はじめに

トレンドをわかりやすく表示できる平均足を、pandasとmplfinanceで表示させる方法を記します。

環境

Windows 10 home
Python(3.7.3)
JupyterLab(3.0.6)
pandas(1.2.1)
investpy(1.0.3)
mplfinance(0.12.7a0)

平均足とは

平均足とは、以下の定義を持つ足のことです。

平均足始値 = (前の足の始値 + 前の足の終値) /2
平均足終値 = (始値 + 高値 + 安値 + 終値) /4
平均足高値 = 高値
平均足安値 = 安値

始値と終値の定義が、ローソク足と異なります。ローソク足と比較して、陽線と陰線が混じりにくく、トレンドがわかりやすい特徴を持っています。

データ

investpyでとってきたドル円の日足データを使います。

平均足を表示させる

定義のまま、データを加工して表示するのみです。

import numpy as np
import investpy
import mplfinance as mpf
usd_jpy = investpy.get_currency_cross_historical_data(currency_cross='USD/JPY', from_date='01/02/2021', to_date='30/03/2021')
cl = usd_jpy[['Open', 'High', 'Low', 'Close']].mean(axis=1)
op = [(usd_jpy['Open'].iloc[0] + usd_jpy['Close'].iloc[0])/2] * len(usd_jpy)
for i, c in enumerate(cl[:-1]):
    op[i+1] = (op[i] + c)/2
dataset = np.vstack([op, cl, usd_jpy['High'], usd_jpy['Low']])
hi = dataset.max(axis=0)
lo = dataset.min(axis=0)
usd_jpy['Open'] = op
usd_jpy['High'] = hi
usd_jpy['Low'] = lo
usd_jpy['Close'] = cl
usd_jpy = usd_jpy.dropna()

mpf.plot(usd_jpy, type='candle', savefig='heikinashi.png', closefig=False)