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jupyter notebook上で金融データの描画・取得・操作

Last updated at 2017-12-24Posted at 2017-12-23

この記事はplotlyとpandasを結びつけるライブラリ"cufflinks"の紹介、およびそれを利用した金融関連のデータ描画、pandas_datareaderや自作モジュールによる金融データの取得、自作モジュールによる金融データの操作を行います。

データの描画

cufflinks 使い方

公式: GitHub - santosjorge/cufflinks

This library binds the power of plotly with the flexibility of pandas for easy plotting.

このライブラリーは簡単なプロットのために「plotlyの力」と「pandasの柔軟性」を結びつけます。

2017年12月現在、condaではインストールできません。

anaconda cloudで探すと(またはぐぐると) biocondaでRNAがなんとかとか言っている生物学系の別のcufflinksが見つかるけれども、全く関係ないものなので注意。

正しくインストールするにはpipを使って下さい。

$ pip install cufflinks

インポートと初期設定

cufflinksをインポートし、オフライン設定を有効化します。

import cufflinks as cf
cf.set_config_file(offline=True)

get_config_file()で'offline': True,設定を確認します。

cf.get_config_file()

{'colorscale': 'dflt',
 'datagen_mode': 'stocks',
 'dimensions': None,
 'offline': True,
 'offline_link_text': 'Export to plot.ly',
 'offline_show_link': True,
 'offline_url': '',
 'sharing': 'public',
 'theme': 'pearl'}

動作確認

cf.datagen.box(20).iplot(kind='box')

ここ以降の画像は静止画像になっていますが~~gifをキャプチャするのが面倒だったので~~jupyter notebook上ではマウスオーバー・ドラッグ可能です。

fig = cf.datagen.histogram(3).figure(kind='histogram')
cf.iplot(fig)

cufflinksによるローソク足のプロット

サンプルOHLCデータをプロット

np.random.seed(0)  # ランダム状態固定
df = cf.datagen.ohlcv()  # ランダムなデータを作成
qf = cf.QuantFig(df)
qf.add_bollinger_bands()  # ボリンジャーバンド追加
qf.iplot()  # ローソク足プロット

qf.add_macd()  # MACD追加
qf.iplot()

qf.add_sma([10,50],width=2, color=['red', 'green'])  # 移動平均線追加
qf.iplot()

出来高も表示

qf = cf.QuantFig(df, legend='top')
qf.add_volume()  # 出来高追加
qf.iplot()

qf.add_shapes(hline=[80, -142], vline=[pd.Timestamp('20150317'), pd.Timestamp('20150218')])  # 価格80, -142に水平線
qf.iplot()

qf.add_trendline('01Jan15', '13Feb15')  # トレンドラインの挿入
qf.iplot()

日本人にはあまり馴染みのない'%d%b%y'形式しか受け付けないようです。
自分好みの形式で入力したいときはpandas.Timestampクラスとstrftimeメソッドを混ぜて下のようにしてやると打ち込みやすいと思います。

qf = cf.QuantFig(df, legend='top')
# 上と同様に2015年1月1日から2015年2月13日
start, end = (pd.Timestamp(x).strftime('%d%b%y') for x in ('2015/1/1', '2015-2-13'))
# mapを使うならこう
# `start, end = map(lambda x: pd.Timestamp(x).strftime('%d%b%y'), ('2015/1/1', '2015-2-13'))`
qf.add_trendline(start, end)
qf.iplot()

データの取得

海外株

pandas_datareaderモジュールから米国株式のデータはダウンロードできます。

pandas-datareader

Functions from pandas_datareader.data and pandas_datareader.wb extract data from various Internet sources into a pandas DataFrame. Currently the following sources are supported:

pandas_datareader.dataとpandas_datareader.wbの関数はインターネット上の様々なデータをpandas DataFrameに抽出します。現在、以下のソースがサポートされています。

Yahoo! Finance

Google Finance
Enigma
Quandl
St.Louis FED (FRED)
Kenneth French’s data library
World Bank
OECD
Eurostat
Thrift Savings Plan
Nasdaq Trader symbol definitions

インストールは

$ conda install pandas-datareader
# または
$ pip install pandas-datareader

from pandas_datareader import data

end = pd.datetime.today()  # 今日の日付
start = (pd.Period(end, 'D')-300).start_time  # 300日前日付
df = data.get_data_yahoo('AMZN', end=end, start=start)  # 300日前からのAmazon株価取得

df.tail()

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
Date
2017-12-11	1164.599976	1169.900024	1157.000000	1168.920044	1168.920044	2363500
2017-12-12	1166.510010	1173.599976	1161.609985	1165.079956	1165.079956	2235900
2017-12-13	1170.000000	1170.869995	1160.270020	1164.130005	1164.130005	2616800
2017-12-14	1163.709961	1177.930054	1162.449951	1174.260010	1174.260010	3156600
2017-12-14	1163.709961	1177.930054	1162.449951	1176.089966	1176.089966	1873348

qf = cf.QuantFig(df, legend='top', name='AMZN')
qf.add_volume()
qf.iplot()

日本株

jsmモジュール利用して、日本株を取得してpandas DataFrameで返してくれるモジュールを組み立てました。

Qiita - 日本株の株価を取得してpandasデータフレームに格納する

参考
【Python/jsm】日本企業の株価データを銘柄ごとに取得

jsm 0.19

日本の株式市場の株価・財務データを取得するツールです。

各種データは、 Yahoo!ファイナンスからスクレイピングしています。

インストールは

$ pip install jsm

from read_nikkei import get_jstock  # 日本企業の株価取得モジュール

pandas_datareaderと異なる点

銘柄はsymbol(Amazonなら'AMZN'とする)ではなく株価コード(数字4桁)で取得
週足、月足での取得も可能(freq='W', freq='M'オプション)
- デフォルトは日足(freq='D')
期間の指定(periods=<数字>)で「endまたはstartから数えて<数字>本足の取得」
- periodsを指定するとendまたはstartオプションが必ず必要です。
デフォルトでは、今日から数えて30日前からの日足データの取得(freq='D', end=pd.datetime.today(), periods=30と同様)
- pandas_datereaderではデフォルトで2010年1月1日から今日までの株価取得(start=20100101, end=pd.datetime.today())

from read_nikkei import get_jstock
# 今日から100日前からの任天堂株価を取得
df = get_jstock(7974, end=pd.datetime.today(), periods=100)
df.tail()

    Get data from 2017-09-08 to 2017-12-17


    /home/u1and0/.pyenv/versions/anaconda3-5.0.0/envs/snow/lib/python3.6/site-packages/bs4/__init__.py:181: UserWarning:
    
    No parser was explicitly specified, so I'm using the best available HTML parser for this system ("lxml"). This usually isn't a problem, but if you run this code on another system, or in a different virtual environment, it may use a different parser and behave differently.
    
    The code that caused this warning is on line 193 of the file /home/u1and0/.pyenv/versions/anaconda3-5.0.0/envs/snow/lib/python3.6/runpy.py. To get rid of this warning, change code that looks like this:
    
     BeautifulSoup(YOUR_MARKUP})
    
    to this:
    
     BeautifulSoup(YOUR_MARKUP, "lxml")

なんかBeautifulSoup関連のワーニング出ますが、jsm作者に何とかしてもらうしかないんですかねー

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
Date
2017-12-11	43800	44380	43400	44380	44380	1822300
2017-12-12	44380	44380	43710	43900	43900	1536600
2017-12-13	43430	44140	43100	43930	43930	2045600
2017-12-14	43700	43800	42800	43010	43010	2012200
2017-12-15	42500	43380	42320	43030	43030	2283300

qf = cf.QuantFig(df, legend='top', name='任天堂')
qf.iplot()

為替

為替のデータはpandas_datereaderからでもある程度は取得可能です。
遡って1996年からの日足データを手に入れることができるようです。

日足

df = data.get_data_yahoo('JPY=X', start='1990')
df.head()

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
Date
1996-10-30	114.370003	114.480003	113.610001	114.180000	114.180000	0.0
1996-10-31	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
1996-11-01	113.500000	113.500000	113.500000	113.500000	113.500000	0.0
1996-11-04	113.349998	113.980003	112.949997	113.879997	113.879997	0.0
1996-11-05	113.709999	114.330002	113.449997	114.250000	114.250000	0.0

qf = cf.QuantFig(df[-1000:], legend='top', name='USDJPY日足')  # 最後から1000本足をプロット
qf.iplot()

1分足

1分足を扱うにはMetaTraderなどで扱われるヒストリカルファイル(.hst)をダウンロードしてくると利用できます。

MT4,5を使っている人はPCの中のどこかに.hst拡張子のファイルがあると思うので探して下さい。

参考: MT4でデモ口座・ライブ口座のヒストリカルデータを取得する方法

MT4,5を利用していない人はFXDD TRADINGなどからダウンロードして下さい。

wgetやaria2を使える環境にある人は

$ wget http://tools.fxdd.com/tools/M1Data/USDJPY.zip
$ aria2c -x10 -s10 -k1M http://tools.fxdd.com/tools/M1Data/USDJPY.zip

2005年からの主要通貨1分足をhstファイルを圧縮したzip形式でダウンロードできます。容量の目安は50MB程度、zip解凍すると200MB程度です。

hstファイルをpandas DataFrameに変換

hst形式のままでは使えませんので、hstファイルをpandas DataFrame形式に変換するコードを書きました。

Qiita - u1and0/MT4ヒストリカルデータをpython上で扱えるようにしたりcsvに保存する

zip解凍から行ってくれますので、ダウンロードしたファイルはzip解凍しておく必要はありません。

from read_hst import read_hst

df = read_hst('/home/u1and0/Data/USDJPY.zip')
df = df[-1000:]
df.head()

Extracting USDJPY.hst...

	open	high	low	close	volume
time
2017-11-16 15:57:00	113.027	113.030	113.001	113.001	77.0
2017-11-16 15:58:00	113.003	113.008	113.002	113.003	70.0
2017-11-16 15:59:00	113.003	113.010	113.000	113.001	72.0
2017-11-16 16:00:00	113.001	113.015	112.996	113.015	78.0
2017-11-16 16:01:00	113.015	113.027	113.010	113.025	89.0

qf = cf.QuantFig(df, name='USDJPY分足')
qf.add_volume()
qf .iplot()

データ操作

ローソク足OHLCの時間足変換

参考: qiita - u1and0/ローソク足OHLCの時間足を変える
ohlcデータの時間軸を変えます。

def _ohlcv(columns, open=None, high=None, low=None, close=None, volume=None):
    """Make a dictionary of {open:'***', low:'***', high:'***', close:'***', volume:'***'}"""
    auto_dict = {str(v).lower(): v for v in columns}  # Lower case of columns dictionary
    my_dict = {'open': open, 'high': high, 'low': low,
               'close': close, 'volume': volume}  # User defined OHLCV
    updater = {k: v for k, v in my_dict.items() if v}  # Remove `None` values in `my_dict`
    auto_dict.update(updater)  # Swap `auto_dict` with `my_dict` except `None` value
    return auto_dict


def ohlc2(self, open=None, high=None, low=None, close=None, volume=None):
    """`pd.DataFrame.resample(<TimeFrame>).ohlc2()`
    Resample method converting OHLC to OHLC
    """
    auto_dict = _ohlcv(self.asfreq().columns, open, high, low, close, volume)
    # Make dict as `agdict` for `df.resample(<Time>).agg(<dict>)`
    try:
        agdict = {auto_dict['open']: 'first',
                  auto_dict['high']: 'max',
                  auto_dict['low']: 'min',
                  auto_dict['close']: 'last'}
    except KeyError as e:
        raise KeyError('Columns not enough {}'.format(*e.args))
    # Add `volume` columns
    if 'volume' in auto_dict:
        agdict[auto_dict['volume']] = 'sum'
    return self.agg(agdict)


# Add instance as `pd.DataFrame.resample('<TimeFrame>').ohlc2()`
resample.DatetimeIndexResampler.ohlc2 = ohlc2

df.resample('H').ohlc2().head()

	open	high	low	close	volume
time
2017-11-16 15:00:00	113.027	113.030	113.000	113.001	219.0
2017-11-16 16:00:00	113.001	113.059	112.800	112.840	6319.0
2017-11-16 17:00:00	112.840	112.951	112.725	112.783	6509.0
2017-11-16 18:00:00	112.785	112.888	112.766	112.884	5264.0
2017-11-16 19:00:00	112.884	112.905	112.794	112.857	4129.0

qf = cf.QuantFig(df.resample('H').ohlc2(), name='USDJPY時間足')
qf.add_volume()
qf.iplot()

日経平均のデータを取得して、調整後終値(Adjusted Closing Price, Adj Close)を終値として扱いたいときは、ohlc2の引数に与えてあげます。

df = data.get_data_yahoo('^N225')  # 日経平均日足の取得
df.head()

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
Date
2010-01-04	10609.339844	10694.490234	10608.139648	10654.790039	10654.790039	104400.0
2010-01-05	10719.440430	10791.040039	10655.570313	10681.830078	10681.830078	166200.0
2010-01-06	10709.549805	10768.610352	10661.169922	10731.450195	10731.450195	181800.0
2010-01-07	10742.750000	10774.000000	10636.669922	10681.660156	10681.660156	182600.0
2010-01-08	10743.299805	10816.450195	10677.559570	10798.320313	10798.320313	211800.0

df.resample('W').ohlc2().head()  # 普通に週足に変換

	Open	High	Low	Close	Volume
Date
2010-01-10	10609.339844	10816.450195	10608.139648	10798.320313	846800.0
2010-01-17	10770.349609	10982.099609	10729.860352	10982.099609	963000.0
2010-01-24	10887.610352	10895.099609	10528.330078	10590.549805	872000.0
2010-01-31	10478.309570	10566.490234	10198.040039	10198.040039	779500.0
2010-02-07	10212.360352	10438.410156	10036.330078	10057.089844	794700.0

df.resample('W').ohlc2(close='Adj Close').head()  # 終値をAdj Closeに指定

	Open	High	Low	Adj Close	Volume
Date
2010-01-10	10609.339844	10816.450195	10608.139648	10798.320313	846800.0
2010-01-17	10770.349609	10982.099609	10729.860352	10982.099609	963000.0
2010-01-24	10887.610352	10895.099609	10528.330078	10590.549805	872000.0
2010-01-31	10478.309570	10566.490234	10198.040039	10198.040039	779500.0
2010-02-07	10212.360352	10438.410156	10036.330078	10057.089844	794700.0

ohlc2()の引数にはopen, high, low, close, volumeを与えることができます。
例えば次のようにカラム名が4本値と関係ないデータを渡しても、きちんと引数を指定してやればOHLCVで変換してくれます。

np.random.seed(19)
df = cf.datagen.ohlcv()  # データ生成
df.columns = range(1,6)  # カラム名を数字に変える
df.head()

	1	2	3	4	5
2015-01-01	100.000000	106.526092	77.530418	81.491630	8015
2015-01-02	83.748302	85.962681	63.060215	65.605544	5769
2015-01-03	65.592938	76.415738	47.096441	56.526309	9328
2015-01-04	58.160297	64.929405	52.899053	57.952424	4412
2015-01-05	58.498021	69.737244	34.999141	41.165273	6892

週足に変更するため、open, high, low, close, volumeをそれぞれ1,2,3,4,5と指定します。

df.resample('W').ohlc2(open=1, high=2, low=3, close=4, volume=5)  # 引数にohlcvのカラム名を指定

	1	2	3	4	5
2015-01-04	100.000000	106.526092	47.096441	57.952424	27524
2015-01-11	58.498021	98.722285	25.081057	85.380938	34592
2015-01-18	85.227185	116.629094	56.120302	104.003280	35803
2015-01-25	103.913949	139.336095	82.181452	109.151731	38910
2015-02-01	108.334060	126.237090	75.235135	101.461833	39578
2015-02-08	101.868035	131.537039	27.324298	57.099236	33278
2015-02-15	55.782685	98.734416	49.267611	61.573598	34527
2015-02-22	62.830502	104.472611	48.834591	85.477329	30116
2015-03-01	84.665842	123.096526	44.282473	121.435018	40203
2015-03-08	120.073562	154.933346	120.073562	123.635981	55421
2015-03-15	123.368637	130.713508	54.363323	74.063469	50965
2015-03-22	72.393416	130.067377	61.799581	119.121722	35717
2015-03-29	120.383713	213.487056	111.342313	202.147684	36784
2015-04-05	202.951959	211.550772	102.660010	106.082669	42398
2015-04-12	106.244248	115.505312	76.272411	106.781127	23787

ただし、カラム名がFalseになるもの(0, None, False, np.NaNなど)を指定すると失敗します。

平均足

def heikin_ashi(self, open=None, high=None, low=None, close=None):
    """Return HEIKIN ASHI columns"""
    df = self.copy()
    auto_dict = _ohlcv(df.columns, open, high, low, close)
    df['hopen'] = (df[auto_dict['open']].shift() + df[auto_dict['close']].shift()) / 2
    df['hclose'] = df[[auto_dict['open'],
                      auto_dict['high'],
                      auto_dict['low'],
                      auto_dict['close']]].mean(1)
    df['hhigh'] = df[[auto_dict['high'], 'hopen', 'hclose']].max(1)
    df['hlow'] = df[[auto_dict['low'], 'hopen', 'hclose']].min(1)
    return df[['hopen', 'hhigh', 'hlow', 'hclose']]


pd.DataFrame.heikin_ashi = heikin_ashi

df = data.get_data_yahoo('^GSPC')  # S&P500指数の取得
df.tail()

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
Date
2017-12-18	2685.919922	2694.969971	2685.919922	2690.159912	2690.159912	3724660000
2017-12-19	2692.709961	2694.439941	2680.739990	2681.469971	2681.469971	3368590000
2017-12-20	2688.179932	2691.010010	2676.110107	2679.250000	2679.250000	3241030000
2017-12-21	2683.020020	2692.639893	2682.399902	2684.570068	2684.570068	3273390000
2017-12-22	2684.219971	2685.350098	2678.129883	2683.340088	2683.340088	2399830000

普通にローソク足の表示

qf = cf.QuantFig(df, name='S&P500ローソク足', legend='top',
                 slice=(pd.Timestamp('20170901'), pd.Timestamp('20171220')))
qf.iplot()

平均足の表示は平均足メソッドを使用します。

he = df.heikin_ashi()
he.tail()

	hopen	hhigh	hlow	hclose
Date
2017-12-18	2668.219971	2694.969971	2668.219971	2689.242432
2017-12-19	2688.039917	2694.439941	2680.739990	2687.339966
2017-12-20	2687.089966	2691.010010	2676.110107	2683.637512
2017-12-21	2683.714966	2692.639893	2682.399902	2685.657471
2017-12-22	2683.795044	2685.350098	2678.129883	2682.760010

qf = cf.QuantFig(he, name='S&P500平均足', legend='top',
                 slice=(pd.Timestamp('20170901'), pd.Timestamp('20171220')))
qf.iplot()

ローソク足と比べて陽線、陰線が続きやすくなっています。

まとめ

グラフの描画
- plotlyとpandasをの合わせ技をやりやすくしてくれるcufflinks
データの取得
- 海外株、主要通貨、主要指数 → pandas-datareader
- 日本株 → jsm + 自作モジュールでpandas DataFrame化
- 為替の1分足 → FXDDからhstファイルをダウンロード + 自作モジュールでpandas DataFrame化
データ操作
- OHLCをOHLCに変換 → 自作ohlc2()メソッド
- 平均足 → 自作heikinashi()メソッド

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