【まとめ】Pythonで株価データを扱う
はじめに
こんにちは。TATです。
普段は「気ままなブログ」と「投資でニート生活」の2つのサイトを運営しています。
今回は、「Pythonで株価データを扱う」というテーマで、僕がこれまでまとめた記事をご紹介していければと思います。
Pythonを使えば、株価データの取得、整形、可視化が簡単に実装できます。
ここでは、株価データを扱うにあたって、3つのフェーズに分けてご紹介していきます。
1. 株価データを取得する
2. テクニカル分析を計算する
3. チャートを描く
ちなみに、ここで紹介している記事には必要なPythonコードを全て公開しています。
ご自由にお使いください。どんどんパクってがんがん書き換えていってください。
1. 株価データを取得する！
Pythonで株価データを扱うには、まずは株価データを取得が必須です。
Yahoo!ファイナンスなどのサイトでは、スクレイピングは原則禁止されているので、何か別のいい方法を考える必要があります。
「気ままなブログ」では、Pythonで株価データを取得する方法として次の2つの記事を公開しています。
1. 【コード解説】Pythonで株価データを取得する！【3つの方法を解説】
2. 【Pythonコード解説】yahoo_finance_api2で日本株の株価データを取得する
【コード解説】Pythonで株価データを取得する！【3つの方法を解説】では、Pythonで株価を取得する基本的な方法を3つご紹介しています。
どれを使ってもOKです。難易度もそれぞれなので、ご自身にあった方法を利用していただければと思います。
【Pythonコード解説】yahoo_finance_api2で日本株の株価データを取得するでは、yahoo_finance_api2というPythonライブラリーを使った株価の取得方法を解説しています。
このライブラリーを使えば、短いコードで簡単に株価データを取得可能です。
日本株にも対応しています。
2. テクニカル分析を計算する！
株価データの取得が完了したら、次にするべきことはテクニカル分析の計算です。
株価データをそのままチャートに描いてももちろん問題ないですが、そのチャートをみて分析をするならテクニカル分析は必須です。
代表的なテクニカル分析は移動平均線です。
さらにMACDやRSIなども有名です。
こういったテクニカル分析の計算もPythonでは容易に実装することができます。
「気ままなブログ」では、こちらの記事で解説しています。
3. チャートを描く！
株価データの取得、テクニカル分析の計算が終われば、あとはチャートを描くのみです。
Pythonにはデータを可視化するためのライブラリーが豊富で、いろいろな選択肢があります。
どれを使うかは、人によって好みが分かれるところなので、使い勝手とかチャートの色合いとか、いろいろみた上でお好みのものを使っていただければと思います。
「気ままなブログ」では、3つのライブラリーを紹介しています。
1. 【コード解説】Pythonで株価チャートを描く【mpl_finance編】
2. 【コード解説】Pythonで株価チャートを描く【mplfinance編】
3. 【コード解説】Pythonで株価チャートを描く【plotly編】
1つ目のmpl_financeと2つ目のmplfinanceは同じもののように見えますが別物です。
2つ目のmplfinanceがmpl_financeの後継版で、こちらの方が新しいライブラリーです。
これから始める方は、mplfinanceを選んでおけば間違いないです。
mpl_financeは必要なコード量が多くはなりますが、自由にチャートを編集できるカスタマイズ性があります。
mplfinanceは、必要なコード数が激減します。
少ないコードで複雑なチャートも描けるのでは、これから始める方にmplfinanceが良いと思います。
最後のplotlyは上記の2つとかなり異なります。
一番の違いは、インタラクティブなチャートが描けるということです。
つまり、チャートを表示後に拡大や縮小ができたり、カーソルを当てると該当データが表示されるといったような機能がつきます。
見た目としてもとても綺麗なグラフが描けるので、僕としてはかなりオススメのライブラリーです。
Pythonは初心者に優しく、万能です！
ここまでで、「Pythonで株価データを扱う」というテーマでいろいろな記事をご紹介してきました。
Pythonを使えば、株価データを簡単に扱うことができます。
短いコードで複雑な処理ができてしまうPythonは初心者にもオススメのプログラミング言語です。
僕自身も社会人になってから独学でPythonを習得して、転職にも成功しました。
それくらい学びやすい言語です。
これまでの僕の独学の経験を活かして、Python独学ロードマップというのも作ったので、もしPythonに興味がある方は参考にしてくださると嬉しいです。
また、Pythonは株価データのような時系列データを扱うのが得意なプログラミング言語です。
時系列データの扱い以外にも、機械学習をはじめとするAI分野や、データサイエンス、さらにWebアプリなど様々な用途に利用することができます。
習得しておけば、仕事でも役立つほか、転職時の武器にもなるのでオススメです。
まとめ
いかがでしたでしょうか。
ここでは、「Pythonで株価データを扱う」というテーマで、該当する記事をご紹介してきました。
Pythonを使えば株価データの取得や可視化を簡単に実装することができます。
ぜひ、本記事で紹介した記事を参考にしていただけたら嬉しいです。
ここまで読んでくださってありがとうございました。
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？