9月は、AIを駆使しながらPython（プログラミング）を使い、APIでEDINETからデータを自動取得して、東証上場企業の株データベースを構築しました。
それから、累進配当を採用していたり、実質累進配当を行っている銘柄を659社判定し、それら銘柄を利益や財務の安定性などから点数化。順位付けを行いました。
その後は順位の高い順に企業を1つずつ四季報オンラインで確認し、
- 今すぐ気になる銘柄（または現在保有している銘柄）【1】
- やや気になる銘柄【2】
- ちょっと引っかかることがあるから調べてみたい銘柄【3】
- 株価が落ちたらとても欲しい銘柄【A】
- 株価が落ちてきたら気になる銘柄【B】
に分類しました（計106社）。
しかしここでモヤモヤ発生。
PythonはEDINETから有報のデータを抽出してくるのですが、
- 企業によって『営業利益』『経常利益』があったりなかったり
- どっかのタイミングで株式を分割・併合している場合は、過去のEPSや配当金なども数値を調整する必要がある
- APIで取得してきたデータの数値が必ずしも合っているとは限らない
- スクリーニングの途中で、BPSを取得していないことに気付き、株データベースに追加するのが面倒。今後も同じようなことが起きるから、その都度大変
といった問題が次々と出てきます。
せっかく長い時間かけて構築したシステムが心の底から信じられないなら、使う意味あるんか？
と疑問に感じ、過去十数年のデータはIRBANKのものを参考にすることにしました↓
このように表計算ソフトにコピペしてまとめています。
E・Jホールディングスなら31項目もデータがあり、自分で株データベースに集めていた項目よりも圧倒的に多いです。そして比較的正確であることを考えると、こちらを使ったほうがモヤモヤしません。
そんな感じで、106社の過去データをIRBANKからコピペして、今後の定性分析に生かせるようにしました。
9月は自分が保有している銘柄を優先的に定性分析し、長期で保有しておきたくない銘柄を4つ発見し売却。保有銘柄が23→19に減りました。
今持っている銘柄は現時点では、価格が落ちても売ろうとは思わないし、落ちたら買い増ししたい銘柄も多いです。だから目先の上げ下げに囚われず、安心して保有できるようになりました。
2026年10月の個別株
ポートフォリオ
- 資産評価額：757,888円
- 含み損：+36,432円
- これまでに利確した金額：0円
- これまでに損切りした金額：0円
- これまでに払った税金：0円
9月末は利権確定日の銘柄が多かったので、その日を過ぎたら保有株もいろいろ売られました。
そんで落ちてるタイミングで、
- 8089 ナイス（本業苦戦。M&Aであがくもキツイ。利益率2.5%は低すぎ。今のペースだと2030年目標達成は期待できない。成長が遅い。）
- 8892 エスコン（膨大な有利子負債でマンションぶん回し事業。逆回転を始めたらヤバイ。かつて22円までめちゃめちゃ下落したことがある。）
- 6823 リオン（中期経営計画的に株価が上昇するのが2029年以降な気がした。）
- 3392 デリカフーズ（利益率低い。外部要因にだいぶ左右される事業で安定性に欠け、利益を増やすにも投資しないと物理的に難しいので成長が鈍い。）
を売りました。
対して、
- E・Jホールディングス（財務超健全で、貯まった資産をM&Aに使い、成長しようとしている。2030年目標は3年前倒しでほぼ達成しそう。防災系の企業を買収し、企業価値を高めようとしている。今後は利益率が向上していくかに注目）
は3万円分買い増ししました。
9月は売った銘柄が多いので、『配当管理』アプリの年間配当は27,191円に減ってしまいました。でも売ったのは利権確定日のあとなので、12月くらいにはしっかり配当金もらえる予定です。
人生初！個別株からの配当金が楽しみ！
10月は106社のうち、まだ調べてない銘柄を1つずつ定性分析していく
定性分析のやり方はこうです↓
また、銘柄ごとにフォルダを作り、定性分析に使った資料やデータをまとめています↓
106社まで絞った銘柄の8割はまだ定性分析できていません。だから10月はそれらを1つずつ調べて、より魅力的なポートフォリオを作れる準備をしていきたいです。
いつか本格的に個別株を運用するための練習
ビットコインがこれから爆上がりして税制が20％になったら、たくさん利確して個別株に振り分ける予定です。
配当金生活がしたいからね！
そのためには、そう簡単につぶれない企業、成長していきそうな企業、配当金が増えていきそうな企業を見極められるようになっていなければなりません。
今はそのための練習、勉強期間です。
1つ1つ企業について考察するのは脳が相当疲れるけど、地道にやっていくでッ！
