Pythonで株価データからパーフェクトオーダーを判定してPlotlyで可視化する方法
移動平均線を計算する次に移動平均線を計算します。 移動平均線を計算するためには、pandasのrolling関数を使えば1発で計算できます。 こちらの記事でも解説しています。 本記事では、移動平均線の期間として20日、50日、200日を採用しました。 df["SMA20"] = df["Close"].rolling(window=20).mean() df["SMA50"] = df["Close"].rolling(window=50).mean() df["SMA200"] = df["Close"].rolling(window=200).mean() df.tail() これで移動平均線が計算できました。 パーフェクトオーダーを判定する移動平均線が用意できたので、次にパーフェクトオーダーを判定します。 パーフェクトオーダーは、短期移動平均線>中期移動平均線 かつ 中期移動平均線>
【無料公開】ミネルヴィニのトレンドテンプレートを日本株に適用する
トレンドテンプレートは、成長株投資で著名なマーク・ミネルヴィニが考案した手法で、株価が上昇局面にいる可能性の高い銘柄を効率的にスクリーニングすることができます。 僕自身で調べてみたところ、トレンドテンプレートを日本株に適用している事例が見つからなかったので、トレンドテンプレートを日本株に適用してスクリーニングするプログラムを独自に開発しました。 プログラムは毎週走らせて、スクリーニング結果は本サイトで無料公開していきます。 トレンドテンプレートとは？ まずはトレンドテンプレートについて解説します。 トレンドテンプレートは、成長株投資で著名な投資家であるミネルヴィニによって提唱されました。 彼の著書「ミネルヴィニの成長株投資法」で紹介されています。 上昇局面にいる銘柄を判定できる トレンドテンプレートのメリットは、上昇局面にいる銘柄を判定できることです。 ミネルヴィニによれば、株価は4つのス
Pythonで株価のローソク足データを平均足に変換する方法【コード解説】
終値は当日ローソク足の始値・高値・安値・終値の平均値になります。 始値は前日平均足の始値と終値の平均値となります。 この場合、1日目の計算ができないので、便宜的に1日目は前日ローソク足の始値・高値・安値・終値の平均値として計算されます。 Pythonでローソク足から平均足を計算するそれでは、平均足の特徴や計算方法がわかったところで、ここからはPythonを使ってローソク足から平均足を計算してみます。 まずは全コードをどうぞまずは必要なコードを全て公開してしまいます。 細かい解説は後から順番に行なっていきます。 ここでは例として2022年1月1日〜2022年6月30日までのトヨタ自動車（証券コード: 7203）の株価データを使用しています。 それではどうぞ！ from pandas_datareader import data # pandas_datareaderで株価データを取得 df
【Pythonコード解説】yahoo_finance_api2で日本株の株価データを取得する
今回はこれの進化版です。 Yahooファイナンスから株価を取得できるライブラリーを発見したのでご紹介します。 結論から言いますと、過去記事でご紹介した方法は不要になりますw この記事で紹介する方法1つを理解しておけばOKです。 圧倒的に短いコードで簡単に株価データが取得できます。 日本株にも対応しているので無敵です。 なんで今まで気づかなかったのか、めちゃくちゃ後悔しています。。。w この記事ではyahoo_finance_api2を使って株価データを取得する方法について解説していきます。 yahoo_finance_api2の基本的な使い方 まずはyahoo_finance_api2の基本的な使い方を見ていきます。 ライブラリーページへ行くと、基本的な使い方を確認できます。（英語ページ） pipにも対応しているので、"pip install yahoo_finance_api2"で簡単に
【日本株対応】Pythonで株価のローソク足データを取得する方法まとめ【CSV、ライブラリ、スクレイピング】
方法①はシンプルでは手軽に利用できますが、データ読み込み後のデータ整形作業が必要になります。 また、複数の銘柄の株価データを集める際には手間がかかります。 1つの銘柄で、なおかつ1度限りの分析であれば有効と思いますが、繰り返し分析したり、複数銘柄を扱いたい場合には不便です。 データ取得の手順を解説ここからは、Investing.comから株価データをCSV形式でダウンロードして、Pythonで読み込み、データ整形するまでの手順を解説します。 *無料登録が必要です。株価データを取得するには無料の会員登録が必要になります。 必要なのはこれだけです。 お金もかからないので余裕ですね。 銘柄を検索してCSVファイルをダウンロード会員登録を済ませてログインすると株価データをCSV形式でダウンロードできるようになります。 データは日足、週足、月足から選択することができます。 Investing.com
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで - Lean Baseball
【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.
【学習タイプ別】入門向け！Pythonの学習サイト10選
Pythonを入門から始めるのにおすすめの学習サイトをまとめて紹介しています。動画を見ながら学ぶもの、ゲーム感覚で学ぶものなど様々なサイトがあるので、自分の好みの方法で学びましょう。Pythonの基礎から応用まで身につくはずです。 テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社 調査期間：2021年8月12日～8月16日 調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名 調査手法：インターネット調査 今回は入門向けのPython学習サイトを10サイト紹介したいと思います。 そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事
【xkcd】pythonコードにたった一行で漫画のようなグラフを作る！ - プロクラシスト
xkcdとは 世界一で最も人気のあるウェブ漫画の一つです xkcd: Code Quality 3 ランダル・マンローが2005年9月に開設 皮肉や風刺が得意。理系ネタが結構多い。 現在は週3回更新されている キャラやフォントが特徴的 これとか皮肉が効いてていいですね！好きです A : 寝ないの？ B : 寝られないんだ、大事なことがある A : なによ？ B : 誰かがインターネットでボロを出してるんだ xkcd: Duty Calls 実はmatplotlibを使えば、グラフをxkcd風に仕立てられます。しかもたった一行で！今回はその紹介をします xkcdとは matplotlibで、xkcd requirement 使い方 MatplotlibのHPもxkcd風に サンプルを見てみる 3D 円グラフ 最後に matplotlibで、xkcd requirement matplotli
PyCon JP 2016 公開済みスライドまとめ #pyconjp #pyconjp2016 - Hope is a Dream. Dream is a Hope.
PyCon JP 2016 公開済みスライドまとめ #pyconjp #pyconjp2016 外出した資料を会社へ提出するために報告書を作っています． 聴講した講演のスライドを探しているのですが，まとめたくなったのでまとめてみます． (2016/9/23現在) 2015年版はTechStarsBlogにありました PyCon JP 2016 講演全体スケジュール PyConJP yotuube チャンネル PyCon JP 2016 公開済みスライドまとめ #pyconjp #pyconjp2016 PyCon JP 2016 招待講演 / Invited Talk] Pythonを含む多くのプログラミング言語を扱う処理フレームワークとパターン (ja) Blockchain for Pythonistas (ja) マイクロサービスを利用する側のパフォーマンス向上策 (ja) 週末サイ
【2023年5月改訂版】実践 Python データサイエンス
このコースは、Pythonを使ってデータを解析し可視化するために必要なスキルを網羅しています。Pythonと科学計算のためのライブラリの使い方が完璧に理解できるようになっています。 このコースを習得すれば、次のような事ができるようになります。 - Pythonプログラミングへの知識が深まります。 - NumPyを使って、アレイを使った数値計算ができるようになります。 - pandasを使った効果的なデータ解析ができるようになります。 - Matplotlibとseabornを使って、出版にも使えるほど綺麗なデータの可視化が可能になります。 - Pythonを使って実際にデータを解析する方法論が身につきます。 - 機械学習への理解が相当高まります。 2023年5月にコースの大幅改訂を行いました。ほとんどすべての動画と資料が更新されています。 17時間以上、100本を超えるビデオと、すぐに使え
【Python】いつまでprintデバッグで消耗してるの？ - らっちゃいブログ
Python を初めて間もない頃、自分も print デバッグしてました。効率の悪さを認識しつつも、IDEを導入してデバッグする方法を調べてセッティングして、という手順が面倒でずっと放置してました。 // 普段は vim で開発してます そうこうしてたら print デバッグではどうにもならないバグにぶち当たり、仕方なくデバッグポイントを置く方法を調べたわけです。するとどうでしょう。 ソースコード中に以下の一文を入れるだけではないですか。 import pdb; pdb.set_trace() たったこれだけで、上の一文を挿入した行で処理が停止し、コンソール上でステップ実行が出来るようになります。最高かよ。 個人的にですが、デバッガー起動中によく使うコマンドとしては以下です。 コマンド 説明 s(tep) ステップイン n(ext) ステップオーバー r(eturn) ステップアウト l(
機械学習初心者が、素早く学べるコンテンツとライブラリ19選（Python編） - paiza times
Photo by Horia Pernea こんにちは。谷口です。 最近「機械学習に興味がある」「いつかやろうと思ってるんだよね……」と言うエンジニアの方をよく目にします。また、その倍ぐらい「機械学習難しすぎて挫折した」という方も見ます。 弊社のITエンジニアにも機械学習を勉強中という人がいますが、特に最初は難しすぎて何から手を付けたらいいのかよく分からず、とても悩んだと言っていました。そこで同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、初心者の頃に参考になった機械学習入門者の方に役立ちそうな記事やスライドを聞いてきました。 また、Pythonには機械学習のためにデータを処理するライブラリ（数値演算をするためのライブラリや図を作成するためのライブラリなど……）がそろっていて、呼び出したり組み合わせて処理したり……といったことがしやすいため、多くの人が機械学習で使っています。コードも短く
ディープラーニング（TensorFlow）を使用した株価予想 - Qiita
なぜかあまりやっている人を見ない、ディープラーニングを使用した株価の予想をしてみます。 ディープラーニング、Pythonともに初心者です。ライブラリ、実装方法、理論等は殆ど分かっておりません。ツッコミ等お待ちしています。 目標 数日分の株価データを使用して、翌日の日経平均株価が「上がる」か「下がる」か「変わらず」かを予想します。（分類） 概要 「上がった」か「下がった」か「変わらず」だったかの判断には翌日の終値をベースに判断。 入力データは数日前から前日までの「始値」「高値」「安値」「終値」を使用。 隠れ層は4つ。 入力として上記過去数日分の株価をぶっこんでトレーニングするだけです。 環境 TensorFlow 0.7 Ubuntu 14.04 Python 2.7 AWS EC2 micro instance 内容 準備 可能な限りの日経平均のデータを用意します。今回はYahooファイナ
Python基礎講座(はじめに) - Qiita
この記事を書いた動機 僕の住む静岡県では、2010年から「静岡Developers勉強会」という ITエンジニアを対象とした勉強会が開催されています。 2010年：「Programming in Haskell」 2011年：「JavaScript: The Good Parts」 2012年：「HTML5＆CSS3実践入門」 2013年：「入門 機械学習」 2014年：「実践 コンピュータビジョン」 昨年の「実践 コンピュータビジョン」ではPythonを使用したため、 多くの人に勉強会に参加してもらうために、Pythonの基本を学べる スライドを作成しました。 その後、勉強会に参加したメンバーから、「自分もそのスライドの発表を聞きたい」と 要望があり、せっかく初心者用の資料を作成したのならば、Webで公開したほうが 多くの人が見ることが出来て良いのではないかと考え、今回Qiitaを利用し
2016年現在のWindows機によるAnacondaを用いたPythonでのデータマイニング環境構築 - あんちべ！
はじめに 数年前、Windows機にPythonでのデータマイニング環境を構築するには様々な困難が待ち受けていました。依存関係にあるライブラリのバージョンが合わないというよくある話から、ライブラリをインストールする順番によって無事に動いたり動かなかったりするなど初心者殺しな落し穴があちこちで口を開いていました。ところが、2016年1月現在、全く新規に環境構築しようとしてAnacondaを利用してみたところ、意外なほど簡単に環境構築できました。 Anacondaはデータマイニングの便利なライブラリを集めて一括でインストール・利用できるようにしたパッケージです。内包されているライブラリは様々な数値解析、機械学習、自然言語処理、可視化、DB連携、データハンドリング、さらには最近話題のディープラーニングなど多岐に渡り、これを入れておけばデータマイニングを行う大抵の場面で対応できるでしょう。そこで、
データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita
pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともないです。 winでは64bitは不具合が多いので32bit推奨 > 古いです。 winでは非公式バイナリからダウンロードしてインストール > お世話になりましたが、最近は使っていません。 2016版 OS毎python環境構築法決定版 Windows: an
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