【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。

 

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

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。

 

「【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。

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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。

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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

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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。

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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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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。

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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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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】

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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。

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【コード解説】Pythonで株価チャートを描く【plotly編】

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データの分析・可視化にはPythonが最適！

本記事で紹介したコードは、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」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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