソリューションを解説します。 金融データには単純な抽出方法を壊す特有の問題があります。 米国サイトは 1,234.56。欧州サイトは 1.234,56。一部の金融ポータルはデータソースによって両方が混在します。 Excelにコピー＆ペーストすると、これらが頻繁に壊れます。千の位が小数になり、日付が数値になり、混乱が生じます。 多くの金融テーブルは動的に更新されます。ページ読み込み後にDOMが変化します。早すぎるスクレイピングでは、古いデータや空のセルを取得してしまいます。 保有銘柄テーブルには展開可能な行があることが多いです。ファンドのトップ保有銘柄は10行表示し、残りは「すべて表示」ボタンで隠されています。非表示データはページ内に存在しますが、見えません。 +2.34% と $1,234 は人間
金融Webサイトはテーブルデータの宝庫です。株価、ETF保有銘柄、市場指数、決算報告——すべてHTMLテーブルに整理されて、分析を待っています。
しかし、そのデータを使える形式にするのは必ずしも簡単ではありません。
このガイドでは、金融テーブルに共通する課題と、クリーンに抽出するための実践的なソリューションを解説します。
金融テーブルが難しい理由
金融データには単純な抽出方法を壊す特有の問題があります。
混在する数値フォーマット
米国サイトは 1,234.56。欧州サイトは 1.234,56。一部の金融ポータルはデータソースによって両方が混在します。
Excelにコピー＆ペーストすると、これらが頻繁に壊れます。千の位が小数になり、日付が数値になり、混乱が生じます。
リアルタイム更新
多くの金融テーブルは動的に更新されます。ページ読み込み後にDOMが変化します。早すぎるスクレイピングでは、古いデータや空のセルを取得してしまいます。
ネスト構造
保有銘柄テーブルには展開可能な行があることが多いです。ファンドのトップ保有銘柄は10行表示し、残りは「すべて表示」ボタンで隠されています。非表示データはページ内に存在しますが、見えません。
パーセンテージと通貨記号
+2.34% と $1,234 は人間には問題なく見えます。スプレッドシートにとっては、ソートや計算ができないテキスト文字列です。
一般的な金融データソース
Yahoo Finance
株価、過去データ、ポートフォリオ保有銘柄。テーブルは比較的クリーンですが動的に更新されます。
ヒント: 抽出前にページが完全に読み込まれるまで待ってください。初期レンダリングではローディングプレースホルダーが表示されることがあります。
Google Finance
テーブルは少なく、主にカードとチャート。大量抽出にはあまり向きません。
Morningstar
ファンド保有銘柄、パフォーマンスデータ、セクター構成。テーブルは構造化されていますが、ページネーションされていることが多いです。
ヒント: 「すべて表示」やページネーションコントロールを探してください。最初のページにはトップ10の保有銘柄しか表示されないかもしれません。
SEC EDGAR
提出書類にはテーブルが含まれますが、複雑な文書に埋め込まれています。10-Kおよび10-Qレポートには、HTMLテーブルとして財務諸表が含まれています。
ヒント: テーブルは存在しますが、法的テキストに囲まれています。抽出前に必要な特定のテーブルを特定してください。
抽出戦略
戦略1: 直接エクスポート
最もシンプルなアプローチ——データが一度だけ必要な場合。
HTML Table Exporterのようなツールがページ上のテーブルを検出し、CSVやExcelに直接エクスポートします。コード不要です。
金融データ向けには：
- 数値フォーマットを正規化するクリーニングプリセットを使用
- さらに加工する場合はCSV、最終形式ならExcelにエクスポート
- エクスポート前に動的コンテンツが読み込まれていることを確認
戦略2: Python + Pandas
繰り返しの抽出やパイプラインへの統合向け。
import pandas as pd
# 基本的な抽出
tables = pd.read_html('https://example.com/stock-data')
df = tables[0] # ページ上の最初のテーブル
# ヘッダー指定あり
df = pd.read_html(url, header=0)[0]
# エンコーディング処理
df = pd.read_html(url, encoding='utf-8')[0]
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制限事項: read_html はJavaScriptを実行しません。動的テーブルは読み込めません。
戦略3: 動的コンテンツにはSelenium
JavaScriptでテーブルが読み込まれる場合：
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
import pandas as pd
driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://example.com/stock-data')
# テーブルの読み込みを待つ
WebDriverWait(driver, 10).until(
EC.presence_of_element_located((By.TAG_NAME, "table"))
)
# 抽出
html = driver.page_source
tables = pd.read_html(html)
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トレードオフ: セットアップが増えますが、JavaScriptレンダリングコンテンツに対応できます。
金融データのクリーニング
生のエクスポートには通常クリーンアップが必要です。
通貨記号の除去
df['Price'] = df['Price'].replace('[\$,]', '', regex=True).astype(float)
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パーセンテージの処理
df['Change'] = df['Change'].str.rstrip('%').astype(float) / 100
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数値フォーマットの正規化
欧州フォーマット（1.234,56 → 1234.56）の場合：
df['Value'] = df['Value'].str.replace('.', '', regex=False)
df['Value'] = df['Value'].str.replace(',', '.', regex=False).astype(float)
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日付のパース
金融サイトは一貫性のない日付フォーマットを使用します。
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='mixed')
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注意すべきエッジケース
タブに分割されたテーブル
一部のサイトは異なるデータ（保有銘柄、パフォーマンス、リスク）をタブで表示し、異なるテーブルを読み込みます。各タブが個別の抽出になります。
脚注と注釈
金融テーブルはアスタリスクやダガーが好きです。1,234* は「推定」を意味するかもしれませんが、数値パースを壊します。
解決策: 変換前に非数値サフィックスを除去。
繰り返されるヘッダー行
長いテーブルは読みやすさのためにテーブル中盤でヘッダーを繰り返すことがあります。抽出にはデータとして重複ヘッダー行が含まれる可能性があります。
解決策: すべての値がヘッダーと一致する行をフィルタリング。
自動化 vs 手動エクスポートの判断
手動エクスポートが適している場合:
- 一回限りの分析
- 不定期のスケジュール
- 毎回異なるテーブル
自動化が適している場合:
- 日次/週次の定期的な取得
- 同じテーブル、同じ構造
- 大規模パイプラインへの統合
時々のリサーチを行うほとんどのアナリストにとって、良いツールを使った手動エクスポートの方がスクリプトの構築・保守より速いです。
まとめ
金融テーブルは価値がありますが乱雑です。主な課題は数値フォーマット、動的読み込み、一貫性のない構造です。
素早い抽出には、ブラウザベースのツールがほとんどのケースに対応します。パイプラインには、適切なウェイトとクリーニングを含むPythonが対応します。
目標は完璧な自動化ではなく、最小限の摩擦でクリーンなデータを取得することです。
金融テーブルを素早くエクスポートしたいですか？HTMLテーブルスクレイパー：Chrome拡張機能 トップ5も参考にしてください。詳しくは gauchogrid.com/ja/html-table-exporter をご覧いただくか、Chrome Web Store で無料でお試しください。
