Pythonを使うと、簡単に株価チャートを作ることができます。
データ分析したり、チャートでトレード記録を作るのにも便利ですよね。
株価データ取得
Pythonでデータ分析というとPandasが有名ですよね。
pandas_datareaderというパッケージを使うと、簡単に株価データを取得して Pandas DataFrame を作ってくれます。
まずは、インストール。
pip install pandas-datareaderpandas_datareader でデータの取得元は色々選べますが、日本株を取得したいなら stooq が便利です。yahooはAPI制限があったりで取得できなかったりするようです。
取得したい株のシンボルは、https://stooq.com/ に行って検索すれば出てきます。
あとは、以下のような感じで、取得期間を設定しつつ、株価データを取得します。
from datetime import date
import pandas_datareader.data as web
# データソース
source = 'stooq'
# 取得期間
dt_s = date(2023, 1, 4)
dt_e = date(2023, 6, 30)
# 株価シンボル
symbol = '9202.JP' # ANA symbol for stooq
# 株価を取得（DataFrame）
df = web.DataReader(symbol, source, dt_s, dt_e)
上のように、Open, High, Low, Close, Volume のカラムをもった DataFrame として、取得できました。
Plotlyでチャート作成
以前も紹介した Plotly というパッケージを使えば、インタラクティブなチャートが簡単に作れます。
Plotly の graph_objects の中で、Candlestick を使うと、ロウソク足チャートを作れます。
シンプルにデフォルト設定でロウソク足チャートを作成すると、以下のようになります。
import plotly.graph_objects as go
# ロウソク足プロットデータ
traceData = [
go.Candlestick(
x=df.index,
open=df['Open'], high=df['High'],
low=df['Low'], close=df['Close'],
),
]
# plotly Figure オブジェクト作成
fig = go.Figure(data=traceData)
# plotly グラフ表示
fig.show()チャート成形（営業日のみ・移動平均線）
レンジセレクターを消したり、土日週末や祝日を除外して、営業日のみの連続したチャートを作りたいですよね。
ついでに移動平均線なんかも追加してみましょう。
日本の祝日を取得するために、jpholiday というパッケージをインストールしています。pip install jpholiday
from datetime import timedelta
import jpholiday
# DataFrame 修正
#-- 昇順に並べ替え
df = df.sort_index()
#-- 5日移動平均線
df['SMA'] = df['Close'].rolling(window=5).mean()
# プロットデータ
#-- ロウソク足
traceData = [
go.Candlestick(
x=df.index,
open=df['Open'], high=df['High'],
low=df['Low'], close=df['Close'],
name = symbol
),
]
#-- 移動平均線
traceData.append( go.Scatter(x=df.index, y=df['SMA'],
line=dict(color='blue', width=1.5),
name = "SMA")
)
# 週末祝日の "bounds" リスト
breakdays = []
#-- 日付をループし、週末と祝日を breakdays に格納
dt = dt_s
while dt < dt_e:
if dt.weekday() == 5:
#--- 週末土日
breakdays.append( {'bounds':
[dt, dt+timedelta(days=2)]}
)
dt += timedelta(days=1)
elif jpholiday.is_holiday(dt):
#--- 祝日
breakdays.append( {'bounds':
[dt, dt+timedelta(days=1)]}
)
dt += timedelta(days=1)
# plotly Figure
fig = go.Figure(data=traceData)
# plotly X軸設定
fig.update_xaxes(rangebreaks=breakdays, # 週末祝日を非表示
rangeslider_visible=False, # 期間スライダーを非表示
)
# グラフ表示
fig.show()きれいな、よく見るロウソク足チャートになりましたね！
ちなみに土日祝日のギャップを除外する方法ですが、上の例では日付を順次ループして曜日と祝日を検出することで bounds リストを作成し、それを X軸レイアウトのrangebreaksパラメータに渡しています。
リストの作成方法は、他のやり方も色々あると思います。
例えば、dfで行ごとの日付間隔を計算して、その間隔が1日より大きなセルを抽出することでも実現可能です。
# 日付ギャップを計算するために、indexをコピーし 'time' カラムを作成
df = df.sort_index()
df['time'] = df.index
#-- 1つ前の行との差分を計算
df['time_gap'] = df['time'] - df['time'].shift()
# 'bounds' リスト
breakdays = []
#-- ギャップが1日より大きい日付をループし、breakdays に除外範囲を格納
for row in df[df['time_gap']>timedelta(days=1)].itertuples():
breakdays.append( {'bounds':
[(row.time - row.time_gap + timedelta(days=1)),
row.time]
} )time_gap を追加した df はこんな感じになっています。
以上、是非試してみてください。