今回は，テクニカル指標である RSI(Relative Strength Index) をPythonライブラリTA-Libで計算し，描画する方法を紹介します．
・【Python】TA-Libでテクニカル指標計算 Part 1. RSIの描画
・【Python】TA-Libでテクニカル指標計算 Part 2. ボリンジャーバンドの描画
・[【Python】TA-Libでテクニカル指標計算 Part 3. SMA（単純移動平均線）の描画]
(https://qiita.com/Fujinoinvestor/items/49dc284279c7e9217c30)
・【Python】TA-Libでテクニカル指標計算 Part 4. MACDの描画
#TA-Libのインストール
前回の記事
をご覧ください．
#TA-LibによるRSI描画
##各ライブラリインポート
import datetime
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas_datareader.data as web
import talib as ta
##株価データ取得
今回は，2019/4/1~2020/4/1におけるS&P500の9日RSIと14日RSIをTA-Libで取得してみたいと思います．
株価は，pandas_datareaderで取得します．もちろんウェブやローカルにあるCSVファイルを読み込むなどでも構いません．
start = datetime.date(2019,4,1)
end = datetime.date(2020,4,1)
df = web.DataReader('^GSPC', 'yahoo', start, end) #get data
pandas-datareaderで取得したデータは以下のように，High（高値），Low（低値），Open（始値），Close（終値）,Volume（出来高），Adj Close（調整後終値）を持つDataFarameとなっています．
High Low Open Close Volume Adj Close
Date
2019-04-01 2869.399902 2848.629883 2848.629883 2867.189941 3500760000 2867.189941
2019-04-02 2872.899902 2858.750000 2868.239990 2867.239990 3246900000 2867.239990
2019-04-03 2885.250000 2865.169922 2876.090088 2873.399902 3550240000 2873.399902
2019-04-04 2881.280029 2867.139893 2873.989990 2879.389893 3015180000 2879.389893
2019-04-05 2893.239990 2882.989990 2884.159912 2892.739990 3146820000 2892.739990
... ... ... ... ... ... ...
2020-03-26 2637.010010 2500.719971 2501.290039 2630.070068 7753160000 2630.070068
2020-03-27 2615.909912 2520.020020 2555.870117 2541.469971 6194330000 2541.469971
2020-03-30 2631.800049 2545.280029 2558.979980 2626.649902 5746220000 2626.649902
2020-03-31 2641.389893 2571.149902 2614.689941 2584.590088 6568290000 2584.590088
2020-04-01 2522.750000 2447.489990 2498.080078 2470.500000 5947900000 2470.500000
##RSIに必要なデータ
pandas-datareaderで取得したデータのうち，RSIを計算するために必要なデータは，終値（Close）だけです．dfの’Close’の列だけをcloseとして取り出します（他のカラムでも計算自体はできます）．
close = df['Close']
##TA-LibでRSIを計算
#RSI(Relative Strength Index)
rsi9 = ta.RSI(close, timeperiod=9)
rsi14 = ta.RSI(close, timeperiod=14)
##描画
plt.plot(rsi9,label='rsi9')
plt.plot(rsi14,label='rsi14')
plt.xlabel('date')
plt.ylabel('RSI')
plt.legend()
plt.show()
#まとめコード
import datetime
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas_datareader.data as web
import talib as ta
start = datetime.date(2019,4,1)
end = datetime.date(2020,4,1)
df = web.DataReader('^GSPC', 'yahoo', start, end) #get data
close = df['Close']
#RSI(Relative Strength Index)
rsi9 = ta.RSI(close, timeperiod=9)
rsi14 = ta.RSI(close, timeperiod=14)
plt.plot(rsi9,label='rsi9')
plt.plot(rsi14,label='rsi14')
plt.xlabel('date')
plt.ylabel('RSI')
plt.legend()
plt.show()
もう少しだけ丁寧な解説を以下の記事で行っています．