【Pythonでファイナンス分析（株・FX）】日本発祥のテクニカル指標「一目均衡表」の作成方法
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テクニカル指標の作成は一旦終了です。これでよく使用されるテクニカル指標は作成できるようになりますのでPythonによるチャート分析が可能になると思います。
一目均衡表は複雑そうに見えますが、今までのレッスンをみていただいている方であれば難なく作成できると思います。ぜひご視聴ください！
▼目次
00:00 はじめに
01:26 テクニカル指標の「一目均衡表」とは
04:03 ライブラリのインポート
04:29 日経平均データの取得
05:03 基準線の作成とグラフ描画
06:42 転換線の作成とグラフ描画
07:21 先行スパンの作成とグラフ描画
09:11 遅行線の作成とグラフ描画
09:53 mplfinaceでローソク足のグラフを作成
10:14 一目均衡表のグラフを作成
11:49 mplfinaceでのグラフの保存方法
12:16 おわりに
▼おすすめ動画
Matplotlib & Seaborn 入門講座
https://www.youtube.com/playlist?list=PLavQwENTsEBWbBvKwaD9Rnyq4R_NUH2Np
Pythonで株、FX、仮想通貨のデータ分析（再生リスト）
https://www.youtube.com/playlist?list=PLavQwENTsEBVPMYIgjX5v5i4k3CyZguVO
Windowsでの環境構築
https://youtu.be/kb6op3-E_lg
Macでの環境構築
https://youtu.be/1FxhleEex8s
Python超入門コース
https://youtu.be/HyU3XL2F9GE
Pandas入門コース
https://youtu.be/XfoYeWCzjac
プログラミング初心者がPythonを完全無料で学習する方法
https://youtu.be/FVTSMyh8a9o
たった1分でPythonのプログラミングを始める｜GoogleColaboratoryの使い方
https://youtu.be/wMXhZAINYhw
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▼文字書き起こし
## 一目均衡表
前回までの動画で、ボリンジャーバンドやMACD、RSIといったテクニカル指標を紹介しました。
また、mplfinanceというライブラリを使ってローソク足の作成も行いました。
今回は、日本発祥のテクニカル指標、一目均衡表の作成方法を紹介します。
mplfinanceを使ったローソク足も同時に作成していくので、mplfinanceについて詳しく知りたい方は、前回の動画もご覧ください。
では、一目均衡表について簡単に説明します。
一目均衡表とは、日本発祥のテクニカル指標の一つです。
見た目は少し複雑ですが、主に4つの要素で構成されています。
基準線、転換線、先行スパン、遅行線です。
基準線とは、過去26日間の最高値と最安値の平均を結んだ線です。
例えば、過去26日間の最高値が1000円で最安値が100円だったとすると、その平均は550円なので550円が基準値となります。
この基準値を結んでいくことで基準線になります。
転換線は同様に、過去9日間の最高値と最安値の平均を結んだ線です。
そして、2本の先行スパンに挟まれた領域を雲と呼びます。
ローソク足が雲の上にある時は上昇トレンド、雲の下にある時は下降トレンドであると判断できます。
また、先行スパンが交わるところは雲のねじれとも呼ばれ、トレンドの転換が予測されます。
遅行線は、売り買いのタイミングを判断することができます。
例えば、遅行線がローソク足を上回った場合は買いのタイミング、逆に下回った場合を売りのタイミングと判断できます。
## ライブラリインポート
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import mplfinance as mpf
from pandas_datareader import data
```
では早速、ライブラリをインポートしていきましょう。
まず、pandasをpdという名前でインポートします。
続いてmatplotlibをpltという名前でインポート。
jupyterlab上にグラフを表示させるための記述もします。
そして、前回使用したmplfinanceもインポートします。
最後に、pandas datareaderです。
実行します。
インポートが完了しました。
## データ取得
```python
start = '2019-11-01'
end = '2020-11-01'
df = data.DataReader('^N225','yahoo', start, end)
date = df.index
```
続いて、データを取得するための記述をしていきます。
詳しい説明は、前回までの動画をご覧ください。
今回は、2019年11月1日から1年間の日経平均株価を取得します。
dateという変数には、インデックスの日付を代入します。
実行します。
```python
df.head()
```
データの中身を確認してみましょう。
データが取得できているようです。
## 一目均衡表で使用するデータのカラムを追加する
## ・基準線
```python
high = df['High']
low = df['Low']
max26 = high.rolling(window=26).max()
min26 = low.rolling(window=26).min()
df['basic_line'] = ( max26 + min26 ) / 2
```
まずは、基準線に使用するデータを作成していきましょう。
highという変数に、データーフレームのHighを、lowという変数にはデータフレームのLowを代入します。
基準線のデータ作成には、pandasのrollingメソッドを使います。
max26という変数に、過去26日間の最高値を代入する記述をします。
先ほど変数に設定したhighと書いてドット、rolling丸括弧の中のwindowという引数に日数を指定します。
26を代入します。
最後に、最大値を意味するmaxを書いて丸括弧です。
同様に最安値の記述もします。
basicアンダーバーlineというカラムに基準線のデータを代入しましょう。
先ほど説明をしましたが、基準線は過去26日間の最高値と最安値の平均を結んだ線です。
従って、最高値のmax26と最安値のmin26を足して、2で割ります。
実行します。
```python
df.tail()
```
カラムが追加されているか、確認してみましょう。
基準線のカラムが追加されているようです。
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#Python #Pythonデータ分析 #Pythonでファイナンス分析 #Pythonできること
一目均衡表は複雑そうに見えますが、今までのレッスンをみていただいている方であれば難なく作成できると思います。ぜひご視聴ください！
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00:00 はじめに
01:26 テクニカル指標の「一目均衡表」とは
04:03 ライブラリのインポート
04:29 日経平均データの取得
05:03 基準線の作成とグラフ描画
06:42 転換線の作成とグラフ描画
07:21 先行スパンの作成とグラフ描画
09:11 遅行線の作成とグラフ描画
09:53 mplfinaceでローソク足のグラフを作成
10:14 一目均衡表のグラフを作成
11:49 mplfinaceでのグラフの保存方法
12:16 おわりに
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Windowsでの環境構築
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## 一目均衡表
前回までの動画で、ボリンジャーバンドやMACD、RSIといったテクニカル指標を紹介しました。
また、mplfinanceというライブラリを使ってローソク足の作成も行いました。
今回は、日本発祥のテクニカル指標、一目均衡表の作成方法を紹介します。
mplfinanceを使ったローソク足も同時に作成していくので、mplfinanceについて詳しく知りたい方は、前回の動画もご覧ください。
では、一目均衡表について簡単に説明します。
一目均衡表とは、日本発祥のテクニカル指標の一つです。
見た目は少し複雑ですが、主に4つの要素で構成されています。
基準線、転換線、先行スパン、遅行線です。
基準線とは、過去26日間の最高値と最安値の平均を結んだ線です。
例えば、過去26日間の最高値が1000円で最安値が100円だったとすると、その平均は550円なので550円が基準値となります。
この基準値を結んでいくことで基準線になります。
転換線は同様に、過去9日間の最高値と最安値の平均を結んだ線です。
そして、2本の先行スパンに挟まれた領域を雲と呼びます。
ローソク足が雲の上にある時は上昇トレンド、雲の下にある時は下降トレンドであると判断できます。
また、先行スパンが交わるところは雲のねじれとも呼ばれ、トレンドの転換が予測されます。
遅行線は、売り買いのタイミングを判断することができます。
例えば、遅行線がローソク足を上回った場合は買いのタイミング、逆に下回った場合を売りのタイミングと判断できます。
## ライブラリインポート
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import mplfinance as mpf
from pandas_datareader import data
```
では早速、ライブラリをインポートしていきましょう。
まず、pandasをpdという名前でインポートします。
続いてmatplotlibをpltという名前でインポート。
jupyterlab上にグラフを表示させるための記述もします。
そして、前回使用したmplfinanceもインポートします。
最後に、pandas datareaderです。
実行します。
インポートが完了しました。
## データ取得
```python
start = '2019-11-01'
end = '2020-11-01'
df = data.DataReader('^N225','yahoo', start, end)
date = df.index
```
続いて、データを取得するための記述をしていきます。
詳しい説明は、前回までの動画をご覧ください。
今回は、2019年11月1日から1年間の日経平均株価を取得します。
dateという変数には、インデックスの日付を代入します。
実行します。
```python
df.head()
```
データの中身を確認してみましょう。
データが取得できているようです。
## 一目均衡表で使用するデータのカラムを追加する
## ・基準線
```python
high = df['High']
low = df['Low']
max26 = high.rolling(window=26).max()
min26 = low.rolling(window=26).min()
df['basic_line'] = ( max26 + min26 ) / 2
```
まずは、基準線に使用するデータを作成していきましょう。
highという変数に、データーフレームのHighを、lowという変数にはデータフレームのLowを代入します。
基準線のデータ作成には、pandasのrollingメソッドを使います。
max26という変数に、過去26日間の最高値を代入する記述をします。
先ほど変数に設定したhighと書いてドット、rolling丸括弧の中のwindowという引数に日数を指定します。
26を代入します。
最後に、最大値を意味するmaxを書いて丸括弧です。
同様に最安値の記述もします。
basicアンダーバーlineというカラムに基準線のデータを代入しましょう。
先ほど説明をしましたが、基準線は過去26日間の最高値と最安値の平均を結んだ線です。
従って、最高値のmax26と最安値のmin26を足して、2で割ります。
実行します。
```python
df.tail()
```
カラムが追加されているか、確認してみましょう。
基準線のカラムが追加されているようです。
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