1分足だとグラフ化の際にデータ数が多すぎてみづらかったので5分足にする。

参考

以下で作成したコードを利用しています。

コード

import pandas as pd
import datetime
import mplfinance as mpf

# CSVから読み込み
df = pd.read_csv('./temp_historical_data/USDJPY.csv', nrows=1000)
df.columns = ['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True)

# 5分足変換
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', datetime_format='%Y/%m/%d %H:%M', xrotation=90, style='yahoo', savefig=dict(fname='./figures/draw_sma.png',dpi=100))

簡単な説明

Dateはいじらなくて大丈夫っぽい？ただし、元データ（ここではdf）にDatetime型のindexを設定しておかないとだめなようだった。