Pythonライブラリ「TA-Lib」でRSIを可視化
TA-Libライブラリのインストール
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。
RSI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。
RSIは以下で計算されます。
#RSI rsi14 = ta.RSI(etf_tail_data["Close"], timeperiod=14)
n=14としました。
RSIの可視化
plt.plot(rsi14,label='rsi_14days')
plt.xlabel('date')
plt.ylabel('RSI')
plt.legend()
plt.show()RSI表示のサンプルコード全部載せ！
ソースコード
今回もそのまま実行すれば動くソースコードです。（ライブラリのインストールは別途必要です。）
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(365)
#RSI
rsi14 = ta.RSI(etf_tail_data["Close"], timeperiod=14)
plt.plot(rsi14,label='rsi_14days')
plt.xlabel('date')
plt.ylabel('RSI')
plt.legend()
plt.show()
直近QQQの分析
ナスダック-100連動のETF(QQQ)の株価データをもとに実行した結果がこちら↓
直近QQQの値動き
RSI
’21/10/16現在、直近でRSIが30%と低水準となっており、買いシグナルとなっていましたが、実際に買い注文も入っているようで、株価は上昇しています。
Pythonと投資の知識が増えて、また早期リタイアに一歩近づきました。
今後も有益な情報を共有していきたいと思っています。
参考になればうれしいです。
もしよろしければ、ブログランキングについても
ポチっとしていただければ嬉しいです。
これまで作成したPythonプログラムについても、
以下の記事でまとめていますので、そちらも参考にしてみてください。
