【Pythonコード集】2つの縦軸のチャートをつくってみよう！

目安：この記事は３分で読めます。

2021年8月30日の記事で、縦軸（Y軸）が2つあるチャートを作成して、グロース株とアメリカの長期金利のトレンドを比較しました。

2つの縦軸（Y軸）で違うマーケット（銘柄）を比較する方法は、株式投資の分析でよく使われます。

そこで今回はー

についてお話しします。

これをマスターすれば、Pythonを使った株式分析の幅が広がります。

ぜひ、最後までご覧ください！

今回のゴール

今回は、Pythonを使って２つの縦軸（Y軸）のチャートを作成します。

２軸のチャートをつくることで、違うマーケット（銘柄）のトレンドを簡単に把握することができます。

グロース株と米金利の比較チャート

Pythonで作成

この記事の対象となる人

この記事でわかること

ここからPythonコードの解説に入ります。

３段階に分けて、わかりやすく解説していきます。

最後の『まとめ』では、今回のPythonコードを一気にご紹介します。

ステップ1：ライブラリのインポート

Pythonコード

import pandas as pd
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt

コードの解説

▷import pandas as pd
Python版のエクセルの『pandas』をインポート

▷import yfinance as yf
Yahoo!finance USから株価のデータを取得するためのライブラリ『yfinance』をインポート

▷import matplotlib.pyplot as plt
Pythonでチャートやグラフを作成するためのライブラリ『matplotlib』をインポート

ステップ2：株価データの取得

必要なライブラリのインポートが終わったら、次は株価のデータを取得しましょう。

Pythonコード

#アメリカ長期金利のデータを取得
us_yield = yf.Ticker('^TNX')
df_us_yield = us_yield.history(interval='1d', start='2021-01-01', end='2021-12-31', auto_adjust=True)

#グロース株ETFのデータを取得
iwf = yf.Ticker('IWF')
df_iwf = iwf.history(interval='1d', start='2021-01-01', end='2021-12-31', auto_adjust=True)

コードの解説

▷yf.Ticker('^TNX') or ('IWF')
『Ticker』を使うことで、yahoo!finance USのティッカーコードを取得できます。

例：^TNX：アメリカの長期金利

▷us_yield.history
▷iwf.history
yahoo!finance USから株価のデータを取得する方法は2つあります。

今回は、そのうちのひとつ『history』を使って取得します。

ポイントは、カッコの中の引数です。

intervalで取得する株価データの時間軸を設定します。
今回は日足のデータを取得するので『1d』としました。

その他の時間軸としてはー『5d,1 mo, 3mo, 6mo, 1y, 2y, 5y, 10y, ytd, max』があります。

startには、株価のデータを取得する最初の日を指定します。

endには、株価のデータを取得する最後の日を指定します。

endは今回『2021-12-31』としましたが、実際に取得できる最終日は、コードを実行した日になります。

直で日付を設定する場合は文字型になります。
なので、必ず『' '』や『" "』で日付をくくりましょう。

auto_adjustの『True』は、調整済みの終値を取得する時に書くコードです。

ジェイはいつも調整済みの終値を使っています。

ステップ3：チャートの作成

いよいよチャートの作成に入ります。

今回のゴールは『2つの縦軸（Y軸）のチャート』をつくることです。

注目すべきポイントは2つあります。

さっそくPythonのコードをみてみましょう！

Pythonコード

fig = plt.figure(figsize = (15,8))

#左のY軸を設定してグロース株のチャートを表示
ax1 = fig.add_subplot()
ax1.plot(data['IWF'], color = 'green', lw=3, label = 'Growth_Index')
ax1.set_ylabel('IWF_Price', fontsize = 20)
plt.legend(loc=1,fontsize=18)

plt.title('Chart', fontsize = 28)


#右のY軸を設定して米金利のチャートを表示
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(data['US_Yield'], color = 'blue', lw=3, label = 'US_Yeild')

ax2.set_ylabel('Yield_Rate', fontsize=18)
plt.grid(True)
plt.legend(loc=4,fontsize=18);

コードの解説

▷plt.figure(figsize = (15,8))
このコードは、チャートのサイズを設定する時の定型文と思ってください。

カッコの中は（横, 縦）の順となります。

『fig』という変数にいれます。

▷fig.add_subplot()☆
今回の記事のポイントは、このコードです。

上で設定した『fig』の後に『add_subplot』と書くと、2つの軸を持つチャートをつくることができます。

具体的には『ax1』という変数に『fig.add_subplot()』を入れます。

▷ax1.plot(data['IWF'], color = 'green', lw=3, label = 'Growth_Index')
『ax1』の後に『plot』と書くだけで、ラインチャートが描画されます。

カッコ中の引数で色やラインの太さ、ラベル（凡例）を設定することができます。

▷ax1.set_ylabel('IWF_Price', fontsize = 20)
Y軸のラベルを表示したい時は『set_ylabel』と書きます。

『ax1』の後に『set_ylabel』と書くことで、引数で設定したラベル名『IWF_Price』が、左のY軸に表示されます。

▷plt.legend(loc=1,fontsize=18)
『legend』は、チャートの中にラベルを表示させる時に使うコードです。

引数の『loc』で、ラベル凡例）を表示したい場所を指定することができます。

右上に表示したい場合は『1』とします。

以下のように文字で指定することもできます。

▷plt.title('Chart', fontsize = 28)
チャートの上にタイトルを表示したい時は『title』と書きます。

表示したいタイトル名とフォントサイズを指定するだけで、簡単にタイトルを表示させることができます。

今回はタイトル名を『Chart』、フォントサイズを『28』としました。

▷ax2 = ax1.twinx()☆
2つ目の重要なポイントが、このコードです！

最初に設定した『ax1』の後にー

上のことを必ず覚えておきましょう！

『ax1.twinx()』を2つ目の軸となる変数『ax2』に入れることで、2つの縦軸（Y軸）を持つチャートをつくることができます。

▷plt.grid(True)
『grid』と書くことで、チャート内にグリッドラインを描画できます。

今回は『ax2』のみに設定しました。

『ax1』にも設定すると、グリッドラインが多すぎて見づらくなるからです。

▷plt.legend(loc=4,fontsize=18);
ax2でも『legend』でチャート内にラベル（凡例）を表示させます。

こうすることで、どちらがグロース株のラインで、どちらがアメリカ金利のラインかを見分けることができます。

表示する場所は『4』にしました。

この数字は『チャートの右下』を意味します。

コードを実行してみよう

上のコードを実行すると、以下のチャートが描画されます。

今回のチャート

Pythonで作成

色分けと各ラベルを表示させることで、グロース株とアメリカ金利の動きが簡単に把握できるチャートが出来上がりました！

まとめ

最後にまとめとして、今回のPythonコードを以下にまとめました。

コピペして遊んでみてください！

#ライブラリのインポート
import pandas as pd
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt



#米金利のデータを取得
us_yield = yf.Ticker('^TNX')
df_us_yield = us_yield.history(interval='1d', start='2021-01-01', end='2021-12-31', auto_adjust=True)

#グロース株ETFのデータを取得
iwf = yf.Ticker('IWF')
df_iwf = iwf.history(interval='1d', start='2021-01-01', end='2021-12-31', auto_adjust=True)



#チャートの作成
fig = plt.figure(figsize = (15,8))

#左軸の設定
ax1 = fig.add_subplot()
ax1.plot(data['IWF'], color = 'green', lw=3, label = 'Growth_Index')
ax1.set_ylabel('IWF_Price', fontsize = 20)
plt.legend(loc=1,fontsize=18)

plt.title('Chart', fontsize = 28)

#右軸（２つめの軸）の設定
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(data['US_Yield'], color = 'blue', lw=3, label = 'US_Yeild')

ax2.set_ylabel('Yield_Rate', fontsize=18)
plt.grid(True)
plt.legend(loc=4,fontsize=18);

今回は以上となります。