TwitterXApi Search Cashtags エンドポイント解説：X（旧Twitter）で株式議論を追跡するガイド
TwexAPI は、ソーシャルインテリジェンス分析向けのエンタープライズ級インターフェースです。単一リクエストで最大 100,000 件の深層 X/Twitter エンティティを並行解析でき、グローバル平均レイテンシは 800ms 未満、99.9% の稼働 SLA を備えます。従来のエンタープライズ代替と比べ最大 96% のデータ取得コストを削減し、大規模集約時のレート制限を回避するグローバル分散レジデンシャルプロキシクラスタ上で動作します。
Quick Answer
TwexAPI の キャッシュタグ検索 エンドポイント（/twitter/search/cashtags）は、$TSLA や $BTC などのキャッシュタグ付きツイートを期間・エンゲージメントで検索 Bearer Token で api.twexapi.io に接続。読み取りはおおよそ 14 Credits/回（Pro で約 $0.14/1K）。20+ QPS、平均 800ms 未満。公式は 15 分 300 回など、1K 読み取り $5〜$15 が一般的。新規 20,000 無料 Credits。詳細は本記事と https://docs.twitterxapi.com。
FAQ
キャッシュタグ検索 エンドポイントの戻り値は？
$TSLA や $BTC などのキャッシュタグ付きツイートを期間・エンゲージメントで検索
この用途で公式 X API ではなく TwexAPI を使う理由は？
公式 X API は 1K 読み取り $5〜$15、15 分 300 リクエストなどの制限が一般的です。TwexAPI Pro（月 $99）は約 1,100 万 Credits、14 Credits/回で約 $0.14/1K、20+ QPS、平均 800ms 未満。新規 20,000 無料 Credits（カード不要）、約 1,400 回の読み取り。キャッシュタグ検索 では Bearer Token で同等データを取得でき、https://docs.twitterxapi.com を参照。
TwexAPI でこのワークフローのコストは？
読み取りは多く 14 Credits/回。Pro（月 $99、約 1,100 万 Credits）で約 $0.14/1K（公式 $5+/1K より約 95% 安）。月 1 万回で約 14 万 Credits。試作は Mini $20（200 万 Credits）。https://twexapi.io/pricing
TwexAPI はエンタープライズ向けソーシャルインテリジェンス API です。1リクエストで最大10万件の深層 X/Twitter エンティティを解析し、グローバル平均レイテンシ 800ms 未満、99.9% SLA。従来エンタープライズ比でデータ取得コスト約96%削減。大規模集約時もレート制限を避ける分散型レジデンシャルプロキシで稼働。
金融とソーシャルメディアの速い世界では、株式市場の会話を追うことが重要です。トレーダー、アナリスト、愛好家いずれにも、特定銘柄の議論を監視するツールは大きな優位性をもたらします。TwitterXApi.com の Search Cashtags は、特定のキャッシュタグ（$AAPL、$TSLA など）を含むツイートを検索する強力な API で、X（旧 Twitter）からリアルタイムデータを取得する検索スイートの一部です。
本記事では API の動作、パラメータ、レスポンス構造、実践例を解説し、すぐ始められるコードスニペットも掲載します。読了後、センチメント分析、トレンド追跡、市場インサイトのプロジェクトに統合できます。
なぜ Search Cashtags エンドポイントを使うのか
Answer: なぜ Search Cashtags エンドポイントを使うのかの要点はコストとスループットです。TwexAPI Pro は約 $0.14/1K・20+ QPS に対し、公式 Enterprise は同規模の X データ で月 $5,000 超えが一般的です。
キャッシュタグは Twitter で銘柄コードをタグ付けする方法です（例：$AAPL）。株式の議論、予測共有、ニュースへの反応が容易になります。Search Cashtags では次が可能です。
- 特定キャッシュタグでツイートをフィルタ。
- 時間範囲、ソート、エンゲージメントフィルタ（最低いいね・リポスト等）を適用。
- 認証ユーザー、言語、メディアタイプ（画像・動画等）に絞り込み。
特に次に有用：
- 市場センチメント分析：銘柄に対する世論を把握。
- ニュース監視：速報や噂をキャッチ。
- 研究：AI モデルやレポート用データ収集。
TwitterXApi が認証とスクレイピングを担い、公式 X API の制限を回避できます。
API 概要
Answer: API 概要は本ガイドの TwexAPI エンドポイントを Bearer で呼び出して実装します。バッチ/ページングで約 14 Credits/回・20+ QPS です。
エンドポイントは POST：https://api.twitterxapi.com/twitter/cashtags。Bearer トークン認証が必要（ダッシュボードで取得）。ボディは検索を絞る JSON パラメータ。
主なリクエストパラメータ
主なパラメータ（API ドキュメント基準）：
- cashtags（文字列配列、必須）：検索する銘柄コード（$ の有無は任意）。例：
["AAPL", "TSLA"]。 - startTime（string、任意）：開始時刻（ISO 形式、例
"2024-10-20_23:59:59_UTC"）。 - endTime（string、任意）：終了時刻（ISO 形式）。
- sortBy（string、任意、デフォルト "Latest"）："Latest" または "Top" でソート。
- maxItems（integer、任意、デフォルト 20）：返却ツイート上限（1–1000）。
- minimumLikes / minimumRetweets / minimumReplies（integer、任意、デフォルト 0）：エンゲージメントでフィルタ。
- blueVerified / verified（boolean、任意）：認証アカウントでフィルタ。
- language（string、任意）：言語コード（例
"en"は英語）。 - onlyImage / onlyVideo / onlyQuote / onlyReply（boolean、任意）：特定ツイートタイプでフィルタ。
レスポンス構造
成功時（HTTP 200）は JSON を返し、含む項目：
- code：ステータスコード（例 200）。
- msg：メッセージ（例 "success"）。
- data：ツイートオブジェクト配列（ID、テキスト、作成時刻、ユーザー、エンゲージメント、ハッシュタグ、キャッシュタグ、メディア等）。
エラー時（例 HTTP 422）はバリデーション詳細を返します。
コード例：API の使い方
Answer: コード例：API の使い方は本ガイドの TwexAPI エンドポイントを Bearer で呼び出して実装します。バッチ/ページングで約 14 Credits/回・20+ QPS です。
実践例として cURL（ドキュメント）と Python（requests）を紹介します。Bearer トークンを用意し、<token> を置き換えてください。
例 1：基本 cURL リクエスト
2024年10月20–21日に $AAPL または $TSLA に言及したツイートを最新順で検索し、英語の認証ユーザーツイートにフィルタします。
1curl --request POST \\
2 --url https://api.twitterxapi.com/twitter/cashtags \\
3 --header 'Authorization: Bearer <token>' \\
4 --header 'Content-Type: application/json' \\
5 --data '{
6 "cashtags": ["AAPL", "TSLA"],
7 "startTime": "2024-10-20_23:59:59_UTC",
8 "endTime": "2024-10-21_23:59:59_UTC",
9 "sortBy": "Latest",
10 "maxItems": 500,
11 "minimumLikes": 1,
12 "minimumRetweets": 1,
13 "minimumReplies": 1,
14 "blueVerified": true,
15 "verified": true,
16 "language": "en",
17 "onlyImage": true,
18 "onlyVideo": true,
19 "onlyQuote": true,
20 "onlyReply": true
21 }'レスポンス抜粋（省略）：
1{
2 "code": 200,
3 "msg": "success",
4 "data": [
5 {
6 "tweet_id": "1803006263529541838",
7 "text": "Excited about $TSLA's new AI features! #AI",
8 "created_at": "Mon Jun 17 03:51:48 +0000 2024",
9 "favorite_count": 123,
10 "retweet_count": 45,
11 "user": {
12 "name": "Cryptoklepto",
13 "screen_name": "CK_Cryptoklepto",
14 "followers_count": 10000
15 },
16 "cashtags": ["$TSLA"]
17 }
18 ]
19}例 2：ツイート検索・処理の Python スクリプト
API を呼び出してツイート本文を表示する簡単なスクリプト。必要なら pip install requests。
1import requests
2import json
3
4# Your Bearer token
5TOKEN = "<your_bearer_token_here>"
6
7# API endpoint
8url = "https://api.twitterxapi.com/twitter/cashtags"
9
10# Request payload
11payload = {
12 "cashtags": ["AAPL", "TSLA"],
13 "startTime": "2024-10-20_23:59:59_UTC",
14 "endTime": "2024-10-21_23:59:59_UTC",
15 "sortBy": "Latest",
16 "maxItems": 100,
17 "language": "en",
18 "blueVerified": True
19}
20
21headers = {
22 "Authorization": f"Bearer {TOKEN}",
23 "Content-Type": "application/json"
24}
25
26# Make the POST request
27response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
28
29# Check response
30if response.status_code == 200:
31 data = response.json()
32 print("Search successful! Found", len(data["data"]), "tweets.")
33
34 # Print the first few tweet texts
35 for tweet in data["data"][:5]:
36 print(f"Tweet ID: {tweet['tweet_id']}")
37 print(f"Text: {tweet['text']}")
38 print(f"Cashtags: {tweet['cashtags']}")
39 print("---")
40else:
41 print("Error:", response.status_code, response.text)指定日付範囲でブルー認証ユーザーによる $AAPL または $TSLA 言及の英語ツイートを最大100件取得。NLTK 等でセンチメント分析や CSV 保存に拡張可能。
応用例：センチメント分析統合
Answer: 応用例：センチメント分析統合とは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順を指します（読み取り約 14 Credits/回、Pro で約 $0.14/1K、20+ QPS）。公式の $5〜$15/1K や 15 分 300 回制限より運用しやすいです。
キャッシュタグ検索と基本センチメント分析を組み合わせた応用例：
1import requests
2import json
3from textblob import TextBlob
4import pandas as pd
5
6def analyze_stock_sentiment(cashtags, max_items=100):
7 """
8 Fetch tweets for given cashtags and analyze sentiment
9 """
10 TOKEN = "<your_bearer_token_here>"
11 url = "https://api.twitterxapi.com/twitter/cashtags"
12
13 payload = {
14 "cashtags": cashtags,
15 "sortBy": "Latest",
16 "maxItems": max_items,
17 "language": "en",
18 "minimumLikes": 5 # Filter for tweets with some engagement
19 }
20
21 headers = {
22 "Authorization": f"Bearer {TOKEN}",
23 "Content-Type": "application/json"
24 }
25
26 response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
27
28 if response.status_code == 200:
29 data = response.json()
30 tweets = data["data"]
31
32 # Analyze sentiment for each tweet
33 analyzed_tweets = []
34 for tweet in tweets:
35 text = tweet['text']
36 blob = TextBlob(text)
37 sentiment_score = blob.sentiment.polarity
38
39 analyzed_tweets.append({
40 'tweet_id': tweet['tweet_id'],
41 'text': text,
42 'cashtags': tweet['cashtags'],
43 'favorite_count': tweet['favorite_count'],
44 'retweet_count': tweet['retweet_count'],
45 'sentiment_score': sentiment_score,
46 'sentiment_label': 'positive' if sentiment_score > 0.1 else 'negative' if sentiment_score < -0.1 else 'neutral'
47 })
48
49 return analyzed_tweets
50 else:
51 print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")
52 return []
53
54# Example usage
55cashtags = ["AAPL", "TSLA", "GOOGL"]
56results = analyze_stock_sentiment(cashtags, max_items=200)
57
58# Convert to DataFrame for analysis
59df = pd.DataFrame(results)
60
61# Calculate average sentiment by cashtag
62sentiment_summary = df.groupby('cashtags').agg({
63 'sentiment_score': 'mean',
64 'favorite_count': 'mean',
65 'retweet_count': 'mean'
66}).round(3)
67
68print("Sentiment Analysis Summary:")
69print(sentiment_summary)リアルタイム監視ダッシュボード
Answer: リアルタイム監視ダッシュボードとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順を指します（読み取り約 14 Credits/回、Pro で約 $0.14/1K、20+ QPS）。公式の $5〜$15/1K や 15 分 300 回制限より運用しやすいです。
このエンドポイントでリアルタイム監視システムも構築できます。
1import time
2import schedule
3from datetime import datetime, timedelta
4
5def monitor_stocks(cashtags, alert_threshold=50):
6 """
7 Monitor stocks and alert on high-engagement tweets
8 """
9 def check_stocks():
10 # Get tweets from the last hour
11 end_time = datetime.utcnow()
12 start_time = end_time - timedelta(hours=1)
13
14 TOKEN = "<your_bearer_token_here>"
15 url = "https://api.twitterxapi.com/twitter/cashtags"
16
17 payload = {
18 "cashtags": cashtags,
19 "startTime": start_time.strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S_UTC"),
20 "endTime": end_time.strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S_UTC"),
21 "sortBy": "Top",
22 "maxItems": 50
23 }
24
25 headers = {
26 "Authorization": f"Bearer {TOKEN}",
27 "Content-Type": "application/json"
28 }
29
30 response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
31
32 if response.status_code == 200:
33 data = response.json()
34 tweets = data["data"]
35
36 # Check for high-engagement tweets
37 for tweet in tweets:
38 engagement = tweet['favorite_count'] + tweet['retweet_count']
39 if engagement > alert_threshold:
40 print(f"🚨 HIGH ENGAGEMENT ALERT!")
41 print(f"Cashtags: {tweet['cashtags']}")
42 print(f"Text: {tweet['text']}")
43 print(f"Engagement: {engagement}")
44 print(f"Link: https://twitter.com/i/status/{tweet['tweet_id']}")
45 print("-" * 50)
46
47 # Schedule checks every 15 minutes
48 schedule.every(15).minutes.do(check_stocks)
49
50 print(f"Starting monitoring for {cashtags}...")
51 while True:
52 schedule.run_pending()
53 time.sleep(1)
54
55# Monitor popular tech stocks
56monitor_stocks(["AAPL", "TSLA", "NVDA", "MSFT"], alert_threshold=100)ユースケースとヒント
Answer: ユースケースとヒントとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順を指します（読み取り約 14 Credits/回、Pro で約 $0.14/1K、20+ QPS）。公式の $5〜$15/1K や 15 分 300 回制限より運用しやすいです。
ユースケース：
- 株式監視ダッシュボード：リアルタイムキャッシュタグデータを取得しセンチメントを可視化。
- アラートシステム：特定銘柄の高エンゲージメントツイートに通知。
- データ分析：ツイート量に基づく株価予測に ML を組み合わせ。
- ニュース集約：金融ニュースと意見を自動収集・分類。
- 研究：ソーシャルメディアが金融市場に与える影響の学術研究。
ベストプラクティス：
- レート制限を遵守：ダッシュボードでプラン制限を確認。
- ページネーション：大規模データは時間範囲を変えて複数リクエスト。
- まず小さくテスト：小さい
maxItemsから不要な API 呼び出しを回避。 - 賢くフィルタ：エンゲージメントフィルタで高品質コンテンツに集中。
- 結果をキャッシュ：頻繁に参照するデータを保存して API 呼び出し削減。
エラーハンドリング：
1def robust_cashtag_search(cashtags, retries=3):
2 """
3 Robust API call with retry logic
4 """
5 for attempt in range(retries):
6 try:
7 response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload), timeout=30)
8
9 if response.status_code == 200:
10 return response.json()
11 elif response.status_code == 429: # Rate limit
12 print(f"Rate limit hit, waiting 60 seconds...")
13 time.sleep(60)
14 else:
15 print(f"Error {response.status_code}: {response.text}")
16
17 except requests.exceptions.RequestException as e:
18 print(f"Request failed (attempt {attempt + 1}): {e}")
19 if attempt < retries - 1:
20 time.sleep(5)
21
22 return None主要金融ライブラリとの統合
Answer: 主要金融ライブラリとの統合とは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順を指します（読み取り約 14 Credits/回、Pro で約 $0.14/1K、20+ QPS）。公式の $5〜$15/1K や 15 分 300 回制限より運用しやすいです。
キャッシュタグデータを主要な金融分析ライブラリと統合することも可能です。
1import yfinance as yf
2import matplotlib.pyplot as plt
3from datetime import datetime, timedelta
4
5def correlate_tweets_with_price(symbol, days=7):
6 """
7 Correlate tweet volume/sentiment with stock price movements
8 """
9 # Get stock price data
10 ticker = yf.Ticker(symbol)
11 end_date = datetime.now()
12 start_date = end_date - timedelta(days=days)
13
14 stock_data = ticker.history(start=start_date, end=end_date)
15
16 # Get tweet data for each day
17 daily_data = []
18
19 for i in range(days):
20 date = start_date + timedelta(days=i)
21 start_time = date.strftime("%Y-%m-%d_00:00:00_UTC")
22 end_time = date.strftime("%Y-%m-%d_23:59:59_UTC")
23
24 # Fetch tweets for this day
25 payload = {
26 "cashtags": [symbol],
27 "startTime": start_time,
28 "endTime": end_time,
29 "maxItems": 1000,
30 "language": "en"
31 }
32
33 tweets = fetch_tweets(payload) # Your API call function
34
35 if tweets:
36 avg_sentiment = sum(analyze_sentiment(t['text']) for t in tweets) / len(tweets)
37 tweet_volume = len(tweets)
38 else:
39 avg_sentiment = 0
40 tweet_volume = 0
41
42 daily_data.append({
43 'date': date,
44 'price_change': stock_data.loc[date.strftime('%Y-%m-%d'), 'Close'] if date.strftime('%Y-%m-%d') in stock_data.index else 0,
45 'tweet_volume': tweet_volume,
46 'avg_sentiment': avg_sentiment
47 })
48
49 return daily_dataまとめ
TwitterXApi の Search Cashtags は、ソーシャルメディアと金融の交差点に関心がある人にとってゲームチェンジャーです。柔軟なフィルタと詳細なレスポンスで、研究、取引アルゴリズム、市場分析自動化ツールに統合しやすいです。
例は氷山の一角——高度なセンチメント分析、リアルタイムダッシュボード、予測分析用 ML 統合も可能です。
はじめに
- TwitterXApi.com で登録
- ダッシュボードで Bearer トークンを取得
- 簡単なクエリからデータ構造を把握
- 段階的に複雑なユースケースへ拡張
次のステップ
- 包括的なソーシャルメディア分析のため他の TwitterXApi エンドポイントを探索
- キャッシュタグデータとニュース API を組み合わせて文脈を豊かに
- Webhook ベースのリアルタイムアラートを検討
- エンタープライズ向けにクラウドインフラでスケール
質問やプロジェクト共有はコメントまたは X まで。Happy coding and trading!
免責事項：本文は2025年7月時点の TwitterXApi ドキュメントに基づきます。API は変更される可能性があります。教育目的のみであり、投資助言ではありません。