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@royal_straight_flush

日経平均株価のテクニカル分析用データ作成

Last updated at Posted at 2022-10-15

Todo

株価の分析をより高度なものにする為、テクニカル指標を追加しグラフで表示する

  • 移動平均
  • MACD
  • RSI
  • ボリンジャーバンド
  • ローソク足

これらのテクニカル指標の追加は、Pythonだとpandas_datareaderやTA-Libというライブラリを使用することで簡単に出来る。

TA-Libのインストールは環境によって上手くいかないケースがあるためDockerを使い環境構築を行う。

用語

テクニカル指標

  • 移動平均
    • 過去〇〇日分の平均
    • ゴールデンクロス
      • 「短期の移動平均線」が「中期以上の移動平均線」を下から上に抜けること
      • 価格が上昇しているサイン
    • デッドクロス
      • 「短期の移動平均線」が「中期以上の移動平均線」を上から下に抜けること
      • 価格が下降しているサイン
  • MACD
    • トレンドを見る指標
      • 0以上なら上昇トレンド
      • 0以下なら下降トレンド
  • RSI
    • 売られ過ぎ・買われ過ぎを判断する指標
      • 20〜30%を下回る・・・売られ過ぎ
      • 70〜80%を上回る・・・買われ過ぎ
  • ボリンジャーバンド
    • 売られ過ぎ・買われ過ぎを判断する指標
    • 移動平均などの一定期間の平均に対して、一定期間の標準偏差を足したものと引いたものの2本のラインを引く
      • 一般的にプラスマイナス「標準偏差の2倍」を使うことが多い
      • 統計学の考え方から終値はこの2本の間に収まると考えられる
      • 収まらなかった場合は、売られ過ぎ・買われ過ぎだと判断する
  • ローソク足
    • 取引時間中の株価の値動き（始値、終値、高値、安値など）を1本のローソクの形で表現したもの
      • 数字の羅列で変化し続ける為替レートを視覚的に、かつ過去のデータも含めて一目で値動きの推移を把握できるのがローソク足の特徴

これらの指標を用いて分析をし、株の売買の意思決定が行われている。
株の他、Bitcoinや為替、FXにも活用可能。

前提

Dockerのインストールを済ませておく（目安：5分）

環境構築

先にも述べたように、TA-Libのインストールは環境によって上手くいかない or インストール出来るとしても手順として複雑になるケースがある為、Dockerを使い環境構築を行う

1. 任意のフォルダを作成

今回はDesktop上にdata_analysisフォルダを新規作成

2. Dockerfileを作成し、フォルダに格納

Dockerfile
FROM --platform=linux/amd64 ubuntu:20.04

RUN apt-get update && apt-get install -y sudo wget vim curl gawk make gcc

RUN wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh && \
    sh Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh -b  && \
    rm -f Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh && \
    sudo curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_10.x | sudo bash -  && \
    sudo apt-get install -y nodejs

ENV PATH $PATH:/root/anaconda3/bin

RUN pip install --upgrade pip
RUN pip install pandas_datareader
RUN pip install mplfinance

RUN wget --quiet http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz -O ta-lib-0.4.0-src.tar.gz && \
    tar xvf ta-lib-0.4.0-src.tar.gz && \
    cd ta-lib/ && \
    ./configure --prefix=/usr && \
    make && \
    sudo make install && \
    cd .. && \
    pip install TA-Lib && \
    rm -R ta-lib ta-lib-0.4.0-src.tar.gz

RUN mkdir /workspace

CMD ["jupyter-lab", "--ip=0.0.0.0","--port=8888" ,"--no-browser", "--allow-root", "--LabApp.token=''"]

3. ビルド

$ docker build -t 任意のタグ名:latest フォルダまでのパス

パスはファイルを直接ドラックアンドドロップすれば入力される

例
(base) sample@SampleMBP ~ % cd Desktop/data_analysis/
(base) sample@SampleMBP data_analysis % ls
Dockerfile
(base) sample@SampleMBP data_analysis % docker build -t da:latest /Users/sample/Desktop/data_analysis

コマンド実行後、完了まで20分以上要する

4. イメージIDを確認

$ docker images
実行結果例
REPOSITORY   TAG       IMAGE ID       CREATED        SIZE
da           latest    cdf22f203d75   a minute ago   3.86GB

5. JupyterLabを起動

$ docker run -p ローカルの任意のポート番号:8888 -v フォルダまでのパス:/workspace –-name ビルド時のタグ名 イメージID
例
(base) sample@SampleMBP data_analysis % docker run -p 8888:8888 -v /Users/sample/Desktop/data_analysis:/workspace --name da cdf22f203d75

コマンド実行後にブラウザで下記URLにアクセスし、JupyterLabが起動したら環境構築完了🎉
（例）http://127.0.0.1:8888/

スクリーンショット 2022-10-15 16.49.54.png

ローカルと同期されている為、workspaceディレクトリに移動すればDockerfileが存在することを確認できる

スクリーンショット 2022-10-15 16.53.58.png

workspaceディレクトリ配下に任意の実行ファイルを作成し作業を行う

単純移動平均をグラフで可視化する

1. ライブラリをimport

import pandas as pd
import talib as ta
# 日経平均やNASDAQ、個別銘柄の株価データを取得できるライブラリ
from pandas_datareader import data
# matplotlibのpyplotモジュールを使用
import matplotlib.pyplot as plt
# JupyterLab上で作成したグラフを表示
%matplotlib inline
import warnings
# すべての警告を表示させない
warnings.simplefilter('ignore')

2. 移動平均と出来高をグラフで可視化

詳細

  • 下記実行
start_date = '2021-10-01'
end_date = '2022-10-01'

# data.DataReader('取得したいティッカーシンボル', 'データソースの名前', '取得したい期間の開始日付', '終了日付')
df = data.DataReader('^N225', 'yahoo', start_date, end_date)

date = df.index
close = df['Adj Close']

# 過去5日、25日、50日の移動平均を算出する為に定義
span01 = 5
span02 = 25
span03 = 50

# 移動平均を算出
# smaは単純移動平均の略称
df['sma01'] = close.rolling(window=span01).mean()
df['sma02'] = close.rolling(window=span02).mean()
df['sma03'] = close.rolling(window=span03).mean()

plt.figure(figsize=(30, 15))

# グラフ領域を二分割する
# plt.subplot(縦方向を分割する数, 横方向に分割する数, グラフを配置する位置を示すindex)
plt.subplot(2,1,1)

# 線グラフ(単純移動平均)
plt.plot(date, close, label='Adj Close', color='#99b898')
plt.plot(date, df['sma01'], label='sma01', color='#e84a5f')
plt.plot(date, df['sma02'], label='sma02', color='#ff847c')
plt.plot(date, df['sma03'], label='sma03', color='#feceab')
plt.legend()

# 棒グラフ(出来高)
plt.subplot(2,1,2)
plt.bar(date, df['Volume'], label='Volume', color='gray')
plt.legend()

スクリーンショット 2022-10-15 18.21.20.png

MACDの指標を追加

MACD：トレンドを見る指標

  • 0以上なら上昇トレンド
  • 0以下なら下降トレンド

1. MACDの計算

# ta.MACD(終値, 短期移動平均, 長期移動平均, MACDシグナル)
df['macd'], df['macdsignal'], df['macdhist'] = ta.MACD(close, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)

一般的に短期移動平均は12、長期移動平均は26、 MACDシグナルは9を設定することが多い

2. データが出来ていることを確認

df.tail()

スクリーンショット 2022-10-15 19.06.17.png

3. MACDをグラフ化

  • 塗りつぶし折れ線グラフを用いる
    • ヒストグラムよりも分かりやすい
plt.figure(figsize=(30, 15))

# グラフ領域を二分割する
# plt.subplot(縦方向を分割する数, 横方向に分割する数, グラフを配置する位置を示すindex)
plt.subplot(2,1,1)

# 線グラフ(調整後の終値)
plt.plot(date, close, label='Adj Close', color='#99b898')
plt.legend()

plt.subplot(2,1,2)

# 塗りつぶし折れ線グラフ(MACD)
# plt.fill_between(x軸, y軸, 色, 塗りつぶしの透過, ラベル)
plt.fill_between(date, df['macdhist'], color='gray', alpha=0.5, label='MACD_hist')

# y = 0に水平線を描画
# plt.hlines(y軸, 開始するx軸, 終了するx軸, 色, 線の種類)
plt.hlines(0, start_date, end_date, 'gray', linestyles='dashed')
plt.legend()

スクリーンショット 2022-10-15 19.26.13.png

0を基準にトレンドが簡単にわかる

RSI

RSI：売られ過ぎ・買われ過ぎを判断する指標

  • 20〜30%を下回る・・・売られ過ぎ
    • 逆張りの「買い」と判断する
  • 70〜80%を上回る・・・買われ過ぎ
    • 逆張りの「売り」と判断する

1. 25日のRSIを計算

# df['RSI'] = ta.RSI(終値, RSIを作成する期間)
df['RSI'] = ta.RSI(close, timeperiod=span02)

2. データが出来ていることを確認

df.tail()

スクリーンショット 2022-10-15 19.42.00.png

3. RSIをグラフ化

plt.figure(figsize=(30, 15))
# グラフ領域を二分割する
# plt.subplot(縦方向を分割する数, 横方向に分割する数, グラフを配置する位置を示すindex)
plt.subplot(2,1,1)

# 単純移動平均
plt.plot(date, close, label='Adj Close', color='#99b898')
plt.plot(date, df['sma01'], label='sma01', color='#e84a5f')
plt.plot(date, df['sma02'], label='sma02', color='#ff847c')
plt.plot(date, df['sma03'], label='sma03', color='#feceab')
plt.legend()

# RSI
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(date, df['RSI'], label='RSI', color='gray')
# y軸の範囲を設定
plt.ylim(0, 100)
# 30%、50%、70%の場所に転線を引く
plt.hlines([30, 50, 70], start_date, end_date, 'gray', linestyles='dashed')
plt.legend()

スクリーンショット 2022-10-15 19.49.58.png

RSIの可視化に成功

ボリンジャーバンド

ボリンジャーバンド：売られ過ぎ・買われ過ぎを判断する指標

  • 移動平均などの一定期間の平均に対して、一定期間の標準偏差を足したものと引いたものの2本のラインを引く
    • 一般的にプラスマイナス「標準偏差の2倍」を使うことが多い
    • 統計学の考え方から終値はこの2本の間に収まると考えられる
    • 収まらなかった場合は、売られ過ぎ・買われ過ぎだと判断する

1. ボリンジャーバンドの計算

# matype: 0=SMA, 1=EMA, 2=WMA, 3=DEMA, 4=TEMA, 5=TRIMA, 6=KAMA, 7=MAMA, 8=T3 (デフォルト=SMA)

# 上のボリンジャーバンド, 移動平均, 下のボリンジャーバンド = ta.BBANDS(調整済み終値, 日経平均日数, 上のラインの標準偏差, 下のラインの標準偏差, 移動平均の計算方法)インの標準偏差, ○○移動平均)
df['upper'], df['middle'], df['lower'] = ta.BBANDS(close, timeperiod=span02, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
  • matype
    • 0・・・単純移動平均
    • 1・・・指数移動平均
    • 2・・・加重移動平均

2. データが出来ていることを確認

df.tail()

スクリーンショット 2022-10-15 21.39.09.png

3. ボリンジャーバンドをグラフ化

plt.figure(figsize=(30, 15))

plt.plot(date, close, label='Adj Close', color='#99b898')
# plt.fill_between(x軸, 塗りつぶし上側, 塗りつぶし下側, 色, 透過)
plt.fill_between(date, df['upper'], df['lower'], color='gray', alpha=0.3)
plt.legend()

スクリーンショット 2022-10-15 21.57.50.png

ボリンジャーバンドの可視化に成功

5つのグラフを同時に表示

plt.figure(figsize=(30, 15))

# 移動平均
plt.subplot(5,1,1)
plt.plot(date, close, label='Adj Close', color='#99b898')
plt.plot(date, df['sma01'], label='sma01', color='#e84a5f')
plt.plot(date, df['sma02'], label='sma02', color='#ff847c')
plt.plot(date, df['sma03'], label='sma03', color='#feceab')

# 出来高
plt.subplot(5,1,2)
plt.bar(date, df['Volume'], label='Volume', color='gray')
plt.legend()

# MACD
plt.subplot(5,1,3)
plt.fill_between(date, df['macdhist'], color='gray', alpha=0.5, label='MACD_hist')
plt.hlines(0, start_date, end_date, 'gray', linestyles='dashed')
plt.legend()

# RSI
plt.subplot(5,1,4)
plt.plot(date, df['RSI'], label='RSI', color='gray')
plt.ylim(0, 100)
plt.hlines([30, 50, 70], start_date, end_date, 'gray', linestyles='dashed')
plt.legend()

# ボリンジャーバンド
plt.subplot(5,1,5)
plt.plot(date, close, label='Adj Close', color='#99b898')
plt.fill_between(date, df['upper'], df['lower'], color='gray', alpha=0.3)
plt.legend()

スクリーンショット 2022-10-15 22.10.10.png

同時に5つのグラフ表示成功

ここまでのコードまとめ

import pandas as pd
import talib as ta
import mplfinance as mpf
from pandas_datareader import data
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import warnings
warnings.simplefilter('ignore')

start_date = '2021-10-01'
end_date = '2022-10-01'

df = data.DataReader('^N225', 'yahoo', start_date, end_date)

date = df.index
close = df['Adj Close']

span01 = 5
span02 = 25
span03 = 50

# 移動平均を算出。smaは単純移動平均の略称
df['sma01'] = close.rolling(window=span01).mean()
df['sma02'] = close.rolling(window=span02).mean()
df['sma03'] = close.rolling(window=span03).mean()

plt.figure(figsize=(30, 60))

# 移動平均
plt.subplot(5,1,1)
plt.plot(date, close, label='Adj Close', color='#99b898')
plt.plot(date, df['sma01'], label='sma01', color='#e84a5f')
plt.plot(date, df['sma02'], label='sma02', color='#ff847c')
plt.plot(date, df['sma03'], label='sma03', color='#feceab')

# 出来高
plt.subplot(5,1,2)
plt.bar(date, df['Volume'], label='Volume', color='gray')
plt.legend()

# MACD
plt.subplot(5,1,3)
df['macd'], df['macdsignal'], df['macdhist'] = ta.MACD(close, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
plt.fill_between(date, df['macdhist'], color='gray', alpha=0.5, label='MACD_hist')
plt.hlines(0, start_date, end_date, 'gray', linestyles='dashed')
plt.legend()

# RSI
plt.subplot(5,1,4)
df['RSI'] = ta.RSI(close, timeperiod=span02)
plt.plot(date, df['RSI'], label='RSI', color='gray')
plt.ylim(0, 100)
plt.hlines([30, 50, 70], start_date, end_date, 'gray', linestyles='dashed')
plt.legend()

# ボリンジャーバンド
plt.subplot(5,1,5)
df['upper'], df['middle'], df['lower'] = ta.BBANDS(close, timeperiod=span02, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
plt.plot(date, close, label='Adj Close', color='#99b898')
plt.fill_between(date, df['upper'], df['lower'], color='gray', alpha=0.3)
plt.legend()

ローソク足

ローソク足：取引時間中の株価の値動き（始値、終値、高値、安値など）を1本のローソクの形で表現したもの

  • mplfinance
    • ファイナンスに特化した可視化ライブラリ

1. ローソク足を表示

# mplfinanceをインポート
import mplfinance as mpf

start_date = '2021-10-01'
end_date = '2022-10-01'

# 日経平均株価を取得
df = data.DataReader('^N225', 'yahoo', start_date, end_date)

date = df.index
close = df['Adj Close']

span02 = 25

# ボリンジャーバンド
df['upper'], df['middle'], df['lower'] = ta.BBANDS(close, timeperiod=span02, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)

# ローソク足用のデータフレームを作成
df_candle = df[['High', 'Low', 'Open', 'Close', 'Volume']]

# ローソク足のグラフを作成
# df_candle[100:200]のように記述し、データを絞ることも可能
mpf.plot(df_candle, type='candle', style='yahoo', figsize=(30, 15))

スクリーンショット 2022-10-15 22.41.14.png

すべてのテクニカル指標をまとめて表示する場合

start_date = '2022-04-01'
end_date = '2022-10-15'

# 日経平均株価を取得
df = data.DataReader('^N225', 'yahoo', start_date, end_date)

# MACD
# ta.MACD(終値, 短期移動平均, 長期移動平均, MACDシグナル)
df['macd'], df['macdsignal'], df['macdhist'] = ta.MACD(df['Adj Close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)

# ボリンジャーバンド
# matype: 0=SMA, 1=EMA, 2=WMA, 3=DEMA, 4=TEMA, 5=TRIMA, 6=KAMA, 7=MAMA, 8=T3 (デフォルト=SMA)
# 上のボリンジャーバンド, 移動平均, 下のボリンジャーバンド = ta.BBANDS(調整済み終値, 日経平均日数, 上のラインの標準偏差, 下のラインの標準偏差, 移動平均の計算方法)
df['upper'], df['middle'], df['lower'] = ta.BBANDS(df['Adj Close'], timeperiod=25, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)

# RSI
df['RSI'] = ta.RSI(df['Adj Close'], timeperiod=25)

# グラフに追加したい項目を代入
apds = [
    mpf.make_addplot(df['upper'], color='g'),
    mpf.make_addplot(df['middle'], color='b'),
    mpf.make_addplot(df['lower'], color='r'),
    mpf.make_addplot(df['macdhist'], type='bar', color='gray', width=1.0, panel=1, alpha=0.5, ylabel='MACD'),
    mpf.make_addplot(df['RSI'], type='line', panel=2, alpha=0.5, ylabel='RSI')
]

mpf.plot(df, type='candle', figsize=(30, 10), style='yahoo', volume=True, addplot=apds, volume_panel=3, panel_ratios=(5,2,2,1))

# 画像として保存する場合は以下に変更
# mpf.plot(df, type='candle', figsize=(30, 10), style='yahoo', volume=True, addplot=apds, volume_panel=3, panel_ratios=(5,2,2,1), savefig='株価テクニカル分析.png')

スクリーンショット 2022-10-16 18.21.48.png

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