【Python】株価データ分析株価チャートを描く～mplfinance編その１～ #Python

修正（2021.11.27)

データ（株価データ）によっては，
高値と安値の線を引くためのデータ（hlinesに渡すデータ）がfloatでないというエラーが発生しましたので，

# エラー箇所
hlines=[df['High'].max(), df['Low'].min()]

次のように修正しています

# float変換
max = float(df['High'].max())
min = float(df['Low'].min())
hlines=[max, min]

はじめに

前回の【Python】東証上場銘柄の株価データを取得する（その２）では
pandas_datareader を使って株価データを取得した

Python で株価チャートを描くには mplfinace，plotly を使うのがよさそうで，
今回は取得した株価データをmplfinanceを使って株価チャートを描いてみたい

まずは，mplfinace編その１として，いくつかのチャートを描いてみたい
本記事を書く上で，matplotlib/mplfinanceを参考にしている

準備

まずはともかく，mplfinance のインストールをする

conda の場合

conda install mplfinance

pip の場合

pip install mplfinance

データ用意

自分銘柄一覧（my.xlsx）と東証上場銘柄一覧（date_j.xls）を読み込む

前回を参考にしてほしいが，自分銘柄一覧（my.xlsx）とは，自分の保有銘柄の一覧で（仮に，トヨタ，日産，ホンダ，ＡＮＡ，ＪＡＬを保有しているとしている），

東証上場銘柄一覧（data_j.xls）とは，日本取引所グループにある東証上場銘柄の一覧ファイルのことだ

まずは，自分銘柄と東証上場銘柄一覧を読み込んで，自分銘柄のDataFrameを作る

import pandas as pd
import pandas_datareader.data as pdr
import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta
## 自分銘柄と東証上場銘柄一覧を読み込む
my_df = pd.read_excel('my.xlsx', sheet_name = 'Sheet1', dtype = str)
topix_df = pd.read_excel('data_j.xls', dtype = str)
## 自分銘柄のDataFrameを作る
code_set = set(my_df['コード'].tolist())
df = topix_df[topix_df['コード'].isin(code_set)]
df

	日付	コード	銘柄名	市場・商品区分	33業種コード	33業種区分	17業種コード	17業種区分	規模コード	規模区分
2886	20211029	7201	日産自動車	市場第一部（内国株）	3700	輸送用機器	6	自動車・輸送機	2	TOPIX Large70
2888	20211029	7203	トヨタ自動車	市場第一部（内国株）	3700	輸送用機器	6	自動車・輸送機	1	TOPIX Core30
2926	20211029	7267	本田技研工業	市場第一部（内国株）	3700	輸送用機器	6	自動車・輸送機	1	TOPIX Core30
3793	20211029	9201	日本航空	市場第一部（内国株）	5150	空運業	12	運輸・物流	4	TOPIX Mid400
3794	20211029	9202	ＡＮＡホールディングス	市場第一部（内国株）	5150	空運業	12	運輸・物流	2	TOPIX Large70

チャートを描き方を学ぶのが目的なので，先頭の銘柄（日産自動車）だけにしておく

code = df['コード'].tolist()[0]
company = df['銘柄名'].tolist()[0]

６か月分のデータを取得

ed = datetime.datetime.now() # 本日
st = ed - relativedelta(months = 6) # 6か月前
df = pdr.DataReader(code + '.T', 'yahoo', st, ed)

これでデータの準備はできた

ローソク足を描く

import mplfinance as mpf
mpf.plot(data = df, type = 'candle')

mplfinance をインポートして，plot 関数を呼ぶ
plot に渡す data は，DataFrame で，Open，High，Low，Closeの列が必要
index は，DatetimeIndex の必要がある
pandas_datareaderを使って取得した株価データは，これらの要件を満たしているので何も考えなくてもよい

>>> type(df)
pandas.core.frame.DataFrame

>>> df.columns
Index(['High', 'Low', 'Open', 'Close', 'Volume', 'Adj Close'], dtype='object')

>>> type(df.index)
pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex

出来高を表示する

volume = True とするだけでよい

mpf.plot(df, type = 'candle', volume = True)

移動平均を表示する

mavで日数を渡せばよい

２つでも，３つでも日数を並べればよい

mpf.plot(df, type = 'candle', volume = True, mav = (9,17))

mpf.plot(df, type = 'candle', volume = True, mav = (9,17,26))

スタイルを変える

まずはよく使う設定の辞書を作っておく

kwargs = dict(type = 'candle', volume = True, mav = (9,17,26))

使えるスタイルは

>>> mpf.available_styles()
    ['binance',
     'blueskies',
     'brasil',
     'charles',
     'checkers',
     'classic',
     'default',
     'ibd',
     'kenan',
     'mike',
     'nightclouds',
     'sas',
     'starsandstripes',
     'yahoo']

yahoo

## yahoo
mpf.plot(df, **kwargs, style = 'yahoo')

starsandstripes

## starsandstripes
mpf.plot(df, **kwargs, style = 'starsandstripes')

線を引く

期間内の，高値と安値に線を引いてみる

ちなみに，高値と安値は

>>> df['High'].max(), df['Low'].min()
(654.2999877929688, 516.5)

設定の辞書でyahooにしておく

kwargs = dict(type = 'candle', volume = True, mav = (9,17,26), style = 'yahoo')

hlines で横線を引く際の y座標（株価）を指定する
終値ベースでの高値と安値

mpf.plot(df, **kwargs, hlines = [float(df['Close'].max()), float(df['Close'].min())])

ちょっと線が太いので，線幅を指定する
（終値から，高値，安値に変えておく）
先ほどは，hlines にリストを渡していたが，辞書を渡す
辞書にy座標（株価）と線幅を渡す

max = float(df['High'].max())
min = float(df['Low'].min())
mpf.plot(df, **kwargs, hlines = dict(hlines=[max, min], linewidths=(.5, .5)))

うん，細くなった，素敵

次は，安値と高値を結んだ線を引いてみる

高値をとった日は

>>> df['High'].idxmax()
Timestamp('2021-11-19 00:00:00')

安値をとった日は

>>> df['Low'].idxmin()
Timestamp('2021-10-07 00:00:00')

設定の辞書でstarsandstripesにしておいて，
ごちゃごちゃしてきそうなので，移動平均もついでにやめておく

kwargs = dict(type = 'candle', style = 'starsandstripes')

alines に，2点の座標（安値と高値）を渡す必要があるので，
two_points に，安値の座標（安値をとった日付，安値）と高値の座標（高値をとった日付，高値）を設定する

two_points  = [(df['High'].idxmax(), df['High'].max()),(df['Low'].idxmin(),df['Low'].min())]
mpf.plot(df, **kwargs,
            hlines = dict(hlines=[max, min], linewidths=(.5, .5), colors=('r','r')),
            alines = dict(alines=two_points, linewidths=(.5), colors=('b')))

線を太くし，透かす
それぞれ，linewidth，alphaで設定する

mpf.plot(df, **kwargs,
            hlines = dict(hlines=[max, min], linewidths=(.5, .5), colors=('r','r')),
            alines = dict(alines=two_points, linewidths=(40), colors=('b'), alpha=0.2))

いいね！！

グラフをファイルに出力する

savefig に，ファイル名(fname）とDPIを与える

mpf.plot(df, **kwargs,
            hlines = dict(hlines=[max, min], linewidths=(.5, .5), colors=('r','r')),
            alines = dict(alines=two_points, linewidths=(40), colors=('b'), alpha=0.2),
            savefig = dict(fname='nissan.png',dpi=100))

おわりに

今回は，株価チャートを mplfinance を使って描いてみた
次回は，MACDやボリンジャーバンドを描いたり，
複数銘柄を並べて描くようなことをやってみたい

【Python】株価データ分析 株価チャートを描く～mplfinance編 その１～