Pythonなら"爆速" でチャートやグラフをつくれる：ローソク足編

目安：この記事は3分で読めます

Google Analyticsを見ると、Python関連の記事のアクセスが多いことに気が付きました。

また、チャート分析について書いた記事のアクセスも多く見られます。

そこで『Pythonとチャート』という新しいシリーズを設定しました。

今回はシリーズ第1弾となります。

テーマは以下です。

今回は、Pythonを使いながら”爆速”でローソク足を作成する方法について解説します。

もちろんコードも紹介します。

コードの詳しい解説は、次回の記事にまとめます。

▼ Pythonを効率的に学ぶなら ▼

この記事の対象となる人

結論からいいます

今回のチャートについて

まずは、今回のテーマである『ローソク足のチャート』からお見せします。

今回作るローソク足チャート

ナスダック100のローソク足チャート

上のチャートは、ナスダック100のローソク足チャート（日足）です。

これまでは、matplotlibというライブラリを使ってチャートを描画してきました。

しかし上のチャートを見ると、matplotlibで描画したチャートとは違うことがわかります。

そうです。

今回はmatplotlib以外のライブラリを使って、ローソク足のチャートを描画しました。

そのライブラリとは？

ひとつひとつコードをみてみましょう！

Pythonのコード

①ライブラリのインポート

import plotly.graph_objs as go

import pandas as pd
import pandas_datareader as web

import datetime

まずは、いつも通りライブラリをインポートします。

一番上に ”plotly.graph_objs” という、いつもと違うライブラリがインポートされています。

そうです。

これが、今回使った可視化ライブラリです。

詳しい説明は後にして、今はどんどんコードをみていきましょう！

②価格データの取得

nasdaq = web.DataReader(name='^NDX', data_source='yahoo', start='2021-01-01', end=datetime.date.today())

次に、今回のターゲットであるナスダック100の価格データをYahoo！financeから取得します。

③価格データの確認

nasdaq

価格データが取得出来ているかどうか？を確認します。

・価格データ

ナスダック100の価格データ

Yahoo！financeから、価格のデータを取得出来ていることが確認できました。

④チャートの描画

fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(
                        x=nasdaq.index,
                        open=nasdaq['Open'],
                        high=nasdaq['High'],
                        low=nasdaq['Low'],
                        close=nasdaq['Adj Close'],
                        increasing_line_color= 'darkgreen',
                        decreasing_line_color= 'red')])

fig.update_layout(autosize=True,width=1000,height=800)

fig

最後にチャートを描画（びょうが）します。

・Plotlyチャート

ナスダック100の日足チャート

あっという間にナスダック100ののローソク足チャートが描画できました！

コードの一覧

ここで、これまでみてきたコードをまとめてみます。

#ライブラリのインポート
import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd
import pandas_datareader as web
import datetime

#価格データの取得
nasdaq = web.DataReader(name='^NDX', data_source='yahoo',
                        start='2021-01-01',
                        end=datetime.date.today())
nasdaq

#チャートの描画
fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(

                        x=nasdaq.index,
                        open=nasdaq['Open'],
                        high=nasdaq['High'],
                        low=nasdaq['Low'],
                        close=nasdaq['Adj Close'],
                        increasing_line_color= 'darkgreen',
                        decreasing_line_color= 'red')])

fig.update_layout(autosize=True,width=1000,height=800)

fig

• step.1

  最初に必要なライブラリをインポート




• step.2

  次に必要な価格データを取得




• step.3

  最後にチャートを描画する

初心者の方は、上のコードを見ると難しく感じるかもしてません。

しかし、実際にやっていることは上3つのステップだけです。

Plotlyなら"爆速"でローソク足が作れる

今回使ったライブラリは、このブログで何度も紹介してきた”matplotlib”ではありません。

”Plotly”というグラフライブラリを使いました。

matplotlibは、すぐれた可視化ライブラリです。

しかし、動的なチャートやグラフを作りたいときは、Plotlyをおすすめします。

論より証拠。下の動的チャートをクリック（タップ）してみてください。

Plotly：動的チャート

ナスダック100のチャート

このようにPlotlyを使えば、動的なチャートを作れます。

また、チャートにカーソルをあてるだけで、詳細な価格データも確認できます。

今回描画したチャートは、Plotlyの基本的なコードを書いただけで作成できました。

プログラミングのコードは一度書いてしまえば、あとは実行するだけ。

実行後は、"爆速"でチャートが描画されます！

あなただけのチャートやグラフが作れる

今は、Yahoo!financeやTradingViewといった無料で使えるチャートツールがたくさんあります。

しかし、そのほとんどはチャートやテクニカルの分析を軸としたチャートツールです。

株式の投資では、株価以外にも色々なデータを分析する必要があります。

Plotlyを使えば、そういった色々なデータの分析結果を簡単に可視化することができます。

例えば以下のように。

Plotlyチャート①

Boxplotチャート

Boxplotチャートは、データのバラつきを最大値と最小値、そして四分位の範囲（25％、50％、75％の範囲で区切った値）で確認するときによく使われます。

投資の世界では、ボラティリティ分析によく使われるチャートです。

Plotlyチャート②（動的チャート）
※クリック（タップ）してください

上のグラフは、このブログ記事のために作成しました。アメリカの都市人口を地図スタイルで描画してみました。

データさえあれば、各都市の経済規模や温室効果ガスの排出量などもチャートやグラフで可視化することができます。

このようにPlotlyを自在に使いこなすことができれば、”あらゆるデータをあらゆるチャートスタイルで” 簡単に可視化できます。

Plotlyを自在に使いこなすことができれば、"あなただけのオリジナルチャート" を作ることだってできます！

Pythonを使えば簡単にチャートが作成できる

これまで述べてきたように、Pythonを使えば簡単にチャートが作成できます。

もちろん、コードを組む時はある程度の時間が必要です。

しかし一度コードを組んでしまえば、あとはそのコードを実行するだけです。

一瞬で、あなたの作りたいチャートが描画されます。

この記事をきっかけにPythonに興味を持たれた方は、以下の『Pythonを学びたい方へ』をご覧ください。

Pythonを学びたい方へ

今やPythonは、マーケットの分析に限らず、あらゆる分野で使われているプログラミング言語です。

Pythonを学んでおけば株式の投資に役立つだけでなく、これからのキャリアを形成する上でも力強い武器となるでしょう。

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この記事と出会ったのも何かの縁です。
ぜひチャレンジしてみてください！

まとめ