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【まとめ】Pythonで株価データを扱う

2021年7月1日

【まとめ】Pythonで株価データを扱う

こんにちは。TATです。

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。

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。

ポイント

  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。

 

【まとめ】Pythonで株価データを扱う

【まとめ】Pythonで株価データを扱う

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。

ポイント

  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。

関連記事
【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】

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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」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。

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

関連記事
【コード解説】Pythonで株式投資に必要なテクニカル分析を計算する

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また上記の記事で紹介している移動平均線やMACDを使ってゴールデンクロスやデッドクロスを判定する方法についてはこちらの記事で解説しています。

ゴールデンクロスやデッドクロスをプログラムで判定できるようになると、自動売買の実現にも大きく近づきます。

関連記事
【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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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。

ポイント

  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。

関連記事
【コード解説】Pythonで株価チャートを描く【mpl_finance編】

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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。

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【コード解説】Pythonで株価チャートを描く【mplfinance編】
【コード解説】Pythonで株価チャートを描く【mplfinance編】

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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。

関連記事
【コード解説】Pythonで株価チャートを描く【plotly編】

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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