Pythonで株価データを扱う方法まとめ【データの取得・分析・可視化等、なんでもできます】

こんにちは。TATです。

今日のテーマは、「Pythonで株価データを扱う方法まとめ【データの取得・分析・可視化なんでもできます】」です。

 

Pythonで株価データを扱う記事が増えてきたので、本記事でまとめます。

今後も該当記事が追加されたら定期的に本記事も更新していくつもりです。

 

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。

オリジナルの投資手法などを発見するための分析なんかもできます。

ここでは次の5つのフェーズに分けてご紹介していきます。

 

 

また、Pythonで株価データを扱っている記事については、「Pythonで株式投資」というタグがついています。

本記事にまだ含まれていない最新の記事はここから見つけられます。

 

株価データ取得方法まとめ

まずは株価データの取得方法について解説した記事をまとめます。

 

本サイトでは、2つの記事で解説しています。

 

まとめ記事（手動ダウンロード、ライブラリ、スクレイピング）

Pythonで株価データを取得する方法についてまとめています。

日本株にも対応しているのでご活用ください。

【日本株対応】Pythonで株価のローソク足データを取得する方法まとめ【CSV、ライブラリ、スクレイピング】

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yahoo_finance_api2

上記のまとめ記事でも紹介していますが、yahoo_finance_api2に関しては別記事で詳しく使い方を解説しています。

yahoo_finance_api2を使えば、日足のみではなく週足や5分足のデータも取得可能です。日本株も対応しています。

【Pythonコード解説】yahoo_finance_api2で日本株の株価データを取得する

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テクニカル分析まとめ

次にテクニカル分析に関する解説記事をまとめます。

 

株式投資にはいろいろなテクニカル分析が活用されてますが、これらはPythonで計算することができます。

 

移動平均線、MACD、RSI

代表的なテクニカル分析である移動平均線、MACD、RSIについてはこちらの記事でご紹介しています。

【コード解説】Pythonで株価データから主要なテクニカル分析を計算して可視化する【移動平均線、MACD、RSI】

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ボリンジャーバンド

【Pythonで株式投資】株価データからボリンジャーバンドを計算して可視化する【コード解説】

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一目均衡表

【コード解説】Pythonで一目均衡表を計算してチャートで可視化する

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【コード解説】Pythonで一目均衡表の三役好転と三役逆転を判定してチャートに表示する

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エンベロープ

【コード解説】Pythonでエンベロープを計算してPlotlyで可視化する

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パーフェクトオーダー

Pythonで株価データからパーフェクトオーダーを判定してPlotlyで可視化する方法

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ボックス圏からのブレイク判定

Pythonで株価の新高値ブレイクを自動検出する方法【ボックス圏からのブレイクを判定する】

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移動平均線乖離率

Pythonで株価の移動平均線乖離率を計算して「買われすぎ・売られ過ぎ」を判定する

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極大値と極小値

【Pythonで株式投資】株価データの極大値と極小値を計算して可視化する！

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任意期間における高値・安値

【Pythonで株式投資】任意期間における高値・安値を計算して可視化する！

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移動平均線の押し目、上放れ、下離れの自動検出

Pythonで移動平均線の押し目・上放れ・下放れを自動検出する方法

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ゴールデンクロス・デッドクロスの検出

【コード解説】Pythonでゴールデンクロスとデッドクロスを判定する

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上昇トレンドを判定する（まとめ記事）

【まとめ】株価チャートから上昇トレンドにいる銘柄を見抜く方法

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日足データを週足・月足に変換する

日足データだけあれば、これを週足は月足に変換することができます。

こちらの記事で解説しています。

【コード解説】Pythonで株価データを日足から週足・月足に変換する！

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ローソク足を平均足に変換する

Pythonで株価のローソク足データを平均足に変換する方法【コード解説】

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株価を通貨別で比較する

Pythonで株価・為替データを取得して株価を通貨別で比較する【Pythonで株式投資】

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売上高とEPSの回帰直線を計算してトレンドを判定する

Pythonで売上高やEPSの年間推移から回帰直線を計算してトレンドを判定する方法

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チャートまとめ

次にチャートによる可視化について解説した記事をまとめます。

 

Pythonを使えば、ローソク足の描画が簡単に実装できます。

テクニカル分析を組み合わせて表示することも可能です。

 

本サイトでは、株価データの可視化方法として3つの方法を解説しています。

 

mpl_finance

mpl_financeはコードは長くなってしまいますが、カスタマイズ性に富んでいます。

Pythonのmpl_financeで株価のローソク足チャートを描く方法【コード解説】

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mplfinance

シンプルを求めるならmplfinanceが最適です。

Pythonのmplfinanceで株価のローソク足チャートを描く方法【コード解説】

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plotly

Plotlyを使うとインタラクティブなチャートが描けます。

PythonのPlotlyでインタラクティブな株価のローソク足チャートを描く【コード解説】

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その他分析関連記事まとめ

次に分析記事をまとめていきます。

 

Pythonを使えば、用意したデータを使ってさまざまな分析が可能です。

本記事でもいろいろな分析をした結果をご紹介しています。

 

レラティブストレングス

オニールやミネルヴィニの成長株投資で重視されているレラティブストレングスについても、独自の計算方法で紹介しています。

【毎週無料公開】日本株でレラティブストレングスっぽいものを計算する【オニールの成長株発掘法】

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トレンドテンプレート

ミネルヴィニの成長株投資で紹介されているトレンドテンプレートに関する記事です。

【毎週無料公開】日本株にミネルヴィニのトレンドテンプレートを適用してスクリーニングする！

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ディストリビューション

株価の下落・天井のサインで有効なディストリビューションについて解説した記事です。

Pythonで実装して自動検出をおこなっています。

【株価下落・暴落のサイン？】「ディストリビューション」について解説します【事例あり】

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Backtesting.pyを使ったバックテスト

PythonのBacktesting.pyの使い方を解説！日本株でバックテストをしてみる

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日本株でMarket Smith（マーケットスミス）みたいなチャートを作る

日本株でMarket Smith（マーケットスミス）みたいなチャートをPythonで自作してみた

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異なる株価データの比較

【コード解説】Pythonで異なる株価データを横並びで比較する

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レラテティブストレングスと52週高値を組み合わせた検証

【Pythonで株式投資】レラティブストレングスと52週高値は買いシグナルに有効かを検証してみる【前編】

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【Pythonで株式投資】レラティブストレングスと52週高値は買いシグナルに有効かを検証してみる【後編】

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日本株の株価とPERの関係の分析

【前編】2022年の日本株の株価とPERの関係を分析してみる【Pythonでデータ分析】

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【後編】2022年の日本株の株価とPERの関係を分析してみる【Pythonでデータ分析】

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52週高値更新後の株価の動きの分析（更新回数や更新間隔との関係を分析）

日本株で52週高値更新後の株価の動きを調べてみた【2021年~2022年のデータで検証】

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日本株で52週高値更新後の株価の動きと更新間隔、更新回数の関係を調べてみた【2021年~2022年のデータで検証】

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52週高値と出来高の分析

【Pythonで株式投資】52週高値と出来高を組み合わせると最強シグナルになるかもしれない

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有価証券報告書から企業の年収を分析

【Pythonでデータ分析】有価証券報告書から上場企業の平均年収を収集して分析してみた！

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株価チャートにアニメーションをつける

【Pythonコード解説】Plotlyで株価チャートにアニメーションをつけてみる【無駄にかっこいいw】

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finvizみたいな株価ヒートマップを作る

Pythonでfinvizみたいな株価ヒートマップを作ってみた

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コロナショックの分析

【市場・業種・テーマ株で分析】コロナショックによる株価暴落について調べてみた

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Seleniumを使ったSBI証券の日本株自動売買システムの構築

こちらは機能別に記事を分けています。

 

自動ログインする方法

【Python】SeleniumでSBI証券に自動ログインする方法【自動売買への道】

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日本株を売買・キャンセルする方法

【Python】SeleniumでSBI証券から日本株を売買する方法【自動売買への道】

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【Python】SeleniumでSBI証券から日本株の注文をキャンセルする方法【自動売買への道】

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日本株のポートフォリオを取得する方法

【Python】SeleniumでSBI証券から日本株のポートフォリオを取得する方法【自動売買への道】

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約定履歴を収集する方法

【Python】SeleniumでSBI証券から日本株の約定履歴を収集する方法【自動売買への道】

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年間の株価データを分析する

年間騰落率や1年間で最も上昇した銘柄などを分析した記事です。

2022年に株価が最も上昇した50銘柄について分析する【Pythonでデータ分析】

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大発会で上昇した銘柄はその年のテーマ銘柄になれるのか。【2021年のデータで検証】

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【Pythonで株分析】2021年の株価上昇率ランキングトップ50銘柄を分析してみた

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【Pythonで株分析】2021年の株価騰落率を分析してみるとトレンドが見えた

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【共通点を発見】2020年の株価上昇率ランキングトップ50銘柄を分析してみた

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【2020年のテーマ株も考察！】2019年の株価上昇率ランキングトップ50銘柄を分析したらトレンドや話題が見えてきた。

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おまけ

最後におまけです。

Pythonによる解説はないですが、株分析で役立ちそうな記事をピックアップします。

 

CAN-SLIM投資法

オニールのCAN-SLIM投資法についてまとめた記事です。

【オニールの成長株発掘法】CAN-SLIM投資法のまとめ

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損切りの重要性

損切りに重要性について語る記事を集めました。

投資で損切りできない理由をプロスペクト理論から考える

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投資で勝ち続けるためには「儲ける方法」よりも「損しない方法」が重要です

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【損切りできない方へ！】「損切り」の必要性について力説します【僕の損切りラインも公開】

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マネーリテラシー

【知らないと一生貧乏です】マネーリテラシーを高めておかないとやばいお話

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投資家が最強？

【資本主義の宿命】投資家が現代最強の職業であるお話。※個人的見解ですw

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暴落時の対応

【投資戦略によって異なる】株価暴落時にとるべき対応は？

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マーケットは常に正しい

【投資で勝つ思考法！】マーケットは常に正しく、間違っているのは自分である

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ミネルヴィニの株価の４つのステージ

【ミネルヴィニの成長株投資法】株価を形成する4つのステージとは？狙うべきは第2ステージ！

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PER

【高PER＝割高は間違い？】PERについて徹底解説します！【僕は使っていませんw】

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今後も随時追加していきます

今後も、関連記事が増えてきたら定期的に本記事は更新していきます。

基本的にPythonで株価データを扱っている記事には、「Pythonで株式投資」というタグがついています。

 

ここから関連記事一覧を確認することもできます。

最新の記事はこちらからご確認いただければと思います。

「Pythonで株式投資」の記事一覧へ

 

データの分析・可視化にはPythonが最適！

本サイトで紹介しているコードは、全てPythonを使って書いています。

 

Pythonはデータの分析や可視化を得意とするプログラミング言語で、さらにAI関連のライブラリーも豊富で昨今のAIブームで需要が拡大しています。

Pythonは比較的学びやすい言語でもあります。

実際、僕は社会人になってからPythonを独学で習得して転職にも成功し、Python独学をきっかけに人生が大きく変わりました。

→ 【実体験】ゼロからのPython独学を決意してから転職を掴み取るまでのお話。 

 

Pythonの学習方法についてはいろいろな方法があります。

僕はUdemyを選びましたが、書籍やプログラミングスクールも選択肢になります。

→ 【決定版】Python独学ロードマップ【完全初心者からでもOKです】

→ 【これから学ぶ方へ】Pythonのおすすめ勉強法をまとめます！

→ 【厳選4つ】Pythonでデータ分析・データサイエンスが学べるおすすめのプログラミングスクール

→ プログラミングの独学にUdemyをおすすめする理由！【僕はUdemyでPythonを独学しました！】

【これから学ぶ方へ】Pythonのおすすめ勉強法をまとめます！

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まとめ

本記事では「Pythonで株価データを扱う方法まとめ」というテーマで、これまでのPythonで株式データを扱った記事についてまとめました。

今後も該当記事がある程度溜まってきたら、定期的に本記事を更新していきます。

 

基本的にPythonで株価データを扱っている記事には、「Pythonで株式投資」というタグがついています。

最新の記事はこちらからご確認いただければと思います。

「Pythonで株式投資」の記事一覧へ

 

ここまで読んでくださってありがとうございました。