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【Pythonコード集】『mplfinance』でボリュームチャートを描画してみよう それも一瞬で!

目安:この記事は3分で読めます

 

株価のチャートでは、見るべきポイントがいくつもあります。

その中でも必ずチェックすべきポイントがあります。

それがー

チェックポイント

ボリューム(出来高)

です。

 

なぜ、取引のボリュームをチェックすることが重要なのか?

それはボリュームがー

なぜ重要?

短期的なトレンドを予測する重要な指標

となるからです。

 

株価が上昇している時、いつもより取引のボリュームが多い場合は、短期的な上昇トレンドを形成する可能性が高まります。

株価が下落している時、いつもより取引のボリュームが多い場合は、短期的な下落トレンドを形成する可能性が高まります。

ボリュームを常にチェックすることで、株価の動向だけではわからない情報を得ることができます。

 

そこで今回は、Pythonで簡単にボリュームチャートを作る方法について解説します。

 

今回のサマリー

・最初にPythonのコードを一気に紹介
・その後、ひとつひとつのコードを解説

 

ボリュームチャートを描画するだけでは味気ない記事になってしまいます。

そこで最後の方ではー

おまけ

たった1行のコードを追加するだけで移動平均線(SMA)を簡単に描画できる方法

についても解説します。

ぜひ、最後までご覧ください!


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ジェイもこのコースで学び、今も復習で使っているコースです。


この記事の対象となる人

こんな人におすすめ

  • Pythonで株価チャートを作成したい人
  • Pythonで株価の分析がしたい人
  • Pythonを学びたいと思っている人

この記事でわかること

わかること

・たった数行のPythonコードでボリュームチャートを描画する方法
・たった1行のコードを追加するだけで移動平均線を描画できる方法


Pythonコードの紹介

まずは、Pythonコードを一気にご紹介します。

なお、今回採用した銘柄は、ジェイが実際に投資をしている新興の米フィンテック企業『エヌシーノ(Ticker:NCNO)』です。

 

Pythonコード

#必要なライブラリをインポートするコード
import yfinance as yf
import mplfinance as mpf


#NCNOの株価データをロードするコード
yticker = yf.Ticker("NCNO")
data = yticker.history(period="3mo")


#ボリュームチャートの単位を設定するコード
data['Volume'] = data['Volume'] /1000


#チャートを描画するコード
mpf.plot(data, type='candle', 
         style='yahoo', 
         volume=True,
         title="NCNO",
         ylabel='Price', 
         ylabel_lower='Volume')

 

結果

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。

NCNOのチャート

NCNO 日足チャート

 

ボリュームチャートの見方

ボリュームチャートは、必ず株価のトレンドを見ながらチェックすることが重要です。

そうすることで、今後株価が上昇するのか?下落するのか?を判断するひとつの材料となり得るからです。

ボリュームを伴った株価の上昇

ボリュームを伴った株価上昇のパターン

株価チャートの下に、しっかりとボリュームチャートが表示されていることがわかります。

9月上旬に株価が急上昇した局面で、ボリュームも急速に増加したことがわかります。

ボリュームを伴った株価の上昇はー

ポイント

短期的な上昇トレンドを示唆するシグナル

となる場合があります。

実際にNCNOの株価を見ると、80ドル手前まで株高が進んだことがわかります。

 

ボリュームを伴った株価の下落

ボリュームを伴った株価下落のパターン

一方、9月下旬に株価が下落トレンドへ転じた局面でも、ボリュームが急速に増加したことがわかります。

ボリュームを伴った株価の下落はー

ポイント

短期的な下落トレンドを示唆するシグナル

となる場合があります。

実際にNCNOの株価を見ると、70ドル割れの水準まで下落しています。

 

Pythonコードの解説

ここからは4つのカテゴリーに分けて、一つ一つのコードについて解説していきます。

最後に『おまけ』の解説もあります。

 

1:ライブラリ

import yfinance as yf
import mplfinance as mpf

 

・コードの解説

今回は、最短でチャートを作成したいため『2つのライブラリ』のみをインポートします。

▷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 mplfinance as mpf
チャートを描画するためのライブラリ『mplfinance』をインポート

いつもならmatplotlibでチャートを作成します。

しかし『mplfinance』を使えばー

mplfinanceのメリット

ボリュームや移動平均線を簡単に描画できる

こんなメリットがあります。

なので今回は、『mplfinance』をインポートします。

 

なお、いずれのライブラリも『as 〇〇』としています。

こうすることで、その後のコードを短縮して書くことができます。

 

2:株価データの取得

yticker = yf.Ticker("NCNO")
data = yticker.history(period="3mo")

 

・コードの解説

▷yticker = yf.Ticker("NCNO")
ティッカーコードを指定して株価データを取得するコードです。

ポイントはー

コード

yfinace.Tciker( "ティッカーコード")

と書くことです。これは定型文と考えてください。

株価データを入れる変数名は、お好みでOKです。

 

▷data = yticker.history(period="3mo")

株価データの期間を設定するコードです。

ポイントはー

コード

株価データの変数名.history(period="取得したい期間")

と書くことです。これも定型文と考えてください。

今回は3ヶ月(3mo)としました。

株価データを入れる変数名は、お好みでOKです。

 

3:ボリューム単位の調整

次にボリュームの単位を設定します。

銘柄によっては膨大なボリューム量になるため、ボリュームをチャートに描画する際は、以下のように割り算で単位を調整することをおすすめします

data['Volume'] = data['Volume'] /1000

 

・コードの解説

▷data['Volume'] = data['Volume'] /1000

data['Volume']とすることで、データフレームからボリュームデータのみをピックアップできます。

今回は1,000で割って、ボリュームの単位を調整しました。

ボリュームについては、銘柄によって自由に調整してください。

 

4:チャートの描画

いよいよ、チャートの描画です。

mpf.plot(data, 
         type='candle', 
         style='yahoo', 
         volume=True,
         title="NCNO",
         ylabel='Price', 
         ylabel_lower='Volume')

 

・コードの解説

▷mpf.plot( )

チャートの大枠を設定するコードです。これは定型文と覚えてください。

 

mplfinanceのポイントは、引数の設定あります。

mplfinanceの引数

  • data:一番最初に株価データを入れた変数を入力
  • type:株価チャートのタイプを設定
  • style:チャート全体の表示スタイルを設定

株価データの変数を設定するだけで、チャートが描画できます。

その後に、typeを『candle』にするだけで、『ローソク足』が描画されます。

そしてstyleを『yahoo』にするだけで、『yahoo! finance』のチャートレイアウトが表示されます。

 

ボリュームチャートを描画する場合はー

ボリュームチャートの描画

volume=True

と、引数に設定するだけです。

mplfinanceを使えば、この1行だけでボリュームチャートが描画できます。

 

最後にタイトルや軸のラベルを表示したい場合はー

mplfinanceの引数

  • title:タイトルの設定
  • ylabel:株価チャートのラベルを設定
  • ylabel_lower:ボリュームチャートのラベルを設定

mpf.plot( )のコードを1行で表示すれば、たったの6行で株価チャートとボリュームチャートが一瞬にして出来上がります!

 

おまけ

さて、ボリュームチャートを描画するだけでは、味気ない記事になってしまいます。

そこで今回はおまけとしてー

おまけ

移動平均線を簡単に描画するコード

についても解説します。

 

移動平均線の描画コード

mpf.plot(data, 
         type='candle', 
         style='yahoo', 
         volume=True,
         title="NCNO",
         ylabel='Price', 
         ylabel_lower='Volume', 
         mav = (10,20,50))

 

・コードの解説

追記したのは、最後の1行だけです。

移動平均線のコード

mav = (移動平均線の期間)

と書くだけで、複数の移動平均線を簡単に描画できます。

移動平均線のチャート

移動平均線を描画したチャート

今回は10日線(青ライン)、20日線(黄ライン)、50日線(緑ライン)の各移動平均線を一気に描画できました!

 

ジェイの考察

上のテクニカルチャートを見ると、10日線と20日線は弱気トレンドを示す『デッドクロス』となっていますが、多くのプロ投資家が注目している50日線は維持することに成功しています。

しかも直近は反発の基調にあります。

しかしボリュームが伴っていないため、短期的に70ドル〜80ドルのレンジ相場へシフトするかどうか?なんてことを、上のチャートを見てジェイは考えています。

 

まとめ

・Pythonを使えば株価チャートが簡単に作成できる

・爆速で株価チャートを作るなら『mplfinance』が便利

『mplfinance』ならボリュームチャートを一瞬で描画できる

『mplfinance』なら移動平均線を一瞬で描画できる

 

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注記事項

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