SMA=Simple Moving Agerage。移動平均線。作業は超簡単。

参考

以下で作成しているコードを数行変更するだけです。

コード

import pandas as pd
import datetime
import mplfinance as mpf

df = pd.read_csv('./temp_historical_data/USDJPY.csv', nrows=2000)
df.columns = ['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True)

df5 = pd.DataFrame()
rule = '5T'
df5['Open'] = df['Open'].resample(rule).first()
df5['Close'] = df['Close'].resample(rule).last()
df5['High'] = df['High'].resample(rule).max()
df5['Low'] = df['Low'].resample(rule).min()

mpf.plot(df5, type='candle', mav=(5, 25), 
        datetime_format='%Y/%m/%d %H:%M', xrotation=90, style='yahoo', savefig=dict(fname='./figures/draw_sma.png',dpi=100))

グラフ

説明

mpf.plotの引数にmavを追加するだけ。便利すぎるナリ。計算不要。
ちなみにpandasの方を使って計算するには以下のようにする。

df5["SMA5"] = df5["Close"].rolling(window=5).mean()
df5["SMA25"] = df5["Close"].rolling(window=25).mean()

実際にはSMAの値も計算しておいてあれやこれやしたいと思うので、以下みたいな方がいいかもしれない？

df5 = pd.DataFrame()
rule = '5T'
df5['Open'] = df['Open'].resample(rule).first()
df5['Close'] = df['Close'].resample(rule).last()
df5['High'] = df['High'].resample(rule).max()
df5['Low'] = df['Low'].resample(rule).min()

sma = pd.DataFrame()
sma["SMA5"] = df5["Close"].rolling(window=5).mean()
sma["SMA25"] = df5["Close"].rolling(window=25).mean()

addplot = mpf.make_addplot(sma[['SMA5', 'SMA25']])
mpf.plot(df5, type='candle', addplot=addplot,
        datetime_format='%Y/%m/%d %H:%M', xrotation=90, style='yahoo', savefig=dict(fname='./figures/draw_sma.png',dpi=100))