Pythonのファイナンス(株 , FX)に特化したライブラリの使い方を解説【データ可視化、チャート分析を中心に進めていきます】

  • 2020.11.22
  • FX
Pythonのファイナンス(株 , FX)に特化したライブラリの使い方を解説【データ可視化、チャート分析を中心に進めていきます】

この動画では、ライブラリのmplfinanceを中心に、ta-libなどを使って株価のデータ分析を可視化(グラフ化、チャート分析)を中心に進めていきます。取得するデータを個別銘柄やFXにすればPythonによるファイナンスの分析も可能です。講座にすることに決めたので今後は続編を計画的に出していきます。

▼目次
00:00 はじめに
01:45 ライブラリのインポート
04:06 日経平均株価の取得
05:25 ローソク足グラフの作成
06:14 グラフのスタイル変更
07:06 グラフに出来高を追加
07:19 ボリンジャーバンドの作成
09:26 ボリンジャーバンドをグラフに描画
10:35 MACDの作成
11:43 MACDをグラフに描画
13:34 RSIの作成
14:34 RSIをグラフに描画
15:33 グラフの保存
16:31 おわりに

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▼文字書き起こし
こんにちは。キノコードです。
キノコードでは、株価のデータ分析の動画を過去に2本ほど配信しています。
そして、株価のデータ分析の前回の動画で、ローソク足の作成方法について簡単にしか説明しませんでした。
また、そのローソク足については、mplfinanceというファイナンスに特化した可視化ライブラリを使いました。
そのライブラリを使って、移動平均やボリンジャーバンドを追加したり、RSIやMACDなどの指標も同時に可視化する方法を説明をしていく予定です。
したがって、この動画では、ローソク足の作成方法について説明をして、そこにボリンジャーバンドを加え、そのグラフの下にRSI、MACD、出来高を同時に表示させる方法について解説をしていく予定です。
また、この株のデータ分析の動画については、講座としてシリーズ化していていくことにしました。
次回以降に、株価の他にも、FXのデータ分析、仮想通貨の分析なども取り扱う予定ですし、バックテストや機械学習を使った価格の予測の解説動画も配信していく予定です。他にも、次の指標でも他のテクニカル手法の追加の方法を解説していく予定です。
新着動画の通知もいいますので、ぜひチャンネル登録をお願いします。
さらに、この株価のデータ分析の講座は、matplotlibというデータ可視化のライブラリの知識があることを前提に進めていきます。
matplotlibの知識に不安のある方は、matplotlib&Seaborn入門講座という講座がありますので、そちらをご覧ください。
それではレッスンを進めていきましょう。

## ライブラリインポート

“`
import mplfinance as mpf
from pandas_datareader import data
import warnings
warnings.simplefilter(‘ignore’)
“`

まず、ライブラリをインポートする記述をします。
mplfinanceというライブラリをmpfという名前でインポートします。
mplfinanceは名前の通り、ファイナンスに特化した可視化ライブラリです。
mplfinanceを使えば、ローソク足のグラフを簡単に作成することができます。
次に、日経平均株価のデータ取得に必要なpandas datareaderをインポートします。
pandas datareaderを使うと、日経平均やナスダック、日本の個別銘柄のデータを取得することができます。
また、jupyterlab上に警告文が出ることがあります。
グラフの描画には問題が無いので、その警告文を表示させない設定をしましょう。
import warningsと書きます。
そして、warningsドット、simplefilterと書いて丸括弧、無視という意味のignoreを記述しシングルコーテーションでくくります。

“`
!pip install mplfinance
!curl -L http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz -O && tar xzvf ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
!cd ta-lib && ./configure –prefix=/usr && make && make install && cd – && pip install ta-lib
“`

さて、エンターを押してインポートをする前に、これらのライブラリのインストールがまだの方に案内です。
mplfinanceやta-libについては、Google Colaboratoryをお使いの方は、このような記述でインポート可能です。
Google Colaboratoryは、URLにアクセスするだけJupyterLabを使うことができます。
Google Colaboratoryの詳しい使い方についてはこの動画をご覧ください。
また、このインストールの記述については、キノコードのウェブサイトに掲載しておきます。
Google Colaboratoryをご利用の方はお使いください。

また、ローカルPCのJupyter Labをお使いの方は、インストールが必要です。
ただし、ta-libのインストールは少し厄介です。
そのため、Dokcerを使った環境構築がおすすめです。
Dokcerを使った環境構築の動画は、Windowsの方であればこの動画。
Macの方であればこの動画をご視聴ください。
この環境構築の動画の通り進めていけば、mplfinanceやta-libも一緒にインストールすることができます。
動画のURLは、概要欄にも掲載いたします。

さて、これらのライブラリのインポートが完了していることを前提に、インポートをします。
実行します。
ライブラリのインポートが完了しました。

## 日経平均株価データ取得

“`
start = ‘2020-01-01’
end = ‘2020-06-30’

df = data.DataReader(‘^N225′,’yahoo’, start, end)
“`

それでは、日経平均株価のデータを取得してみましょう。
startという変数に取得したい期間の最初の日を代入します。
今回は2020年1月1日からとします。
合わせて、取得したい期間の最後の日をendという変数に代入します。
今回は2020年6月30日までとします。
次に、データフレームを作成する記述をします。
dfイコールと記述し、pandas datareaderの省略名のdata、ドットと書いてDataReader丸括弧です。
丸括弧の最初の引数には、取得したい株価のステッカーシンボルをシングルコーテーションでくくります。
今回は日経平均株価を取得したいので、ハットの後に大文字のN、225と書きます。
次の引数に、データソースの名前を記述します。
今回はyahooファイナンスからデータを取得するのでyahooと書きます。
最後に、先ほど設定した期間のstartとendを記述します。
実行します。
これで、dfという変数の中に設定した期間の日経平均株価のデータが格納されているはずです。

“`
df.head(10)
“`

上位10件を表示させてみましょう。
実行します。
データが取得できているようです。

“`
mpf.plot(df, type=’candle’, figsize=(30,10))
“`

早速、mplfinanceでローソク足のグラフを作成していきましょう。
mplfinanceの省略名mpfの後にドット、plotと書いて丸括弧、丸括弧の第一引数に先ほど作成したdfを記述します。
typeでグラフの種類を指定することができます。
ここではローソク足を意味するcandleと書いてシングルコーテーションでくくります。
figsizeでグラフのサイズを指定できます。
ここでは30と10にします。
実行します。
ローソク足のグラフを作成できました。

## グラフスタイル変更

“`
mpf.plot(df, type=’candle’, figsize=(30,10), style=’classic’)
“`
グラフのスタイルも変更できます。
styleイコール、classicと書いてシングルコーテーションでくくります。
実行します。
白黒のローソク足を作成できました。

“`
mpf.plot(df, type=’candle’, figsize=(30,10), style=’yahoo’)
“`
yahooとしてみます。
実行します。
このようなグラフが作成できました。
他にも、charlesやmike、starsandstripesなどがあります。お好きなグラフのスタイルを試してみてください。

## 出来高追加
“`
mpf.plot(df, type=’candle’, figsize=(30,10), style=’yahoo’, volume=True)
“`
続いて、グラフに出来高を追加していきましょう。
volumeイコールTrueと記述します。
つまり、デフォルトではFalseになっています。
実行します。
出来高を追加できました。

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