Pythonで株価分析ことはじめ

FREDから1949/5/16から2019/4/27日までの日経平均株価の終値を取得します。

tsd=web.DataReader("NIKKEI225", "fred", "1949/5/16")

 

株価データが取り込めたかどうかの確認。（先頭５レコード表示）

tsd.head()
Image from Gyazo

 

データを表示して日経平均株価の終値の推移を確認します。

%matplotlib inline
tsd.plot()
Image from Gyazo

バブル崩壊とリーマンショックの落ち込みはグラフから読み取れます。　回復傾向なのはアベノミックスのおかげかもしれません。

大きな現象を判断するのには良いのですが、グラフの変動が激しいため細かい動きが見えにくくなっています。　そこで、データの対数を取って表示してみます。

import numpy as np
np.log(tsd).plot()
Image from Gyazo

1940年から1980年までのグラフの変動が確認できるようになりました。

 

Yahooフィナンスから　始値、高値、安値、終値を取得します。　

（先頭５レコード表示）　※1970年以降しかデータがありませんでした。

tsd.head()
Image from Gyazo

 

始値、高値、安値、終値　の相関関係の特徴を調べてみます。　SeabornのPairplot関数を使って表示してみます。

import seaborn as sns
dlntsd=np.log(tsd.drop("Volume",axis=1)).diff().dropna()
sns.pairplot(dlntsd)
sns.plt.show()
Image from Gyazo

この関数を使うと、データの特徴を一望する事ができます。

「Excelとはちがうのだよ、Excelとは」やっと言えた。（ランバ・ラル語録）

この散布図をみて株価分析を進めれていくには、データアナリストとしての腕前が試される所です。　Pythonを使うと思考を中断せずに、いろいろな統計手法を用いて分析を行うことができます。

 参照：個人投資家のためのFintechプログラム入門　日経BPムック
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