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。
ここのところ、Pythonで株価データを扱う記事が増えてきたので、本記事でまとめようと思います。
今後も該当記事が追加されたら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、株価データを扱うにあたって、4つのフェーズに分けてご紹介していきます。
ポイント
- 株価データ取得方法まとめ
- テクニカル分析まとめ
- チャートまとめ
- 分析関連記事まとめ
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。
ここから関連記事一覧を確認することもできます。
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。
代表的な3つの方法について解説（手動ダウンロード、ライブラリ、スクレイピング）
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【日本株対応】Pythonで株価データを取得する方法まとめ
続きを見る
yahoo_finance_api2
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【Pythonコード解説】yahoo_finance_api2で日本株の株価データを取得する
続きを見る
日本株にも対応しているのでご活用ください。
特にyahoo_finance_api2を使えば、日足のみではなく、週足や5分足のデータなんかも取れるのでとても便利です。
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。
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【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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一目均衡表
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【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
続きを見る
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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
続きを見る
移動平均線乖離率
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2022年Q3（7〜9月）の運用実績（+ 209,754円）
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極大値と極小値
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【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
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【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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ゴールデンクロス・デッドクロスの検出
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【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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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。
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【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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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。
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【コード解説】Pythonで株価チャートを描く【mpl_finance編】
続きを見る
mplfinance
シンプルを求めるならmplfinanceが最適です。
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【コード解説】Pythonで株価チャートを描く【mplfinance編】
続きを見る
plotly
Plotlyを使うとインタラクティブなチャートが描けます。
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【コード解説】Pythonで株価チャートを描く【plotly編】
続きを見る
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。
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日本株でIBDのレラティブストレングスっぽいものを計算してみる【Pythonで株式投資】
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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。
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【成長株投資】ミネルヴィニのトレンドテンプレートを日本株に適用する
続きを見る
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。
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【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】
続きを見る
異なる株価データの比較
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【コード解説】Pythonで異なる株価データを横並びで比較する
続きを見る
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
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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【前編】
続きを見る
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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】
続きを見る
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。
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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。
続きを見る
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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
続きを見る
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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
続きを見る
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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
続きを見る
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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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【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
続きを見る
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。
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ブームで需要が急拡大しています。
→ 【いますぐ始められます】データ分析をするならPythonが最適です。
また、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】
→ 【まとめ】Pythonが学べるおすすめ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！】
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方法まとめ【データの取得・分析・可視化なんでもできます】」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、定期的に更新していきます。
最新の記事については、追加されたら本記事も更新していくつもりです。
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。
ここまで読んでくださってありがとうございました。
