investypyで日ごとの株価をグラフ化する。

#環境
Python version:3.9.7
OS: windows 10.0
Anaconda:conda 4.11.0

#実装したかったこと
・日ごとのデータをグラフ化したかった。

#code
investpyについての説明は、一番下のリンクを参照してください。
data_get.pyでは、form date,to date までの日ごとの株価変動を取得しています。codeについては、上場している会社のコードを入力します。
結果をcsvファイルとして出力します。実際使ってみて改良していきます。

data_get.py

import pandas as pd
import investpy
import datetime
import os

now = datetime.datetime.now()
today = now.strftime("%d/%m/%Y")

#変数定義
code        = '6724'
company     = 'seiko_epson'
performance = 'term_price'

#フォルダ作成
os.makedirs('log/' + code + '_' + company , exist_ok=True)

#会社業績(会社業績)
term_price  = 'Ture'

if term_price:
    stock_data = investpy.get_stock_historical_data(stock=code, country='japan', from_date='01/01/2010', to_date=today)
    #csvの出力
    stock_data.to_csv('log/' + code + '_' + company + '/' + performance +'.csv')

次に、csvファイルを読み込み、グラフ化します。ここでは、単年の月ごとの変動を画像ファイルにして、さらに12月分のグラフを1つの画像ファイルにしています。
株価のmin,maxは、その年のmix,maxが含まれるようにしています。

make_graff.py

import pandas as pd
import datetime
import csv
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
#user define 
import graff

#変数定義
code        = '6724'
company     = 'seiko_epson'
performance = 'term_price'
year        = '2021'
put_img_folder = ('log/' + code + '_' + company + '/' + year)
#month       = '01'
#m1_s=[num for num in range(13)]
infile=[num for num in range(13)]


def concat_tile(im_list_2d):
    return cv2.vconcat([cv2.hconcat(im_list_h) for im_list_h in im_list_2d])

for i in range(12):
    i = i + 1
    month = str(i).zfill(2)

    y_m         = (year + '-' +month)

    graff_fig_save_file = ( put_img_folder + '/' + y_m +'.png')
    
    #フォルダ作成
    os.makedirs( put_img_folder , exist_ok=True)

    df = pd.read_csv('log/' + code + '_' + company + '/' + performance +'.csv') 

    df_year_month = df[df['Date'].str.contains(year)]    
    y_min         = df_year_month['Low'].min()
    y_max         = df_year_month['High'].max()
    df_year_month = df[df['Date'].str.contains(y_m)]
    #print(df_year_month.tail(5))

    xl    = df_year_month['Date']

    yl1   = df_year_month['Open']
    yl2   = df_year_month['High']
    yl3   = df_year_month['Low']
    yl4   = df_year_month['Close']

    yl2_1 = df_year_month['Volume']

    stock_data_class = graff.stock_data_graff() #instance
    stock_data_class.d_stock(y_m, xl, yl1, yl2, yl3, yl4, yl2_1, y_min, y_max,graff_fig_save_file)

#画像ファイル

for i in range(12):
    month = str(i+1).zfill(2)
    y_m         = (year + '-' +month)
    graff_fig_save_file = ( put_img_folder + '/' + y_m +'.png')
    infile[i] = cv2.imread(graff_fig_save_file)

#サイズそのまま
im_tile = concat_tile([[ infile[0],  infile[1],  infile[2]],  
                                        [ infile[3],  infile[4],  infile[5]],
                                        [ infile[6],  infile[7],  infile[8]],
                                        [ infile[9], infile[10], infile[11]]])

cv2.imwrite(put_img_folder + '/' + year + '.png', im_tile)

graff.pyでは、単年の月ごとの変動を画像ファイルにしています。

graff.py

import pandas as pd
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import math

class  stock_data_graff:

    def __init__(self) : 
        self.stock_date  = 0        

    def d_stock(self, date_term, xxl, yyl1, yyl2, yyl3, yyl4, yyl2_1, yl3_min, yl2_max, save_file) :
       
        #max,minの計算
        #yl3_min = yyl3.min() 
        #yl2_max = yyl2.max() 
        y1_min = math.floor(yl3_min / 100) * 100
        y1_max = math.ceil(yl2_max  / 100) * 100

        # Figureを設定
        fig = plt.figure()
        fig = plt.figure(figsize=(8,6))

        # Axesを追加
        ax1 = fig.add_subplot(111)

        plt.xticks(rotation=45)

        ax1.set_title(date_term)
        ax1.set_xlabel('Date')
        ax1.set_ylabel('stock plice')

        ax1.plot(xxl, yyl1,color = "green",  linestyle = "solid",  label = "Open")
        ax1.plot(xxl, yyl2,color = "red",    linestyle = "dashed", label = "High")
        ax1.plot(xxl, yyl3,color = "blue",   linestyle = "dashed", label = "Low")
        ax1.plot(xxl, yyl4,color = "orange", linestyle = "solid",  label = "Close")

        #Add bar for 2rd label
        ax2 = ax1.twinx()
        ax2.bar(xxl,yyl2_1,color="lightblue",label="Volume")
        #X軸レンジ調整
        ax2.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=3))
        #ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m-%d"))
        
        #Swap before and after the graph
        ax1.set_zorder(2)
        ax2.set_zorder(1)
        ax1.patch.set_alpha(0)
        ax1.grid(True)  # grid 表示 ON
        plt.ticklabel_format(style='plain',axis='y')
        plt.rcParams['figure.subplot.bottom'] = 0.1 #下端の調整

        ax1.set_ylim(y1_min,y1_max)
        ax2.set_ylim(0,10000000)

        plt.show()
        
        #画像の保存
        fig.savefig(save_file)
        

#link
参考にしたサイトは、こちらです。
https://qiita.com/matsxxx/items/f7c50b88f0b6d1c9e4d5