IRBANKのAPIで使える指標を全部調べた結果369指標もあった

①指標の一覧はAPIから取れる

IRBANKには GET /v1/screening/fields という、スクリーニングに使えるフィールド名・ラベル・単位・型を返すだけのエンドポイントがある。ドキュメントを読んで数えるのではなく、これを1回叩けばカタログがそのまま手に入る。

GET https://api.irbank.net/v1/screening/fields
Authorization: Bearer <APIキー>

返ってくるのはfieldsという配列で、1要素が1指標の定義になっている。株価などの実データではなく、「こういう名前の指標が使えますよ」というカタログだけが返ってくる。

{
  "fields": [
    { "key": "sector",            "label": "セクター",         "unit": null,      "type": "enum" },
    { "key": "industry",          "label": "業種",             "unit": null,      "type": "enum" },
    { "key": "industryId",        "label": "業種ID",           "unit": "count",   "type": "numeric" },
    { "key": "marketId",          "label": "市場ID",           "unit": "count",   "type": "numeric" },
    { "key": "sharesOutstanding", "label": "発行済普通株式総数", "unit": "shares",  "type": "numeric" },

    ...  ここに同じ形の要素があと364件続く...

    { "key": "marketCap",         "label": "時価総額",         "unit": "jpy",     "type": "numeric" },
    { "key": "roe",               "label": "ROE",              "unit": "percent", "type": "numeric" },
    { "key": "per",               "label": "PER",              "unit": "times",   "type": "numeric" },
    { "key": "totalAssetsPerShare", "label": "1株あたり総資産", "unit": "jpy",     "type": "numeric" }
  ]
}

このfields配列に、指標が369個ぶん入っている。 上は先頭5件と、間を飛ばして後半の4件を並べたもの。keyがfiltersに書くときの名前、labelが日本語名、unitが単位、typeが型で、marketCapはjpy、roeはpercent、perはtimesというように指標ごとに単位が違う。

この369個が、スクリーニングで指定できる指標のすべてになる。

うち367件がnumericで、比較演算子（gte/lte/gt/lt/eq）による絞り込みと値の取得の両方に使える。残る2件、sector（セクター）とindustry（業種）はunitがnullのenumで、filtersではなくsector=のような専用パラメータで指定する。

なお8件だけ、5番目のキーとしてnoteを持っている（equityRatio, payoutRatio, ratioOfFemaleDirectors, ratioOfFemaleManagers, ratioOfMaleEmployeesTakingChildcareLeave, wageGapAllEmployees, wageGapRegularEmployees, wageGapNonRegularEmployees）。これはunitがratioの指標そのもので、後述する単位スケールの注意書きが入っている。カタログをCSVなどに落とすときは、このnoteを捨てないほうがいい（最初に取り込んだとき、自分は落としていた）。

②指標があっても値が入っているとは限らない

カタログに載っていることと、実際に値が返ってくることは別の話だった。

そこで367指標すべてについて、その指標に値を持っている銘柄が何件あるかをAPIで1つずつ数えた。以下ではこれを充足率と呼ぶ。母数は全上場証券の4,528件で、たとえばmarketCap（時価総額）は3,995件なので88.2%になる。

③充足率が100%にならない理由

測ってみると、100%に届く指標はほとんどなかった。ただ、その大半はデータの不備ではない。理由は3つに分けられる。

1. 母数にETF・REITが混ざっている。 4,528件は上場証券の数であって、事業会社の数ではない。決算データを持たない証券が約800件含まれるので、財務系の指標は82.5%（＝3,736件）が事実上の満点になる。totalAssetsもnetIncomeもepsも揃ってこの数字で頭打ちになる。

2. その指標が成立しない会社がある。 計算式の分母がゼロだったり、そもそも概念が存在しなかったりする。

3. 開示している会社が少ない。 ここだけは純粋にデータの手薄さで、GHG排出量が361〜828件（8〜18%）と際立って低い。男女賃金格差や女性管理職比率も53〜62%で、有価証券報告書での開示が一部企業に留まっていることを反映している。

実用上いちばん効くのは2番目で、欠損している銘柄のほうが優良という逆転が起きる。icrがその典型で、icr:gte:10という条件を足すと、無借金の会社が真っ先に候補から消える。充足率の数字だけを見て「この指標は穴が多いから使えない」と判断すると、こういう取り違えをやる。

④カテゴリ別・全369指標

以下、369指標を13カテゴリに分けて全件載せる。充足率は全証券4,528が分母なので、財務系は82.5%が上限だと思って読んでほしい。

バリュエーション（24指標・平均充足率74%）

割安性を見る指標。PER/PBRのような定番に加えて、EV倍率系とバンド内位置（自社の過去レンジにおける現在値の位置）が揃っている。

収益性・資本効率（28指標・平均充足率79%）

どれだけ効率よく稼いでいるか。ROE/ROAの5年平均や、ROE変化のデュポン分解（何がROEを動かしたか）まである。

財務健全性・安全性（31指標・平均充足率80%）

自己資本比率・流動比率・DEレシオなどの安全性指標と、スコア化されたモデル3種（Altman Zスコア/PiotroskiFスコア/Zmijewskiスコア）。

成長性・継続性（26指標・平均充足率77%）

伸びているか、それが続いているか。CAGR系と「連続◯年」系。

株主還元（14指標・平均充足率75%）

配当と自社株買い。配当利回りに自社株買い利回りを足すとシェアホルダーイールドになる。

キャッシュフロー（5指標・平均充足率83%）

営業/投資/財務CFとFCF、そして利益とキャッシュの乖離を見るスローン比率。

効率性・回転期間（12指標・平均充足率77%）

運転資本がどれだけ滞留しているか。CCCと回転日数・回転率系。

財務諸表の実数（PL/BS）（43指標・平均充足率75%）

比率ではなく金額そのもの。自分で比率を組み立てたいときに使う。

1株あたり指標（16指標・平均充足率77%）

EPS/BPSなど、1株に割り戻した値。

人的資本・ESG（32指標・平均充足率63%）

従業員数・平均年収・女性管理職比率・男女賃金格差・GHG排出量など。有価証券報告書の人的資本開示由来。

株価・市場データ（25指標・平均充足率86%）

株価・出来高・時価総額など、日々動く市場側のデータ。

需給・信用取引（16指標・平均充足率82%）

信用残・信用倍率・逆日歩・株主構成など、需給を見るデータ。

テクニカル指標（97指標・平均充足率89%）

移動平均（SMA/EMA/HMA/VWMA）、オシレーター（RSI/MACD/ストキャスティクス等）、一目均衡表、ボリンジャーバンド、ピボットポイント4方式（Standard/Fibonacci/Camarilla/Woodie/DeMark）。369個中97個がここに属し、カテゴリとしては最大。株価と出来高から計算されるため、決算データを持たない銘柄（ETFなど）でも値が入る。参照期間が長いものほど充足率が下がる（SMA(9)は4,027件だがSMA(200)は3,926件）のは、上場から日が浅い銘柄で計算できないため。

使う前に中身を確かめたほうがよさそうなもの

表に説明の列を足したのは、keyと指標名だけでは何の指標なのか分からないものが多かったからだ。実際に値を見てみると、名前から想像していたものと違うこともあった。いくつか例を挙げておく。

ラベルと中身がずれていることがある

debtToAssets（負債対総資産比率）を、総負債÷総資産だと思って使おうとした。実際の値と突き合わせるとこうなる。

1301 極洋   APIの値 43.012
            総負債 ÷ 総資産   = 63.168%   ← 合わない
            有利子負債 ÷ 総資産 = 43.012%   ← 一致

「負債」は総負債ではなく有利子負債のようだ。debtToRevenueも同じく有利子負債÷売上高で一致した。総負債のつもりで閾値を置くと、意図とはずれた条件になってしまう。

ついでに、この指標はカタログ上のunitがtimes（倍）だが、返ってくる値は43.012＝43%でpercentに見える。単位も含めて、一度値を見てから使うのが安全だと思う。

名前が同じでも別物のことがある

rocという指標がある。ラベルは「ROC」だけ。roicやroceの並びにあるので資本利益率の一種かと思ったが、値は±数%のレンジで、充足率4,029件がrsi（4,028件）やmom（4,028件）とぴったり同じだった。これはRate of Change、テクニカルのモメンタム指標だった。資本利益率系のroic/roce/rotcは揃って3,64x件と、明らかに別の階層にいる。

充足率の水準はその指標がどのデータソース由来かを教えてくれるので、名前が曖昧なときの判別に使える。株価から計算される指標は4,000件台、決算から計算される指標は3,600〜3,700件台に乗る。

同じ理由で、perHybrid（PER（予想優先））がforecastPerと完全に同じ値を返すことや、epsComputedが開示EPSと微妙にずれる再計算値であることも、値を見て初めて分かった。

なおmarketIdとindustryIdは充足率100%だが、返ってくるのは6917529027641082000のような19桁で、64bit整数がJSONのdoubleを経由して精度を落とした値になっている。業種で絞るならenumのindustry/sectorを使うほうがいい。

まだ値が用意されていない指標もある

dilutedEps（希薄化EPS）は、どの演算子で叩いてもtotal_countが0だった。

希薄化EPSそのものは空なのに、その成長率であるdilutedEpsGrowthには3,330件の値がある。APIはまだベータ期間なので、カタログには先に定義だけ並んでいて、値はこれから用意されるという指標もありそうだ。条件に組み込む前に一度叩いて件数を見ておくと安全だと思う。

単位のスケール違いは、4番目の要素で回避できる

同じ「比率」でもratioとpercentが混在している。ratioは1.0が100%、percentは100が100%。equityRatio（自己資本比率）はratio、currentRatio（流動比率）はpercent。名前が似ているのに書き方が違う。

厄介なのは、間違えてもエラーにならないこと。自己資本比率70%以上のつもりでequityRatio:gte:70と書くと、400も返らず静かに0件になる。

equityRatio:gte:0.7   -> 956件
equityRatio:gte:70    -> 0件（エラーなし）

ただ、これは覚えなくてよかった。filtersの値はfield:operator:valueの3要素だと思っていたが、4番目に単位を書ける。

equityRatio:gte:70:percent   -> 956件（= equityRatio:gte:0.7 と同じ）
equityRatio:gte:0.7:ratio    -> 956件

percentが単位の指標にも効くので、ratioとpercentはどちらの書き方でも通る。

指標ごとのunitを覚えて書き分けるより、常に単位を明示して書くほうが安全だと思う。単位を書き間違えた場合はfilters unit 'oku' is not accepted for field ...と400で弾かれるので、静かに0件になるより気づける。

この4要素目の存在は、equityRatioのnote（「単位に percent を明示すれば 70 とも書ける」）に書いてあった。カタログのnoteを捨てていたので、しばらく気づかなかった。

バンド内位置はyieldBandPosだけ向きが逆

perBandPos・pbrBandPos・evEbitdaBandPos・yieldBandPosは、その銘柄の過去レンジの中で現在値がどこにいるかを0〜100で返す。100が「レンジの上端」を意味するので、PER・PBR・EV/EBITDAは100が割高、lteで絞ると割安側を取れる。

ところが配当利回りは高いほど割安なので、yieldBandPosだけは100が割安端になる。4つに一律でlteをかけると、yieldBandPosだけは最も割安な銘柄を狙って捨てることになる。

filtersは取得フィールドの指定も兼ねている

レスポンスのmetricsに値が返ってくるのは、filtersかsort_byで参照した指標だけ。つまりフィルタは「絞り込み」と「どの値を返すか」の両方を決めている。

なので、絞り込みたくないが値は見たいという指標は、事実上フィルタとして機能しない広い下限（field:gte:-999999999999999）を足せばいい。条件としては誰も落とさず、値だけがmetricsに乗ってくる。

ただしfiltersは最大20件。絞り込み用と値取得用の合計が20なので、この枠の配分は最初に決めておいたほうがいい。

まとめ

• 指標の一覧はGET /v1/screening/fieldsで369件が取れる（数値367 + enum 2）。8件はnoteつきなので捨てない
• バリュエーションから財務・成長・株主還元・人的資本・ESG・信用需給・テクニカルまで、ひととおり揃っている
• filtersはfield:operator:value:unitの4要素が書ける。単位を明示すればスケール違いの事故を防げる（明示しないと静かに0件になる）
• 分母の4,528件にはETF・REITが含まれるので、財務指標の充足率は約82%（≒3,736件）が上限になる
• 充足率が低い指標の多くは欠損ではなく、その指標が成立しない銘柄がある（赤字でPERなし、無借金でicrなし、IFRSで経常利益なし）。GHG排出量など、開示企業が少ないだけのものもある
• filtersは取得フィールド指定を兼ねていて上限20件

これだけの指標が最初から用意されているのはありがたい。ただ、debtToAssetsの「負債」が有利子負債だったり、rocが資本利益率ではなかったり、dilutedEpsのようにまだ値が入っていないものがあったりと、名前から想像したとおりとは限らないというのが今回いちばんの収穫だった。

なので、実際に条件に組み込むときは、一度その指標だけで叩いて件数と値を見てから使うのがよさそう。この表も、そのときの当たりをつける用に使ってもらえれば。

※ 本記事は個人が趣味で作っているツールの設計記録であり、特定銘柄の推奨や投資勧誘ではありません。投資判断はご自身の責任で行ってください。