時価総額Top10の今と昔。

# はじめに
yfinanceを使って、時価総額Top10の株価推移をまとめてみた。米株、日本株で株価の推移が全然違うことがわって面白い。

# 目次
+ [株価の取り方](#株価の取り方)
+ [時価総額Top10の株価推移](#時価総額top10の株価推移)
+ [米株Top10](#米株top10)
+ [日本株Top10](#日本株top10)

記事で使用しているライブラリについては下記記事参照

https://qiita.com/tapitapi/items/9459362d8aee25137647

https://qiita.com/tapitapi/items/b54f0448a7f7773cd173


## 株価の取り方
APPLを例に、過去最高値、最小値、10年前の株価をそれぞれとってみた例。もし、1982年7月8日に**100ドル**分購入して、2014年11月25日に売っていたら、**625,900ドル**になっていることになる。。

```python:APPLの株価
import yfinance as yf


# AAPLの全期間の株価取得
df = yf.Ticker("AAPL").history(period="max")
print(df)
#                                  Open        High         Low       Close     Volume  Dividends  Stock Splits
# Date
# 1980-12-12 00:00:00-05:00    0.098943    0.099373    0.098943    0.098943  469033600        0.0           0.0
# 1980-12-15 00:00:00-05:00    0.094211    0.094211    0.093781    0.093781  175884800        0.0           0.0
# 1980-12-16 00:00:00-05:00    0.087328    0.087328    0.086898    0.086898  105728000        0.0           0.0
# 1980-12-17 00:00:00-05:00    0.089049    0.089479    0.089049    0.089049   86441600        0.0           0.0
# 1980-12-18 00:00:00-05:00    0.091630    0.092061    0.091630    0.091630   73449600        0.0           0.0
# ...                               ...         ...         ...         ...        ...        ...           ...
# 2024-09-23 00:00:00-04:00  227.339996  229.449997  225.809998  226.470001   54146000        0.0           0.0
# 2024-09-24 00:00:00-04:00  228.649994  229.350006  225.729996  227.369995   43556100        0.0           0.0
# 2024-09-25 00:00:00-04:00  224.929993  227.289993  224.020004  226.369995   42308700        0.0           0.0
# 2024-09-26 00:00:00-04:00  227.300003  228.500000  225.410004  227.520004   36636700        0.0           0.0
# 2024-09-27 00:00:00-04:00  228.460007  229.520004  227.300003  227.789993   33993600        0.0           0.0


# 最大値のIndexと値取得
print(f'# {df["High"].idxmax().date()},${df["High"].max():.2f}')
# 2024-07-15,$236.96

# 最小値のIndexと値取得
print(f'# {df["Low"].idxmin().date()},${df["Low"].min():.2f}')
# 1982-07-08,$0.04

# 2014年の1年間の最大値のIndexと値取得
print(f'# {df["2014-01":"2014-12"]["High"].idxmax().date()},${df["2014-01":"2014-12"]["High"].max():.2f}')
# 2014-11-25,$26.70

#最大、最小値の差
print(f'# {df["High"].max()/df["Low"].min():.0f}倍')
# 6259倍
```
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## 時価総額Top10の株価推移
日米の時価総額Top10(2024年9月29日時点)の過去5,10,20年前の株価と最少値、最大値の株価、及び最小、最大の倍率を一覧にしてみた。コードは```yfinance```と```pandasのapply```を使っている。

https://qiita.com/tapitapi/items/b54f0448a7f7773cd173


```python:時価総額Top10の株価推移
import yfinance as yf
import pandas as pd

#----------------------
# apply()関数
#----------------------
def kabu_search(x, code):

	df = yf.Ticker(x['シンボル']).history(period="max")
	# 今年の最大値
	now_val = f'{code}{df["2024-01":]["High"].max():.2f}'
	# 5年前の最大値
	y05_val = f'{code}{df["2019-01":"2019-12"]["High"].max():.2f}'
	# 10年前の最大値
	y10_val = f'{code}{df["2014-01":"2014-12"]["High"].max():.2f}'
	# 20年前の最大値
	y20_val = f'{code}{df["2004-01":"2004-12"]["High"].max():.2f}'
	# 最小値
	min_val = f'{df["Low"].idxmin().date()}<br>{code}{df["Low"].min():.2f}'
	# 最大値
	max_val = f'{df["High"].idxmax().date()}<br>{code}{df["High"].max():.2f}'
	# 最大値/最小値
	ratio   = f'{df["High"].max()/df["Low"].min():.0f}倍'
	
	return now_val,y05_val,y10_val,y20_val,min_val,max_val,ratio


#米株時価総額Top10
us_top10 = pd.DataFrame(
	{
		'会社名':['アップル','マイクロソフト','エヌビディア','アマゾン・ドット・コム','メタ・プラットフォームズ','アルファベット','アルファベット','タイワン・セミコンダクター・マニュファクチャリング','テスラ','ブロードコム'],
		'シンボル':['AAPL','MSFT','NVDA','AMZN','META','GOOGL','GOOG','TSM','TSLA','AVGO']
	}
)
us_top10[['今年','5年前','10年前','20年前','最小値','最大値','倍']] = us_top10.apply(kabu_search, args=('＄',), axis=1, result_type="expand")
print(us_top10.to_markdown())

#日本株時価総額Top10
jp_top10 = pd.DataFrame(
	{
		'会社名':['トヨタ自動車','日立製作所','三菱ＵＦＪ','ソニー','キーエンス','ファーストリテイリング','リクルート','日本電信電話','ソフトバンク','東京エレクトロン'],
		'シンボル':['7203.T','6501.T','8306.T','6758.T','6861.T','9983.T','6098.T','9432.T','9984.T','8035.T']
	}
)
jp_top10[['今年','5年前','10年前','20年前','最小値','最大値','倍']] = jp_top10.apply(kabu_search, args=('￥',), axis=1, result_type="expand")
print(jp_top10.to_markdown())
```
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## 米株Top10
数千倍になっている銘柄もあり、夢がある。Googleは意外と株価の変動が小さい？

|    | 会社名                       | シンボル   | 今年      | 5年前     | 10年前   | 20年前   | 最小値 | 最大値                   | 倍     |
|---:|:--------------------------|:-------|:--------|:--------|:-------|:-------|:---------------------|:----------------------|:------|
|  1 | アップル                      | AAPL   | ＄236.96 | ＄71.33  | ＄26.70 | ＄1.05  | 1982-07-08<br>＄0.04  | 2024-07-15<br>＄236.96 | 6259倍 |
|  2 | マイクロソフト                   | MSFT   | ＄467.51 | ＄152.91 | ＄42.79 | ＄19.12 | 1986-03-13<br>＄0.05  | 2024-07-05<br>＄467.51 | 8563倍 |
|  3 | エヌビディア                    | NVDA   | ＄140.75 | ＄6.02   | ＄0.51  | ＄0.21  | 1999-04-26<br>＄0.03  | 2024-06-20<br>＄140.75 | 4604倍 |
|  4 | アマゾン               | AMZN   | ＄201.20 | ＄101.79 | ＄20.40 | ＄2.89  | 1997-05-22<br>＄0.07  | 2024-07-08<br>＄201.20 | 3066倍 |
|  5 | メタ              | META   | ＄577.40 | ＄208.30 | ＄81.92 | ＄nan   | 2012-09-04<br>＄17.50 | 2024-09-26<br>＄577.40 | 33倍   |
|  6 | アルファベット                   | GOOGL  | ＄191.50 | ＄68.18  | ＄30.68 | ＄5.03  | 2004-08-19<br>＄2.40  | 2024-07-10<br>＄191.50 | 80倍   |
|  7 | アルファベット                   | GOOG   | ＄193.06 | ＄68.08  | ＄30.53 | ＄5.01  | 2004-08-19<br>＄2.38  | 2024-07-10<br>＄193.06 | 81倍   |
|  8 | TSMC | TSM    | ＄192.76 | ＄54.00  | ＄17.87 | ＄4.75  | 1998-01-12<br>＄1.43  | 2024-07-11<br>＄192.76 | 134倍  |
|  9 | テスラ                       | TSLA   | ＄271.00 | ＄29.02  | ＄19.43 | ＄nan   | 2010-07-07<br>＄1.00  | 2021-11-04<br>＄414.50 | 415倍  |
| 10 | ブロードコム                    | AVGO   | ＄183.97 | ＄28.54  | ＄8.00  | ＄nan   | 2009-11-04<br>＄1.02  | 2024-06-18<br>＄183.97 | 180倍  |


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## 日本株Top10
日本株はせいぜい数10倍程度。
注意：最小、最大が比較的最近なので、日本株は過去全てのデータが取れていない可能性あり。

|    | 会社名         | シンボル   | 今年        | 5年前       | 10年前      | 20年前     | 最小値                    | 最大値                     | 倍   |
|---:|:------------|:-------|:----------|:----------|:----------|:---------|:-----------------------|:------------------------|:----|
|  1 | トヨタ自動車      | 7203.T | ￥3854.00  | ￥1401.46  | ￥1183.90  | ￥555.30  | 2003-04-14<br>￥297.89  | 2024-03-28<br>￥3854.00  | 13倍 |
|  2 | 日立製作所       | 6501.T | ￥4030.00  | ￥853.03   | ￥775.13   | ￥610.47  | 2009-12-01<br>￥173.69  | 2024-09-27<br>￥4030.00  | 23倍 |
|  3 | 三菱ＵＦＪ       | 8306.T | ￥1818.29  | ￥491.74   | ￥489.19   | ￥nan     | 2011-03-15<br>￥199.51  | 2024-07-05<br>￥1818.29  | 9倍  |
|  4 | ソニー         | 6758.T | ￥3042.63  | ￥1377.16  | ￥455.05   | ￥557.10  | 2012-11-15<br>￥120.48  | 2024-07-11<br>￥3042.63  | 25倍 |
|  5 | キーエンス       | 6861.T | ￥77223.58 | ￥39593.06 | ￥13980.91 | ￥4149.99 | 2001-09-12<br>￥2086.15 | 2024-07-11<br>￥77223.58 | 37倍 |
|  6 | ファーストリテイリング | 9983.T | ￥49130.00 | ￥22455.02 | ￥14014.98 | ￥2399.52 | 2000-08-01<br>￥549.73  | 2024-09-24<br>￥49130.00 | 89倍 |
|  7 | リクルート       | 6098.T | ￥9537.77  | ￥4101.12  | ￥1231.05  | ￥nan     | 2014-10-16<br>￥965.83  | 2024-07-10<br>￥9537.77  | 10倍 |
|  8 | 日本電信電話      | 9432.T | ￥186.91   | ￥96.61    | ￥52.22    | ￥35.60   | 2002-02-07<br>￥20.51   | 2024-01-23<br>￥186.91   | 9倍  |
|  9 | ソフトバンク      | 9984.T | ￥12149.87 | ￥5803.01  | ￥4223.08  | ￥858.07  | 2002-11-18<br>￥122.40  | 2024-07-11<br>￥12149.87 | 99倍 |
| 10 | 東京エレクトロン    | 8035.T | ￥40484.07 | ￥7485.66  | ￥2379.96  | ￥1906.89 | 2008-12-02<br>￥552.95  | 2024-04-04<br>￥40484.07 | 73倍 |



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