🔳株式投資銘柄診断システム(AccessDBとAI連携)
1.「高値乖離率・安値乖離率を使ったモメンタム手法」とは?
■ 基本概念
この手法は、- 一定期間の高値からどれだけ下に離れているか
- 一定期間の安値からどれだけ上に離れているか
- 強い銘柄(上昇モメンタム)
- 弱い銘柄(下降モメンタム)
■ 計算式
● 高値乖離率(%)
高値乖離率 = (現在値 ÷ 過去N日間の最高値 − 1) × 100
例:
- 52週高値:1,000円
- 現在値:950円
● 安値乖離率(%)
安値乖離率 = (現在値 ÷ 過去N日間の最安値 − 1) × 100
例:
- 52週安値:500円
- 現在値:950円
■ なぜモメンタムになるのか?
上昇トレンド銘柄の特徴
- 高値乖離率 → 0%に近い(高値圏)
- 安値乖離率 → 大きなプラス
下降トレンド銘柄の特徴
- 高値乖離率 → 大きなマイナス
- 安値乖離率 → 0%に近い
■ 売買ロジック例
● 買いシグナル例
- 高値乖離率 > -5%
- 安値乖離率 > +50%
- 出来高増加
● 売りシグナル例
- 高値乖離率 < -25%
- 安値乖離率 < +10%
■ メリット
✔ トレンドフォローに強い ✔ 数値化できる ✔ ランキング化しやすい ✔ 全銘柄スクリーニング可能■ 類似概念
- 52週高値ブレイク戦略
- ドンチャンチャネル
- モメンタム投資
2.Accessでシステム化するために必要な情報
■ 必要なデータ
① 銘柄情報
- 銘柄コード
- 銘柄名
- 市場区分
② 日足データ
- 日付
- 始値
- 高値
- 安値
- 終値
- 出来高
■ 推奨テーブル設計
【T_銘柄マスタ】
| 項目名 | 型 | 備考 |
|---|---|---|
| 銘柄コード | テキスト | 主キー |
| 銘柄名 | テキスト | |
| 市場 | テキスト | |
| 業種 | テキスト |
【T_株価データ】
| 項目名 | 型 | 備考 |
|---|---|---|
| ID | オートナンバー | 主キー |
| 銘柄コード | テキスト | 外部キー |
| 日付 | 日付型 | |
| 始値 | 通貨/数値 | |
| 高値 | 通貨/数値 | |
| 安値 | 通貨/数値 | |
| 終値 | 通貨/数値 | |
| 出来高 | 数値 |
- 銘柄コード + 日付(複合)
【T_テクニカル計算】
| 項目名 | 型 | 備考 |
|---|---|---|
| ID | オートナンバー | |
| 銘柄コード | テキスト | |
| 日付 | 日付型 | |
| 期間 | 数値 | 例:20,60,252 |
| 期間高値 | 数値 | |
| 期間安値 | 数値 | |
| 高値乖離率 | 数値 | |
| 安値乖離率 | 数値 | |
| モメンタム判定 | テキスト |
■ クエリ構造
① 期間高値算出クエリ
銘柄コード単位で過去N日間の最大(高値)
② 期間安値算出クエリ
過去N日間の最小(安値)
③ 乖離率計算クエリ
高値乖離率: (終値 / 期間高値 - 1) * 100
安値乖離率: (終値 / 期間安値 - 1) * 100
■ システム拡張アイデア
✔ 52週高値ランキング ✔ 業種別モメンタム順位 ✔ 売買シグナル自動抽出 ✔ バックテスト用テーブル ✔ 売買履歴テーブル■ 追加すると良いテーブル
【T_売買履歴】
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 売買ID | |
| 銘柄コード | |
| 売買日 | |
| 売買区分 | |
| 売買価格 | |
| 数量 | |
| 損益 |
■ システム構成イメージ
株価取込
↓
期間高値・安値計算
↓
乖離率算出
↓
ランキング生成
↓
売買判定
↓
バックテスト
■ 重要ポイント
✔ 期間は可変にする(20日・60日・252日) ✔ 終値ベースか高値ベースか統一する ✔ 分割・併合調整が必要 ✔ データ精度が命まとめ
「高値乖離率・安値乖離率モメンタム手法」は高値に近い銘柄を買い、安値に近い銘柄を避ける(または空売りする)トレンドフォロー戦略です。
もしよろしければ次は:
- ✔ Accessでの具体的SQL例
- ✔ VBA自動計算コード
- ✔ バックテスト設計
- ✔ 実際に勝てるロジックへの改良案
1. 全体構造(推奨データモデル)
Access では次の 5 つのテーブルに分けると管理しやすくなります。- TechThemes(技術テーマ)
- Companies(企業)
- CompanyTech(企業×技術の中間テーブル)
- SupplyChain(サプライチェーン分類)
- Financials(財務・投資指標)
2. TechThemes(技術テーマ)テーブル
未来投資テーマを分類するテーブル。| フィールド名 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| ThemeID | オートナンバー | 主キー |
| ThemeName | 短いテキスト | レアアース、人工ダイヤモンド、AI、ドローンなど |
| Category | 短いテキスト | 資源、半導体、AI、軍民両用など |
| Description | 長いテキスト | 技術の説明、用途、軍民両用性など |
3. Companies(企業)テーブル
企業の基本情報を管理。| フィールド名 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| CompanyID | オートナンバー | 主キー |
| CompanyName | 短いテキスト | 企業名 |
| Country | 短いテキスト | 日本、米国、中国など |
| Market | 短いテキスト | 東証、NASDAQ など |
| Ticker | 短いテキスト | 銘柄コード |
| BusinessSummary | 長いテキスト | 企業概要 |
| Website | ハイパーリンク | 公式サイト |
4. CompanyTech(企業 × 技術テーマ)中間テーブル
1社が複数テーマに関係するため必須。| フィールド名 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| ID | オートナンバー | 主キー |
| CompanyID | 数値 | Companies.CompanyID |
| ThemeID | 数値 | TechThemes.ThemeID |
| Role | 短いテキスト | 「素材供給」「加工」「デバイス」「AI解析」など |
| Notes | 長いテキスト | 詳細メモ |
- 住友電工 → 人工ダイヤモンド(放熱基板)
- ACSL → ドローン(産業用)
- NVIDIA → AI(GPU)
5. SupplyChain(サプライチェーン分類)テーブル
未来技術はサプライチェーンで分析すると強い。| フィールド名 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| SupplyID | オートナンバー | 主キー |
| CompanyID | 数値 | Companies.CompanyID |
| ChainCategory | 短いテキスト | 原材料、加工、部品、デバイス、ソフトウェア、AI解析など |
| Position | 短いテキスト | 上流・中流・下流 |
| Notes | 長いテキスト | 補足 |
6. Financials(財務・投資指標)テーブル
投資判断に必要な指標を保存。| フィールド名 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| FinancialID | オートナンバー | 主キー |
| CompanyID | 数値 | Companies.CompanyID |
| FiscalYear | 数値 | 年度 |
| Revenue | 数値 | 売上高 |
| OperatingIncome | 数値 | 営業利益 |
| NetIncome | 数値 | 純利益 |
| RnD | 数値 | 研究開発費 |
| Capex | 数値 | 設備投資 |
| ROE | 数値 | ROE |
| EquityRatio | 数値 | 自己資本比率 |
| PER | 数値 | 株価収益率 |
| PBR | 数値 | 株価純資産倍率 |
| DividendYield | 数値 | 配当利回り |
7. テーブル間の関係図(ER図イメージ)
TechThemes (1)──(∞) CompanyTech (∞)──(1) Companies
Companies (1)──(∞) SupplyChain
Companies (1)──(∞) Financials
Access のリレーションシップ画面でこの形にすると、
「技術テーマ → 企業 → 財務 → サプライチェーン」
の流れで分析できます。
8. このデータベースでできる分析例
- 人工ダイヤモンド × 日本企業 × 上流サプライチェーン
- レアアース × 米国企業 × R&D比率が高い企業
- ドローン × AI解析 × 財務健全性が高い企業
- テーマ別の投資候補ランキング
- 未来投資額(R&D + Capex)の大きい企業順
必要であれば、 Access のフォーム設計(入力画面) や クエリ例(テーマ別ランキングなど) も作れます。 次は「フォーム設計」か「クエリ設計」のどちらを進めますか?
1. 松井証券から株価データを取得する方法
松井証券には期間高値・期間安値をCSVで直接出力する機能はありません。 そのため、以下の方法で日足データを取得 → Accessで計算します。方法①(最も安定)
日足CSVを取得してAccessへ取り込み 手順- 松井証券サイトログイン
- 株価情報 → 個別銘柄
- 「チャート」または「時系列」
- 日足データをCSV保存
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| 日付 | 取引日 |
| 銘柄コード | 証券コード |
| 始値 | Open |
| 高値 | High |
| 安値 | Low |
| 終値 | Close |
| 出来高 | Volume |
stock_daily_2026.csv
方法②(実務ではよく使う)
以下サイトからCSV取得- Yahoo!ファイナンス
- 株探
- 過去データが長い
- CSV取得が簡単
2. Accessデータベース設計(実務向け)
基本構造
株分析では次の3層構造が使われます。マスタ
↓
株価履歴
↓
分析結果
3. テーブル設計
① 銘柄マスタ
テーブル名tbl_stock_master
| フィールド | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| code | Short Text | 銘柄コード |
| stock_name | Short Text | 銘柄名 |
| market | Short Text | 市場 |
| sector | Short Text | 業種 |
| is_active | Yes/No | 監視対象 |
| code | stock_name |
|---|---|
| 7203 | トヨタ |
| 6758 | ソニー |
② 株価日足テーブル(最重要)
tbl_stock_daily
| フィールド | 型 |
|---|---|
| id | AutoNumber |
| code | Short Text |
| trade_date | Date |
| open_price | Double |
| high_price | Double |
| low_price | Double |
| close_price | Double |
| volume | Long |
(code , trade_date)
理由
→ 高速検索
③ 期間高値・安値テーブル
tbl_stock_range
| フィールド | 型 |
|---|---|
| id | AutoNumber |
| code | Short Text |
| trade_date | Date |
| high_20 | Double |
| low_20 | Double |
| high_60 | Double |
| low_60 | Double |
| high_250 | Double |
| low_250 | Double |
| 期間 | 意味 |
|---|---|
| 20日 | 短期 |
| 60日 | 中期 |
| 250日 | 年 |
④ 売買シグナルテーブル(任意)
tbl_stock_signal
| フィールド | 型 |
|---|---|
| id | AutoNumber |
| code | Text |
| trade_date | Date |
| signal_type | Text |
| price | Double |
| signal | 意味 |
|---|---|
| Break20High | 20日高値更新 |
| Break60High | 60日高値更新 |
| Break250High | 年高値更新 |
4. Accessで期間高値を計算するSQL
例 20日高値SELECT
A.code,
A.trade_date,
MAX(B.high_price) AS high_20
FROM
tbl_stock_daily AS A
INNER JOIN tbl_stock_daily AS B
ON A.code = B.code
AND B.trade_date BETWEEN DateAdd("d",-20,A.trade_date) AND A.trade_date
GROUP BY
A.code,
A.trade_date;
20日安値
SELECT
A.code,
A.trade_date,
MIN(B.low_price) AS low_20
FROM
tbl_stock_daily AS A
INNER JOIN tbl_stock_daily AS B
ON A.code = B.code
AND B.trade_date BETWEEN DateAdd("d",-20,A.trade_date) AND A.trade_date
GROUP BY
A.code,
A.trade_date;
5. 監視システムの完成イメージ
Access内部構造tbl_stock_master
↓
tbl_stock_daily
↓
qry_calc_range
↓
tbl_stock_range
↓
qry_breakout
↓
tbl_stock_signal
監視例
終値 > 20日高値
→ ブレイク銘柄
6. 運用フロー(実務)
毎日① 株価CSV取得
② Accessインポート
③ 期間高値計算
④ シグナル抽出
⑤ 監視銘柄リスト更新
所要時間
3〜5分
💡もし希望があれば、次も作れます。
- Access完全DB設計(プロ仕様)
- 52週高値ブレイク自動抽出SQL
- 株スクリーニング(10倍速になる設計)
- 松井証券+Accessで作る株監視システム全体図
📘 Access:株式ポートフォリオ管理システムのテーブル設計(完全版)
以下の構造は、- 売買履歴
- 現在の保有株数
- 評価額
- 配当
- 株価推移 などを柔軟に扱えるように設計しています。
🧱 1. 銘柄マスタ(Stocks)
銘柄の基本情報を管理する中心テーブル。| フィールド名 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| StockID | オートナンバー(主キー) | 銘柄を一意に識別 |
| Ticker | 短いテキスト | 証券コード(例:7203、AAPL) |
| StockName | 短いテキスト | 銘柄名 |
| Market | 短いテキスト | 東証プライム、NASDAQ など |
| Sector | 短いテキスト | 業種分類 |
| Country | 短いテキスト | 日本、米国など |
🧱 2. 取引履歴(Transactions)
売買のすべてを記録するテーブル。 1取引=1レコード| フィールド名 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| TransactionID | オートナンバー(主キー) | |
| StockID | 数値(外部キー) | Stocks.StockID |
| TradeDate | 日付 | 取引日 |
| TradeType | 短いテキスト | Buy / Sell |
| Quantity | 数値 | 株数 |
| Price | 通貨 | 1株あたりの価格 |
| Fee | 通貨 | 手数料 |
| Tax | 通貨 | 税金 |
| Memo | 長いテキスト | 備考 |
🧱 3. 保有残高(Holdings)
現在の保有株数と平均取得単価を管理。 ※クエリで計算もできるが、シニア向けにはテーブル化がわかりやすい| フィールド名 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| HoldingID | オートナンバー(主キー) | |
| StockID | 数値(外部キー) | Stocks.StockID |
| Quantity | 数値 | 現在の保有株数 |
| AvgCost | 通貨 | 平均取得単価 |
| LastUpdated | 日付 | 更新日 |
🧱 4. 株価履歴(Prices)(任意)
株価を定期的に取り込む場合に使用。| フィールド名 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| PriceID | オートナンバー | |
| StockID | 数値(外部キー) | |
| PriceDate | 日付 | |
| ClosePrice | 通貨 | 終値 |
🧱 5. 配当履歴(Dividends)(任意)
| フィールド名 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| DividendID | オートナンバー | |
| StockID | 数値(外部キー) | |
| PayDate | 日付 | 配当支払日 |
| Amount | 通貨 | 1株あたり配当 |
| Memo | 長いテキスト |
🔗 6. リレーション図(構造イメージ)
Stocks (1) ─── (∞) Transactions
│
├── (1) ─── (1) Holdings
│
├── (1) ─── (∞) Prices
│
└── (1) ─── (∞) Dividends
🎯 7. この設計のメリット
- 売買履歴 → 保有株数 → 評価額が一貫して管理できる
- Access のフォーム作成が簡単(銘柄フォーム+取引サブフォーム)
- 平均取得単価・損益計算がクエリで容易
- 配当・株価などを後から追加しても壊れない
- シニア向け教材としても理解しやすい構造
📌 次に作れるもの(あなたのクラブ向けに最適化できます)
- リレーション設定の手順書(図解)
- 入力フォーム(銘柄・取引・保有)
- 評価損益を計算するクエリ
- 年間配当レポート
- ポートフォリオ一覧レポート(印刷用)
- シニア向けステップバイステップ教材
必要なら、 「Accessで作る株式ポートフォリオ管理システム」教材(図解付き) をあなたのクラブ用に作成できます。 次はどの部分を作りたいですか フォーム、クエリ、リレーション図、どれから進めましょう。
🌟 全体構造(結論)
企業の強み(OnlyOne情報)は、 「テーママスタ」+「企業とテーマの関連テーブル」 で管理するのが最も柔軟で拡張性が高いです。Stocks(銘柄)
Themes(テーマ)
StockThemes(銘柄とテーマの関連)
🧱 1. 銘柄マスタ(Stocks)
企業の基本情報を管理する中心テーブル。| フィールド名 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| StockID | オートナンバー(主キー) | |
| Ticker | 短いテキスト | 証券コード |
| StockName | 短いテキスト | 銘柄名 |
| Market | 短いテキスト | 東証プライムなど |
| Sector | 短いテキスト | 業種 |
| Country | 短いテキスト | 日本、米国など |
🧱 2. テーママスタ(Themes)
企業の「OnlyOne特殊性」を分類するテーブル。 あなたが挙げたテーマをすべて登録できます。| フィールド名 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| ThemeID | オートナンバー(主キー) | |
| ThemeName | 短いテキスト | テーマ名(例:レアアース、AI、ドローン) |
| Category | 短いテキスト | 大分類(例:素材、軍需、医療、AI) |
| Description | 長いテキスト | テーマの説明(任意) |
| ThemeName | Category |
|---|---|
| レアアース | 素材 |
| 人工ダイヤモンド | 素材 |
| AI | IT |
| 軍需用兵器 | 防衛 |
| ドローン | 航空・防衛 |
| 医療機器 | 医療 |
| バイオ医薬 | 医療 |
🧱 3. 銘柄 × テーマ関連(StockThemes)
1つの企業が複数のテーマを持てるようにする「中間テーブル」。| フィールド名 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| StockThemeID | オートナンバー(主キー) | |
| StockID | 数値(外部キー) | Stocks.StockID |
| ThemeID | 数値(外部キー) | Themes.ThemeID |
| StrengthLevel | 数値 | 強みの度合い(1〜5など) |
| Notes | 長いテキスト | 補足説明 |
🔗 リレーション図(イメージ)
Stocks (1) ─── (∞) StockThemes (∞) ─── (1) Themes
これにより、
- 1企業が複数テーマを持てる
- 1テーマに複数企業を紐づけられる
- テーマを追加しても既存データは壊れない
- 「AI × 医療」など複合テーマ分析も可能
📘 4. 実際の入力例(イメージ)
例:三菱重工(7011)
| ThemeName | StrengthLevel | Notes |
|---|---|---|
| 軍需用兵器 | 5 | 防衛装備品の主力メーカー |
| ドローン | 3 | 無人機開発に参画 |
| AI | 2 | AI制御システムの研究 |
例:住友金属鉱山(5713)
| ThemeName | StrengthLevel | Notes |
|---|---|---|
| レアアース | 5 | 世界的な鉱山権益 |
| バッテリー素材 | 4 | EV向けニッケル供給 |
🎯 5. この設計のメリット
- 企業の強みを多面的に管理できる
- テーマを追加しても壊れない(AI、量子、宇宙など)
- 「テーマ別に投資比率を分析」できる
- シニア向けにも理解しやすい(企業とテーマの組み合わせ)
- Access のフォームで「銘柄フォーム+テーマのサブフォーム」が簡単に作れる
📌 6. さらに発展させるなら
必要に応じて、以下も追加できます:✔ テーマの重要度(市場成長性)
Themes テーブルに追加- MarketGrowth(市場成長度 1〜5)
- RiskLevel(リスク度 1〜5)
✔ テーマ別の投資額集計クエリ
- AI関連銘柄の投資額
- 防衛関連の評価損益
- 医療テーマの配当額
✨ 次に作れるもの
あなたのクラブ向けに、以下も作成できます:- リレーション図の図解付き教材
- 銘柄フォーム+テーマサブフォームの設計
- テーマ別ポートフォリオ分析クエリ
- テーマ別投資比率レポート(印刷用)
- シニア向けステップバイステップ教材
必要なら、 「Accessで作るテーマ別株式ポートフォリオ管理システム」 として教材化もできます。 次は、フォーム設計、クエリ、レポート、どれを作りたいですか。
🔳株式投資とAI活用(Youtube)
🔳株式投資のスペキュレーション取引とは? 分析と判断のための指標?
以下に、株式投資のスペキュレーション取引(投機)とは何か、そして分析・判断に使われる指標を、最新の情報を踏まえて体系的にまとめます。
📌 スペキュレーション取引とは
短期的な価格変動を利用して利益を狙う取引のことです。
企業価値(ファンダメンタルズ)よりも、需給・値動き・市場心理を重視します。
- 例:デイトレード、スイングトレード、イベントドリブン取引
- 特徴:ハイリスク・ハイリターン、スピード重視、テクニカル分析中心
📊 スペキュレーションで使われる主な指標
スペキュレーションは「短期の値動き」を読むため、テクニカル指標・投資家心理指標が中心になります。
① テクニカル指標(チャート分析)
● 移動平均線(MA)
- トレンド方向を判断
- ゴールデンクロス/デッドクロスで売買判断
● RSI(Relative Strength Index)
- 買われすぎ・売られすぎを判断
- 70以上=買われすぎ、30以下=売られすぎ
● MACD
- トレンド転換のタイミングを捉える
- シグナルとのクロスが売買サイン
● ボリンジャーバンド
- 価格の行き過ぎを判断
- ±2σを超えると反転の可能性
② 投資家心理・市場環境の指標
検索結果でも紹介されているように、投資家心理を測る指標は短期売買で非常に重要です。
- VIX指数(恐怖指数)
市場の不安度を示す。高いほどリスクオフ傾向。 - Fear & Greed Index(恐怖・欲望指数)
市場が強気か弱気かを総合的に示す。
③ ファンダメンタル指標(短期でも参考にする)
スペキュレーションは短期中心ですが、割安・割高の判断は短期売買にも役立ちます。
代表的な指標(複数の検索結果で共通):
- PER(株価収益率):割安・割高の判断に使う
- PBR(株価純資産倍率):1倍割れは割安とされることが多い
- ROE(自己資本利益率):効率よく利益を出している企業ほど評価されやすい
- EPS(1株利益):増加傾向なら成長性があると判断
🧭 スペキュレーション取引の判断プロセス(実務的)
以下のような流れで判断する投資家が多いです。
① 市場環境の把握
- VIX、Fear & Greed Index
- 日経平均・NASDAQのトレンド
② 個別銘柄の需給・チャート分析
- 移動平均線の位置
- 出来高の急増
- RSI・MACD・ボリンジャーバンド
③ ファンダメンタルの最低限チェック
- PER・PBRが極端に割高/割安でないか
- EPSが急減していないか
④ リスク管理
- 損切りラインの設定
- ポジションサイズの調整
📝 まとめ
スペキュレーション取引は、
「短期の値動き × 市場心理 × テクニカル指標」
を組み合わせて判断する取引です。
- テクニカル指標 → 売買タイミング
- 心理指標 → 市場のムード
- ファンダメンタル → 割安・割高の確認(最低限)
必要であれば、
- シニア向けにもっとやさしい教材スライド
- クラブ向けの「スペキュレーション取引ワークシート」
- 指標ごとの練習問題
なども作れます。
どう進めましょうか。
🔳AccessDBで株価銘柄診断をする方法
株式投資システムを Microsoft Access で構築する場合、
まず「どの指標をデータベースに入れるか」を明確にしておくと、後の設計がとてもスムーズになります。
松井証券のデータベースから取得できる情報を前提に、銘柄診断・分析に必須の指標を体系的にまとめました。
あなたのように教育目的でシステムを作る場合、
“最低限必要な指標” と “分析を強化する指標” を分けて整理しておくと扱いやすくなります。
📌 Accessで管理すべき「銘柄診断・分析」指標一覧
🟦 1. 株価データ(松井証券から取得可能)
Accessで最も扱いやすい基本データです。
- 日付
- 始値
- 高値
- 安値
- 終値(現在値)
- 出来高
- 売買代金
- VWAP(可能なら)
👉 テクニカル指標の計算に必須
🟩 2. バリュエーション指標(割安・割高の判断)
松井証券の銘柄ページで取得できる基本指標。
- PER(株価収益率)
- PBR(株価純資産倍率)
- EPS(1株利益)
- BPS(1株純資産)
- ROE(自己資本利益率)
- ROA(総資産利益率)
- 時価総額
👉 Accessで「割安ランキング」「ROEフィルタ」などが作れる
🟧 3. 成長性指標(グロース株の判断)
決算データを取り込む場合に有効。
- 売上高
- 営業利益
- 経常利益
- 純利益
- 売上成長率
- EPS成長率
- 営業利益率
- 経常利益率
👉 「成長率ランキング」「利益率の推移」などの分析が可能
🟨 4. 財務健全性(倒産リスクの低さ)
長期投資では必須。
- 自己資本比率
- 負債比率
- 流動比率
- 当座比率
- 営業キャッシュフロー
- 投資キャッシュフロー
- 財務キャッシュフロー
👉 「財務健全スコア」を作るとシニアにも分かりやすい
🟪 5. 配当関連(インカム投資向け)
松井証券の配当情報から取得可能。
- 配当利回り
- 1株配当(DPS)
- 配当性向
- 連続増配年数(外部データが必要な場合あり)
👉 「高配当ランキング」「増配企業リスト」が作れる
🟫 6. テクニカル指標(Accessで計算)
株価データがあればAccessで自動計算できます。
- 移動平均(5日・25日・75日)
- 出来高移動平均
- RSI
- MACD
- ボリンジャーバンド
- 乖離率
👉 「買いシグナル」「売りシグナル」を自動抽出できる
🧩 Accessでのテーブル構造(推奨)
① 銘柄マスター
- 銘柄コード
- 銘柄名
- 市場
- 業種
- 決算月
② 株価テーブル(松井証券から取得)
- 銘柄コード
- 日付
- 始値
- 高値
- 安値
- 終値
- 出来高
③ 財務テーブル
- 売上高
- 営業利益
- EPS
- BPS
- ROE
- 自己資本比率
- 配当金
④ テクニカル計算テーブル
- MA5 / MA25 / MA75
- RSI
- MACD
- ボリンジャーバンド
🎯 次のステップを決めるために教えてください
Accessで作る株式投資システムは、目的によって設計が大きく変わります。
どれを重視しますか。
- 割安株(PER・PBR中心)を探したい
- 成長株(売上・EPS成長率)を探したい
- 高配当株を管理したい
- テクニカル分析を中心にしたい
- 総合スコアで銘柄診断をしたい(AI風)
あなたの目的に合わせて、
テーブル設計・クエリ例・フォーム画面の構成まで具体的に設計図を作成します。
🔳株式ポートフォリオの主要管理項目
株式ポートフォリオを作成する際の管理項目は、大きく「基本情報」「評価・損益」「リスク管理」「配当・税金」「メモ(売買理由)」の5カテゴリに整理すると非常に使いやすくなります。
特に世田谷で複数口座を運用している投資家は、Excelやアプリでこれらを一元管理すると精度が上がります。
📘 株式ポートフォリオの主要管理項目(完全版)
1️⃣ 基本情報(ポートフォリオの土台)
- 銘柄名
- 銘柄コード
- 市場(東証プライム/スタンダード/グロース)
- 業種(33業種分類)
- 口座区分(特定/一般/NISA)
- 保有株数
- 取得日
- 取得単価(平均取得価格)
2️⃣ 評価・損益に関する項目(毎日チェックする部分)
- 現在値
- 評価額(現在値 × 株数)
- 取得総額(取得単価 × 株数)
- 評価損益(評価額 − 取得総額)
- 損益率(%)
- 含み益/含み損の推移
- 目標株価・損切りライン
3️⃣ リスク管理・バランス項目(ポートフォリオ全体の安定性)
- 銘柄別構成比(%)
- 業種別構成比(%)
- 国別構成比(日本株/米国株など)
- ボラティリティ(値動きの大きさ)
- β値(市場との連動性)※必要な人向け
- セクター集中度(偏りチェック)
4️⃣ 配当・税金に関する項目(長期投資で重要)
- 年間配当金(予想)
- 配当利回り(予想・実績)
- 配当月
- NISA枠の使用状況
- 税引後配当金
- 配当成長率(増配傾向)
5️⃣ 売買判断・記録(振り返りに必須)
- 購入理由(なぜ買ったか)
- 売却理由(なぜ売ったか)
- ニュース・決算メモ
- 目標達成状況(買い増し/売却の判断)
- 投資方針との整合性(短期/中期/長期)
📊 管理項目のまとめ表
| カテゴリ | 管理項目 |
|---|---|
| 基本情報 | 銘柄名、コード、市場、業種、口座区分、株数、取得日、取得単価 |
| 評価・損益 | 現在値、評価額、取得総額、評価損益、損益率、含み益推移、目標株価 |
| リスク管理 | 銘柄構成比、業種構成比、国別比率、ボラティリティ、β値 |
| 配当・税金 | 年間配当、配当利回り、配当月、NISA枠、税引後配当、増配率 |
| 売買記録 | 購入理由、売却理由、決算メモ、投資方針との整合性 |
🎯 kuniho さん向けのアドバイス
シニア向け教材にするなら、
「必要最小限の項目」と「上級者向け項目」を分けると理解しやすくなります。
🔰 初心者向け(最低限)
- 銘柄名
- 株数
- 取得単価
- 現在値
- 評価損益
- 配当金(任意)
🔧 中級〜上級者向け
- 業種別構成比
- 配当利回り
- NISA枠管理
- 売買理由メモ
- リバランス用の構成比グラフ
📥 次に作れるもの
- Excel用の「ポートフォリオ管理テンプレート」
- シニア向けの「株式管理ワークシート」
- アプリ比較表(ロボフォリオ/Yahoo!ファイナンスなど)
どれを作成しましょうか?
🔳SBI証券でポートフォリオを作成する手順
SBI証券では、Webサイトの「ポートフォリオ」機能を使うと、気になる銘柄をまとめて管理できます。最短3分で作成でき、最大200個までポートフォリオを作れます。
📌 SBI証券でポートフォリオを作成する手順(最も基本的な方法)
① ポートフォリオ画面を開く
- SBI証券にログイン
- 上部メニューの 「投資情報」→「ポートフォリオ」 を選択
② 新規ポートフォリオを作成
- 画面内の 「新規ポートフォリオの作成」 をクリック
- 任意の名前を入力(例:高配当株、米国株、NISA用など)
- 「ポートフォリオの作成」 を押す
③ 銘柄を登録する
- 「銘柄の追加登録」 をクリック
- 銘柄コードを入力
- 不明な場合は 「銘柄コード検索」 で探せる
- 必要に応じて数量・買付日・買付単価を入力
- 「銘柄登録」 をクリック
📊 ポートフォリオでできること(便利ポイント)
SBI証券のポートフォリオは、初心者にも使いやすい機能が多いです。
● 銘柄情報を1クリックで確認
株価、チャート、ニュース、決算情報などをすぐにチェック。
● 複数のポートフォリオを作成可能
最大200個まで作成でき、テーマ別に管理しやすい。
● 架空投資(シミュレーション)にも使える
実際に買わなくても、気になる銘柄をまとめて値動きを追える。
🧩 さらに便利な使い方(初心者向け)
- 高配当株だけのポートフォリオ
- NISA用の投資信託だけをまとめる
- 米国株だけのポートフォリオ
- 監視銘柄リストとして使う(買う前のチェック用)
🎥 わかりやすい動画解説もあり
YouTubeでもSBI証券のポートフォリオ機能を丁寧に解説した動画があります。
初心者向けで操作画面が見られるので理解しやすいです。
必要なら、あなたの目的に合わせた「最適なポートフォリオ構成」も作れます
- 高配当株用
- NISA成長投資枠用
- 投資信託中心
- 米国株中心
- シニア向けのわかりやすい管理方法
など、用途に合わせてテンプレートも作れます。
どんな目的のポートフォリオを作りたいですか?
(例:NISAで長期投資したい、高配当株をまとめたい、投信だけ管理したい…)