1. plotlyとは：概要と特徴
plotlyは、対話的なグラフを作成するためのPythonライブラリです。plotlyを使用すると、さまざまな種類のグラフを作成することができますが、その中でもローソク足チャートは特に金融市場の分析でよく使用されます。
2. plotlyの基本的な使い方：チュートリアルと例
plotlyを使用してグラフを作成する基本的な手順は次のとおりです。
- 必要なライブラリをインポートします。
- データを準備します。
- グラフをプロットします。
以下は、plotlyを使用して線グラフを作成するサンプルコードです。
import plotly.graph_objects as go
# Create a simple line plot
fig = go.Figure(
data=go.Scatter(x=[1, 2, 3, 4], y=[10, 15, 13, 17])
)
fig.show()上記のコードを実行すると、4つのデータポイントを含む線グラフが描画されます。
3. 為替チャートの作成：ローソク足チャートを使った例
3.1 必要な環境の準備
まず、plotlyとpandasライブラリをインストールします。
!pip install plotly pandas3.2 データの取得と前処理
次に、データを取得し、それを使用してローソク足チャートを作成します。この例では、ランダムに生成したデータを使用します。
import pandas as pd
import numpy as np
# Create a DataFrame with random data
np.random.seed(0)
date = pd.date_range(start='1/1/2021', end='2/1/2021', freq='B')
data = np.random.randn(len(date), 4).cumsum(axis=0)
df = pd.DataFrame(data, index=date, columns=['Open', 'High', 'Low', 'Close'])
print(df.head())3.3 通常のプロットの作成
データを用意したら、それをplotlyでプロットしてみましょう。
fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=df.index,
open=df['Open'],
high=df['High'],
low=df['Low'],
close=df['Close'])])
fig.show()3.4 平日のみのプロット：特殊なケースの対応
金融市場のデータは通常、平日のみが対象であるため、週末を省略したチャートを作成することがあります。これはplotlyのlayoutオブジェクトを使用して達成できます。
fig.update_layout(xaxis_rangebreaks=[dict(bounds=["sat", "mon"])])
fig.show()これにより、週末のデータが省略され、平日のみがプロットされたチャートが作成されます。
4. 指標の追加と解析：SMAとEMAの比較
4.1 SMAとEMAの基本的な知識
SMA（Simple Moving Average）とEMA（Exponential Moving Average）は、価格データの移動平均を計算する方法であり、トレンド分析に広く使用されます。SMAは過去n期間の平均価格を計算しますが、EMAはより最近のデータに大きな重みを与えます。
4.2 plotlyでのSMAとEMAの追加方法
SMAとEMAを計算し、それをチャートに追加します。
# Compute SMA and EMA
df['SMA'] = df['Close'].rolling(window=10).mean()
df['EMA'] = df['Close'].ewm(span=10, adjust=False).mean()
# Add SMA and EMA to the chart
fig.add_trace(go.Scatter(x=df.index, y=df['SMA'], name='SMA', line=dict(color='blue', width=1.5)))
fig.add_trace(go.Scatter(x=df.index, y=df['EMA'], name='EMA', line=dict(color='orange', width=1.5)))
fig.show()これにより、SMAとEMAがチャートに追加され、トレンドをより明確に分析することができます。
4.3 SMAとEMAの利用例とその解析
SMAは長期的なトレンドを強調しますが、EMAは最近の価格変動に迅速に反応します。これらの指標を利用して、市場のトレンドや反転を予測することが可能です。
5. まとめと参考資料
この記事では、plotlyを使用してローソク足チャートを作成し、SMAとEMAを計算してプロットする方法を紹介しました。これらの知識を活用することで、金融市場のデータ分析をより深く、より具体的に行うことができます。
以上で本記事を終わります。ご質問やフィードバックがある場合は、お気軽にコメントください。
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