円ドル為替レートの推移

はじめに

今回は、FRED（Federal Reserve Economic Data）からライブラリー（fredapi）を使って円ドル為替レートを取得し、インタラクティブなグラフを描くことにした。

事前準備

取得してあるAPIキーは’FRED_api_key.txt’というファイル名にしてGoogleドライブに保存してあるので、まずは、Googleドライブのマウント。

# Colaboratory 上で Google Drive をマウント
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

Google Colabにfredapiはインストールされていないのでインストール。

! pip install fredapi

コード

FREDにおける円ドル為替レートの系列IDがDEXJPUSであることを確認して、以下のコードを実行して描画。

import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
from fredapi import Fred

# APIキーファイルのパス
api_key_file_path = '/content/drive/MyDrive/FRED_api_key.txt'

# APIキーを読み込む
with open(api_key_file_path, 'r') as file:
    api_key = file.read().strip()

# FREDオブジェクトを作成
fred = Fred(api_key=api_key)

# FREDから為替レートのデータをダウンロード
data = fred.get_series('DEXJPUS')

# データをPandasデータフレームに変換
df = pd.DataFrame(data, columns=['Rate'])

# インデックスを日付に変換
df.index = pd.to_datetime(df.index)

# 1990年代、2010年代、2020年代の最小値および最大値を見つける
min_1990s = df['1990':'1999']['Rate'].idxmin()
min_rate_1990s = df.loc[min_1990s, 'Rate']

min_2010s = df['2010':'2019']['Rate'].idxmin()
min_rate_2010s = df.loc[min_2010s, 'Rate']

max_2020s = df['2020':'2029']['Rate'].idxmax()
max_rate_2020s  = df.loc[max_2020s, 'Rate']

# グラフを作成
fig = go.Figure()

fig.add_trace(go.Scatter(x=df.index, y=df['Rate'], mode='lines', name='JPY/USD Rate'))

# ホバーテキストを設定
hovertext_min_1990s = f"Date: {min_1990s.strftime('%Y-%m-%d')}<br>Rate: {min_rate_1990s}"
hovertext_min_2010s = f"Date: {min_2010s.strftime('%Y-%m-%d')}<br>Rate: {min_rate_2010s}"
hovertext_max_2020s = f"Date: {max_2020s.strftime('%Y-%m-%d')}<br>Rate: {max_rate_2020s}"

fig.add_trace(go.Scatter(x=[min_1990s, min_2010s], y=[min_rate_1990s, min_rate_2010s], mode='markers', marker=dict(color='red', size=10), name='Min Rate', text=[hovertext_min_1990s, hovertext_min_2010s], hoverinfo='text'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=[max_2020s ], y=[max_rate_2020s ], mode='markers', marker=dict(color='red', size=10), name='Max Rate', text=[hovertext_max_2020s], hoverinfo='text'))

fig.update_layout(
    title='JPY/USD Spot Exchange Rate(1971/1/4-)',
    xaxis_title='Date',
    yaxis_title='Japanese Yen to One U.S. Dollar',
    hovermode='x',
    showlegend=False
)

fig.show()

おわりに

出力結果をここにアップすることができないが、昨年（2022年）の円安局面で1ドル=150円を突破した（みずほ銀行から公表されているデータhttps://www.mizuhobank.co.jp/market/csv/quote.csv では、10月21日に1ドル=150.26円）はずだったが、このグラフでは突破してないことが分かった（10月20日の1ドル=149.82円がこの時期の最円安）。
コードがおかしいのかと疑ったが、そこは問題なさそう。為替レートなのでどういうレートかもキチンと見る必要はあるが、東京市場とニューヨーク市場の違いなのだろう。
これには、可視化の効果はやはり大きいと気づかされたところ。次は、みずほ銀行のデータか日銀のデータを使って、試してみたい。