株式銘柄紹介ブログ

主に日本の株式を紹介しています

PythonでEDINETのXBRLを分析する　その4「DBを検索してXBRLをダウンロードする」

XBRL分析 Python EDINET

はじめに

前回はEDINET上に存在するドキュメントの一覧情報をDBにしました。今回はこのDBをつかって

  1. 自分が欲しいドキュメント(例えば竹本容器の有価証券報告書)を検索する
  2. 検索結果をもとにXBRLをEDINETからダウンロードして保存する

をやっていきます。


今回はとりあえず竹本容器の有価証券報告書のXBRLをダウンロードします。

関連記事

EDINETのXBRLを分析する大まかな流れを説明しています。

開発環境

  • windows 10 home
  • python 3.7.4
  • K2Editor(テキストエディタ) + コマンドプロンプト

　

使用したpythonの外部ライブラリ

少なくとも以下の外部ライブラリを利用しているのでインストールしていなければpipコマンドでインストールしてください。

  • pysqlite3
  • requests

　

DBから竹本容器の有価証券報告書を検索する

DBから竹本容器の有価証券報告書を検索するためには

  • 提出者のEDINETコード
  • 書類種別コード

の2つの情報が必要です。


EDINETコードの一覧はEDINETの公式ページにダウンロードリンクがあります。

上記リンク先ページの最下部に次のような表示があるのでcsvファイルをダウンロードしましょう。


以下はcsvファイルの中身です。必要な部分のみ抜粋しています。


EDINETコードは会社名や証券コードで検索することで知ることが出来ます。竹本容器のEDINETコードがE31037であることがわかりました。


書類種別コードはEDINET APIの仕様書に記載があります。有価証券報告書の書類種別コードは120です。



EDINET API仕様書 p49～50より引用

　

EDINETコードと書類種別コードを使ってDBを検索するコードです。

import sqlite3


conn = sqlite3.connect('edinetfile.db')
conn.row_factory = sqlite3.Row
cur = conn.cursor()


cur.execute('SELECT * FROM edinet_document \
		WHERE edinet_code=? AND doc_type_code=? AND xbrl_flag=?',\
		 ('E31037','120', '1'))


row = cur.fetchone()
while row != None :

	print(row['doc_id'] + ',' + row['filer_name'] + ',' + row['doc_description'])

	row = cur.fetchone()


cur.close()
conn.close()


実行結果(一部を抜粋)

S1004F0Z,竹本容器株式会社,有価証券報告書－第64期(2014/01/01－2014/12/31)
S10079H3,竹本容器株式会社,有価証券報告書－第65期(2015/01/01－2015/12/31)
S1009ZCG,竹本容器株式会社,有価証券報告書－第66期(2016/01/01－2016/12/31)
S100CNNO,竹本容器株式会社,有価証券報告書－第67期(平成29年1月1日－平成29年12月31日)
S100FHET,竹本容器株式会社,有価証券報告書－第68期(平成30年1月1日－平成30年12月31日)
S100IAQ0,竹本容器株式会社,有価証券報告書－第69期(平成31年1月1日－令和1年12月31日)
S100L1E8,竹本容器株式会社,有価証券報告書－第70期(令和2年1月1日－令和2年12月31日)
S100NROE,竹本容器株式会社,有価証券報告書－第71期(令和3年1月1日－令和3年12月31日)

　

欲しい文書の一覧を取得することが出来ました。ここで取得した文書の書類管理番号(S1004F0Zのような文字列、以降doc_idと記載する)をつかってEDINET API経由でXBRLをダウンロードすることが出来ます。

EDINET APIを使ってXBRLをダウンロードする

XBRLをダウンロードするためにはサーバに対してHTTPリクエスト(GETメソッド)を送る必要があります。エンドポイントとかリクエストパラメータはEDINET APIの仕様書に記載があります。




EDINET APIの仕様書　p39～41より引用


また、サーバレスポンスのレスポンスヘッダ(content-type)の仕様は以下の通りです。


EDINET APIの仕様書　p42より引用


ステータスコードは200のみ、レスポンスヘッダ(content-type)は「application/octet-stream」のみを正常として、他はすべてエラーとします。


レスポンスヘッダ(content-type)が「application/json; charset=utf-8」である場合、JSONがサーバから返され、JSON中のステータス値によってエラーの内容が判別できるようです。


EDINET APIの仕様書　p45より引用


今回はサーバから返されたJSONファイルの中身まで詳しく調べることはしていません。サーバから正常なレスポンスがくるまで何回か試行して、それでダメならエラーとしています。


XBRLを1ファイルだけダウンロードするコードです。

import os
import requests
import time

def get_xbrl_dir_path() :

	return '.' + os.sep + 'xbrl'


def get_xbrl_file_path(doc_id) :


	return os.path.join( get_xbrl_dir_path(), doc_id + '.zip' )



def download_edinet_xbrl(doc_id) :


	download_result = False

	params = {
		'type' : 1
	}


	url = 'https://disclosure.edinet-fsa.go.jp/api/v1/documents/' + doc_id
	retry_count = -1
	while retry_count < 10 :

		retry_count = retry_count + 1

		print(url + 'へリクエスト送信')

		time.sleep(2.0)

		try:

			res = requests.get(url, \
					params=params, \
					verify=False, \
					timeout = 120.0)

		except requests.exceptions.RequestException as e:

			print('requests error' + str(e) )

			time.sleep(10.0)
			continue


		if res.status_code != 200 :

			print('status_code:' + res.status_code)
			res.close()
			time.sleep(10.0)
			continue

		if res.headers['content-type'] != 'application/octet-stream' :

			print('content-type:' + res.headers['content-type'])

			res.close()
			time.sleep(10.0)
			continue



		#XBRLをローカルに保存する
		if not os.path.exists( get_xbrl_dir_path() ) :
			os.makedirs( get_xbrl_dir_path() )

		with open(get_xbrl_file_path(doc_id), 'wb') as f :
			for chunk in res.iter_content(chunk_size=1024) :
				f.write(chunk)

		res.close()


		download_result = True

		break


	return download_result




doc_id = 'S100NROE'

result = download_edinet_xbrl(doc_id)
if result == False :
	print( doc_id + ' download fail' )

print( doc_id + ' download success' )


実行結果

https://disclosure.edinet-fsa.go.jp/api/v1/documents/S100NROEへリクエスト送信
S100NROE download success


カレントのxbrlディレクトリにXBRLファイルのzipが生成されます。


zipファイルの健全性チェックはしていません。

もしするならば

  • pythonで解凍できること
  • 内部にXBRLインスタンスファイル(拡張子 .xbrl)が存在していること

を確認すれば十分だと思います。


今のところ、過去5年分のデータについては上記のチェックで問題なく使えています。

DBの検索結果をもとにXBRLをダウンロードする

DBの検索結果から得られたすべてのdoc_idに対してダウンロードを実施します。

以下がコードです。

import sqlite3
import requests
import time
import os

class EdinetDocumentInfoRecord() :


	def __init__(self, seq_number, \
				doc_id, \
				edinet_code, \
				sec_code, \
				jcn, \
				filer_name, \
				fund_code, \
				ordinance_code, \
				form_code, \
				doc_type_code, \
				period_start, \
				period_end, \
				submit_date_time, \
				doc_description, \
				issuer_edinet_code, \
				subject_edinet_code, \
				subsidiary_edinet_code, \
				current_report_reason, \
				parent_doc_id, \
				ope_date_time, \
				withdrawal_status, \
				doc_info_edit_status, \
				disclosure_status, \
				xbrl_flag, \
				pdf_flag, \
				attach_doc_flag, \
				english_doc_flag, \
				csv_flag, \
				legal_status, \
				json_date):


		self.__seq_number=seq_number
		self.__doc_id=doc_id
		self.__edinet_code=edinet_code
		self.__sec_code=sec_code
		self.__jcn=jcn
		self.__filer_name=filer_name
		self.__fund_code=fund_code
		self.__ordinance_code=ordinance_code
		self.__form_code=form_code
		self.__doc_type_code=doc_type_code
		self.__period_start=period_start
		self.__period_end=period_end
		self.__submit_date_time=submit_date_time
		self.__doc_description=doc_description
		self.__issuer_edinet_code=issuer_edinet_code
		self.__subject_edinet_code=subject_edinet_code
		self.__subsidiary_edinet_code=subsidiary_edinet_code
		self.__current_report_reason=current_report_reason
		self.__parent_doc_id=parent_doc_id
		self.__ope_date_time=ope_date_time
		self.__withdrawal_status=withdrawal_status
		self.__doc_info_edit_status=doc_info_edit_status
		self.__disclosure_status=disclosure_status
		self.__xbrl_flag=xbrl_flag
		self.__pdf_flag=pdf_flag
		self.__attach_doc_flag=attach_doc_flag
		self.__english_doc_flag=english_doc_flag
		self.__csv_flag=csv_flag
		self.__legal_status=legal_status
		self.__json_date=json_date


	def get_doc_id(self) :
		return self.__doc_id

	def get_edinet_code(self) :
		return self.__edinet_code

	def get_filer_name(self) :
		return self.__filer_name

	def get_doc_description(self) :
		return self.__doc_description




def get_xbrl_dir_path() :

	return '.' + os.sep + 'xbrl'


def get_xbrl_file_path(doc_id) :


	return os.path.join( get_xbrl_dir_path(), doc_id + '.zip' )



def download_edinet_xbrl(doc_id) :


	download_result = False

	params = {
		'type' : 1
	}


	url = 'https://disclosure.edinet-fsa.go.jp/api/v1/documents/' + doc_id
	retry_count = -1
	while retry_count < 10 :

		retry_count = retry_count + 1

		print(url + 'へリクエスト送信')

		time.sleep(2.0)

		try:

			res = requests.get(url, \
					params=params, \
					verify=False, \
					timeout = 120.0)

		except requests.exceptions.RequestException as e:

			print('requests error' + str(e) )

			time.sleep(10.0)
			continue


		if res.status_code != 200 :

			print('status_code:' + res.status_code)
			res.close()
			time.sleep(10.0)
			continue

		if res.headers['content-type'] != 'application/octet-stream' :

			print('content-type:' + res.headers['content-type'])

			res.close()
			time.sleep(10.0)
			continue



		#XBRLをローカルに保存する
		if not os.path.exists( get_xbrl_dir_path() ) :
			os.makedirs( get_xbrl_dir_path() )

		with open(get_xbrl_file_path(doc_id), 'wb') as f :
			for chunk in res.iter_content(chunk_size=1024) :
				f.write(chunk)

		res.close()


		download_result = True

		break


	return download_result




#検索結果を保存する
edinet_document_info_record_list = list()


conn = sqlite3.connect('edinetfile.db')
conn.row_factory = sqlite3.Row
cur = conn.cursor()


cur.execute('SELECT * FROM edinet_document \
		WHERE edinet_code=? AND doc_type_code=? AND xbrl_flag=?',\
		 ('E31037','120', '1'))


row = cur.fetchone()
while row != None :


	search_result = EdinetDocumentInfoRecord( row['seq_number'],\
					row['doc_id'],\
					row['edinet_code'],\
					row['sec_code'],\
					row['jcn'],\
					row['filer_name'],\
					row['fund_code'],\
					row['ordinance_code'],\
					row['form_code'],\
					row['doc_type_code'],\
					row['period_start'],\
					row['period_end'],\
					row['submit_date_time'],\
					row['doc_description'],\
					row['issuer_edinet_code'],\
					row['subject_edinet_code'],\
					row['subsidiary_edinet_code'],\
					row['current_report_reason'],\
					row['parent_doc_id'],\
					row['ope_date_time'],\
					row['withdrawal_status'],\
					row['doc_info_edit_status'],\
					row['disclosure_status'],\
					row['xbrl_flag'],\
					row['pdf_flag'],\
					row['attach_doc_flag'],\
					row['english_doc_flag'],\
					row['csv_flag'],\
					row['legal_status'],\
					row['json_date'])


	edinet_document_info_record_list.append(search_result)

	row = cur.fetchone()


cur.close()
conn.close()



#XBRLをダウンロードする
for search_result in edinet_document_info_record_list :

	print(search_result.get_filer_name() + ',' + \
		search_result.get_doc_id() + ',' + \
		search_result.get_doc_description())


	doc_id = search_result.get_doc_id()

	if os.path.exists( get_xbrl_file_path(doc_id) ) :
		print('xbrl is already exists. pass')

		continue


	result = download_edinet_xbrl(doc_id)
	if result == False :
		print( doc_id + ' download fail' )

	print( doc_id + ' download success' )


実行結果

竹本容器株式会社,S1004F0Z,有価証券報告書－第64期(2014/01/01－2014/12/31)
https://disclosure.edinet-fsa.go.jp/api/v1/documents/S1004F0Zへリクエスト送信
S1004F0Z download success
竹本容器株式会社,S10079H3,有価証券報告書－第65期(2015/01/01－2015/12/31)
https://disclosure.edinet-fsa.go.jp/api/v1/documents/S10079H3へリクエスト送信
S10079H3 download success
竹本容器株式会社,S1009ZCG,有価証券報告書－第66期(2016/01/01－2016/12/31)
https://disclosure.edinet-fsa.go.jp/api/v1/documents/S1009ZCGへリクエスト送信
S1009ZCG download success
・・・

おわりに

これで自分が欲しいXBRLをEDINETからダウンロードできるようになりました。


EDINET上に存在するすべてのXBRLをダウンロードするなら

  • ダウンロード時のエラー処理をもう少し細かく行い、リトライの可否を判定する
  • ZIPの健全性チェックを行う
  • ダウンロード結果をDBに保存して、必要に応じて再度リトライする

などしなくてはなりませんが、ここではそこまでしていません。


別にそこまでしなくても、XBRLの分析処理はできるのでいいかなと思っています。一応、データの蓄積はやっているので機会があれば記事にするかもしれません。


次回からXBRLの構造解析をしていきたいと思います。具体的には有価証券報告書内の数値データを取得します。ただ、数値を取得するまでは道のりが長いので少しづつやっていくことになると思います。


次回の記事です。

www.quwechan.com


今回はここまでです。