超簡単! Pythonで株価のテクニカル分析 VOl.1 移動平均(SMA)

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TA-Libで移動平均を可視化

株価データの取得は「investpy」で簡単に取得できます。

以前の記事で紹介していますので、そちらを参考にしてください。

 

また、TA-Libのインストール方法はひと手間ありますので、

whitecat_22さんのページを参考にしてみてください。

 

TA-Libで移動平均の計算

TA-Libライブラリでは大抵のテクニカル分析が準備されています。

移動平均は以下で計算されます。

#移動平均(SMA)
sma = ta.SMA(data["Close"], timeperiod="期間日数")

移動平均のプロット

時系列データのプロットはmatplotlibのpyplotで簡単にできます。

plt.plot(sma,label='sma')

サンプルソース全部載せ!

今回も、そのまま実行できるサンプルソースを全部載せます。

今回はinvesting.comからナスダック100連動のETF (QQQ)の情報を取得して移動平均を算出・可視化してみました。

import investpy
from datetime import date
import talib as ta
import matplotlib.pyplot as plt

etf_data = []

today = date.today().strftime('%d/%m/%Y')

etf_data=investpy.get_etf_historical_data(etf='Invesco QQQ Trust Series 1',country='united states',from_date='01/01/2017',to_date=today)
etf_tail_data=etf_data.tail(1000)

#移動平均(SMA)
sma25 = ta.SMA(etf_tail_data["Close"], timeperiod=25)
sma100 = ta.SMA(etf_tail_data["Close"], timeperiod=100)
sma200 = ta.SMA(etf_tail_data["Close"], timeperiod=200)

#グラフで可視化
plt.plot(etf_tail_data["Close"],label='price')
plt.plot(sma25,label='sma25')
plt.plot(sma100,label='sma100')
plt.plot(sma200,label='sma200')
plt.xlabel('date')
plt.ylabel('price')
plt.legend()
plt.show()

グラフ化した結果

うまくできましたね!

次回はMACDやRSIもテクニカル分析の紹介と合わせて作成していきたいと思います。

 

参考になればうれしいです。

 

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