matplotlib プログラミングを学ぼう

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。

今回のテーマ

”Python” を使って "爆速" でローソク足を作ってみよう

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 ▼

Pythonを学ぼう

 

この記事の対象となる人

こんな人におすすめ

  • Pythonに興味がある人
  • Pythonを学びたいと思っている人
  • Pythonを使って株価の分析をしたい人

 

結論からいいます

結論

  • ”Plotly” を使えば "爆速" でローソク足チャートが作れる

 

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。

Plotlyとは?

データを可視化するためのライブラリです。Pythonだけでなく、RやJavaScriptといったプログラミング言語にも対応しています。

matplotlibとの違いって?

matplotlibは、画像ファイルとしてグラフやチャートを描画します。一方、Plotlyを使えば、Web上で動的に動かせるグラフやチャートを描画します。

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。

『私もPythonを学んでみたい!』

という人は以下のリンク先をご覧ください。

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なぜプログラミングを学ぶ必要があるのか?その理由がわかります。

そして、『これがPythonを効率的に学ぶ方法だ!』と自信をもっておすすめする学習方法について解説しています。

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

・可視化ライブラリ "Plotly" は動的チャートを作るのに最適なライブラリ
・データされあれば、Plotlyで色々な分析結果を可視化できる
・あなただけの "オリジナルチャート" を作ることもできる


注記事項

ジェイの米国株投資ブログ(以下当サイト)に掲載されている記事は、投資の助言を目的としたものではありません。当サイトに掲載されたコンテンツの正確性については、可能な限り注意を払っています。しかし、意図せず誤情報が紛れ込む可能性や情報そのものが古くなっている可能性があり、その正確性を完全に保証するものではありません。
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