Pythonによる株価データ分析入門

Python株価分析入門

近年、個人投資家が増加する中、株式投資への関心も高まっています。それと同時に、データ分析を用いて効率的に投資を行う「データ駆動投資」も注目を集めています。本稿では、そのデータ駆動投資を始めるにあたって、Pythonを用いた株価分析の方法について解説します。

Pythonで株価データを取得

Python株価分析の第一歩は、株価データの取得です。Pythonには、金融データの取得に特化したライブラリが豊富に存在します。代表的なものとしては、「pandas-datareader」や「yfinance」などがあります。これらのライブラリを使用することで、Yahoo! Financeなどのサイトから、簡単に株価データを取得することができます。

例えば、「pandas-datareader」を用いて、トヨタ自動車(7203.T)の過去5年間の株価データを取得する場合は、以下のコードを実行します。

```python

import pandas_datareader.data as web

import datetime

start = datetime.date(2018, 1, 1)

end = datetime.date(2023, 1, 1)

toyota = web.DataReader('7203.T', 'yahoo', start, end)

print(toyota)

```

このコードを実行すると、トヨタ自動車の過去5年間の始値、高値、安値、終値、出来高などのデータが取得できます。

株価データの可視化

データを取得したら、次は可視化です。Pythonのグラフ描画ライブラリ「matplotlib」を使用することで、取得した株価データをグラフで表示することができます。例えば、取得したトヨタ自動車の株価データを折れ線グラフで表示する場合は、以下のコードを実行します。

```python

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(12, 6))

plt.plot(toyota['Close'])

plt.title('Toyota Motor Corporation (7203.T) Stock Price')

plt.xlabel('Date')

plt.ylabel('Closing Price (JPY)')

plt.show()

```

このコードを実行すると、トヨタ自動車の株価の推移を視覚的に確認することができます。

高度な分析手法

Python株価分析では、単純なデータ取得や可視化だけでなく、移動平均線やボリンジャーバンドなどのテクニカル指標の計算、機械学習を用いた将来株価の予測など、高度な分析を行うことも可能です。

テクニカル指標の計算

移動平均線やRSI、MACDなどのテクニカル指標は、過去の株価データから計算され、将来の株価の動きを予測するために使用されます。Pythonでは、これらのテクニカル指標を簡単に計算することができます。例えば、25日移動平均線を計算する場合は、以下のコードを実行します。

```python

toyota['MA25'] = toyota['Close'].rolling(window=25).mean()

print(toyota)

```

このコードを実行すると、トヨタ自動車の株価データに25日移動平均線のデータが追加されます。

機械学習による株価予測

Pythonの機械学習ライブラリ「scikit-learn」などを用いることで、過去の株価データに基づいて、将来の株価を予測するモデルを作成することができます。株価予測は非常に複雑なタスクですが、機械学習を用いることで、ある程度の精度で予測することが可能となっています。

注意点

Python株価分析は、データに基づいて投資判断を行うための有効な手段となりえます。しかし、株価は様々な要因によって変動するため、分析結果が必ずしも将来の株価の動きを正確に反映するとは限りません。投資判断は自己責任で行うようにしてください。