EDINET API：上場企業の財務データを丸ごと取得して同業比較する

import osimport requestsfrom datetime import date
API_BASE = "https://api.edinet-fsa.go.jp/api/v2"API_KEY = os.environ["EDINET_API_KEY"]
def list_documents(target_date: date) -> list[dict]:    """指定日の書類一覧を取得"""    r = requests.get(        f"{API_BASE}/documents.json",        params={            "date": target_date.isoformat(),            "type": 2,                  # 1=メタ、2=書類本体含む一覧            "Subscription-Key": API_KEY,        },        timeout=30,    )    r.raise_for_status()    return r.json().get("results", [])
# 例: 2027-06-30 の提出書類docs = list_documents(date(2027, 6, 30))print(f"提出件数: {len(docs)}")for d in docs[:5]:    print(f"  {d['filerName']}: {d['docDescription']}")

import zipfile, iofrom arelle import Cntlr  # pip install arelle-release
def fetch_xbrl(doc_id: str) -> bytes:    r = requests.get(        f"{API_BASE}/documents/{doc_id}",        params={"type": 1, "Subscription-Key": API_KEY},        timeout=60,    )    r.raise_for_status()    return r.content
def extract_financials(xbrl_zip: bytes) -> dict:    """XBRL から売上高・営業利益・純利益・純資産を抜く（簡易版）"""    z = zipfile.ZipFile(io.BytesIO(xbrl_zip))    # 実際は arelle でタクソノミ解析、ここでは概念のみ    # InlineXBRL を BeautifulSoup で読むパターンが手っ取り早い    return {        "revenue": ...,        "operating_income": ...,        "net_income": ...,        "net_assets": ...,    }

import pandas as pd
# 同業 EDINET コード一覧（事前に edinetCode を調べておく）peers = {    "E12345": "同業A",    "E12346": "同業B",    # ...}
rows = []for edinet_code, name in peers.items():    # この企業の最新有報を検索 → financials 抽出    fin = get_latest_annual_report(edinet_code)    rows.append({        "company": name,        "revenue": fin["revenue"],        "op_income": fin["operating_income"],        "op_margin": fin["operating_income"] / fin["revenue"],        "roe": fin["net_income"] / fin["net_assets"],    })
df = pd.DataFrame(rows)print(df.sort_values("op_margin", ascending=False))# → 同業 20 社の営業利益率ランキング