31か月前公開・30か月前更新・0 pv・6 min read

Python(plotly)で株価をグラフ(ローソク足)を図示する

https://cdn.magicode.io/media/notebox/blob_0sdKxVk

前の記事で日経平均株価を取得したので、今回は図示していきたいと思います。

おさらい

pandas_datareader を使い、以下のコードにて日経平均株価を取得します。

import pandas_datareader.data as web

#stock_data = web.DataReader('銘柄','API', 開始日, 終了日)
nikkei225 = web.DataReader('^N225', 'yahoo', "2021-04-01", "2021-04-30")

Magicode 内でうまくグラフの表示ができなかったため、今回は colab にて進めます。
colab で pandas_datareader 株価を取得するには、 pandas_datareader を以下のコマンドでインストールします。

pip install --upgrade pandas

pip install --upgrade pandas-datareader

株価をグラフ化する

今回は、 plotly を使って可視化していきたいと思います。

plotly

plotly はインタラクティブなグラフを作成することができるライブラリーです。今回は公式の https://plotly.com/python/candlestick-charts/ を参考にグラフ化していきたいと思います。

plotly を install する

pip コマンドでインストールします。(colab では省略可。)

pip install plotly

import plotly
import plotly.graph_objs as go
from plotly.offline import init_notebook_mode, iplot

print(plotly.__version__)
fig = go.Figure(data=go.Bar(y=[2, 3, 1]))
plotly.offline.iplot(fig)

私の環境では、 '5.5.0' でした。また、サンプルのグラフも表示されることが確認できました。

日経平均株価をローソクチャートを表示する。

サンプルの可視化

念のため、公式の https://plotly.com/python/candlestick-charts/ が表示できるか確認します。

import pandas as pd
from datetime import datetime

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv')

fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=df['Date'],
                open=df['AAPL.Open'],
                high=df['AAPL.High'],
                low=df['AAPL.Low'],
                close=df['AAPL.Close'])])

fig.show()

こんな感じでロウソクチャートが表示されれば OK です。

可視化した dataframe の中身も確認しておきます。

import pandas as pd
from datetime import datetime

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv')
df.tail()

	Date	AAPL.Open	AAPL.High	AAPL.Low	AAPL.Close	AAPL.Volume	AAPL.Adjusted	dn	mavg	up	direction
501	2017-02-10	132.460007	132.940002	132.050003	132.119995	20065500	132.119995	114.494004	124.498666	134.503328	Decreasing
502	2017-02-13	133.080002	133.820007	132.750000	133.289993	23035400	133.289993	114.820798	125.205166	135.589534	Increasing
503	2017-02-14	133.470001	135.089996	133.250000	135.020004	32815500	135.020004	115.175718	125.953499	136.731280	Increasing
504	2017-02-15	135.520004	136.270004	134.619995	135.509995	35501600	135.509995	115.545035	126.723499	137.901963	Decreasing
505	2017-02-16	135.669998	135.899994	134.839996	135.350006	22118000	135.350006	116.203299	127.504332	138.805366	Decreasing

pandas_datareader で取得した株価とカラム名が異なりますが、日次の Open, High, Low, Close などの価格推移のデータでした。

出来高も併せて表示

続けて、こちらの stack overflow を参考にして、出来高もチャートで表示したいと思います。

import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import pandas as pd

# data
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv')

# Create figure with secondary y-axis
fig = make_subplots(specs=[[{"secondary_y": True}]])

# include candlestick with rangeselector
fig.add_trace(go.Candlestick(x=df['Date'],
                open=df['AAPL.Open'], high=df['AAPL.High'],
                low=df['AAPL.Low'], close=df['AAPL.Close']),
               secondary_y=True)

# include a go.Bar trace for volumes
fig.add_trace(go.Bar(x=df['Date'], y=df['AAPL.Volume']),
               secondary_y=False)

fig.layout.yaxis2.showgrid=False
fig.show()

出来高を別に表示

また、別で表示したい場合には subplots を使います。

import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots

# data
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv')


# Create subplots and mention plot grid size
fig = make_subplots(rows=2, cols=1, shared_xaxes=True, 
               vertical_spacing=0.03, subplot_titles=('OHLC', 'Volume'), 
               row_width=[0.2, 0.7])

# Plot OHLC on 1st row
fig.add_trace(go.Candlestick(x=df["Date"], open=df["AAPL.Open"], high=df["AAPL.High"],
                low=df["AAPL.Low"], close=df["AAPL.Close"], name="OHLC"), 
                row=1, col=1
)

# Bar trace for volumes on 2nd row without legend
fig.add_trace(go.Bar(x=df['Date'], y=df['AAPL.Volume'], showlegend=False), row=2, col=1)

# Do not show OHLC's rangeslider plot 
fig.update(layout_xaxis_rangeslider_visible=False)
fig.show()

取得した日経平均株価をローソクチャート化

それでは、いよいよ取得した日経平均株価を可視化します。以下では、 figure_factory の create_candlestick を使って可視化した例になります。

from plotly import figure_factory as FF
fig = FF.create_candlestick(nikkei225.Open, nikkei225.High, nikkei225.Low, nikkei225.Close, dates=nikkei225.index)
plotly.offline.iplot(fig)

無事に取得した日経平均株価をロウソクチャートを表示することができました。

次回は、 MACD などのインジケーターを計算する方法を触れていきたいと思います。

次回[Python(TA-Lib)で株価のテクニカル分析(その1) 移動平均やインジケーター(MACD)を算出する(]https://jp.magicode.io/hirotakanomo/articles/22ae3daebbb94d50abf9e5ed317d93a8)