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[mplfinance] Python でローソク足チャートを描く [pandas]

投稿日:2021/10/29 更新日:

なにか投資, 投機的なものに興味を持つと必ず見るのがローソク足チャート。
今回はこのローソク足チャートを python で描いてみる。

 

背景

以前にローソク足チャートを別の方法で描こうとしたことがあったのだが、
そもそもまずローソク足チャートをネイティブに扱えるグラフ描画ライブラリが限定的で、
なんとか描けたとしても、横軸を時刻にすると取引が無い休日が飛んでしまったり、
元のOHLCデータ, 取引所, そして日本のタイムゾーンが異なるため、
4時間足が1日に7本になったり、日足が週に6本になったり、
これが結構なかなかどうして大変な作業であった。

今回、pandas と mplfinance を用いると驚くほど簡単に描けたので、
ローソク足データのダウンサンプリング(4時間足→日足など)方法と合わせて紹介する。

 

前提

前述の通り pandas と mplfinance を用いる。
matplotlib.finance や mpl_finance は DEPRECATED になっている。
conda install mplfinance (miniforge/conda-forge) でも簡単に入れられる。

ダウンサンプリングについては、forexite 社提供の1分足データをベースにしたものに基づいて説明する。
(具体的なタイムゾーン切替など)

 

入力データの整備

入力データを pandas.DataFrame 格納する。
例えば以下のような感じ。

unixtime はエポック秒、rate[4] は順に open, high, low, close の値。
これを mplfinance で扱いやすい構造に整える。

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index を DatetimeIndex にする

unixtime は unix秒なので、そのまま DatetimeIndex にできる。

 

カラム名を合わせる

次に、OHLC(V) のカラム名は {'Open', 'High', 'Low', 'Close'(, 'Volume')} にします。

 

ローソク足チャートを描いてみる

mplfinance を使って以下で描ける。


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1行目:時刻を UTC ~ GMT として読み込んでいるので、日本時間表示に戻しています (mdf)。
df は UTC ~ GMT のままです(後述)。

2行目:mav は moving average (移動平均)の設定です。
上記の例では MA5, MA20 が合わせて表示されます。

style はローソク足とチャート全体のスタイルテーマを指定しています。
mpf.available_styles() で一覧を取得できます。

 

ダウンサンプリングしてみる

1分足データからから15分足データを作ります。

d_ohlc で、ダウンサンプル時にどの値を採用するかを指定します。
'Volume' がある場合は 'sum' を指定するとよいでしょう。

'closed' は各データ区間の境界について、どちらの境界をその区間の値として含めるかを指定。
'label' はその区間のラベルとしていずれを用いるかの指定。
このようなチャートではいずれも 'left' で良いのではないかと思います。

日時は UTC~GMT になっているので、ダウンサンプリングを行ったは、tz_convert で JST に戻します。
dropna で欠損値を除外しています。

 

4時間足, 日足などへのダウンサンプリング

冒頭で触れたように forexite が提供している1分足のデータをダウンサンプリングしているわけですが、
1時間足までは良いのですが、4時間足, 日足、更には夏/冬時間などを考え始めると少し工夫と下処理が必要になります。

forexite 1分足の下処理

まず元データを見ると時刻が 00:01 - (翌日の) 00:00 までのような区切りになっています。
これは恐らく各1分足の終わりの時刻でラベル付されているのだと思います。
感覚としては Open の時刻でラベルしてあるほうが好みなので時刻を1分シフトして読み込みます。

次にこのデータにラベル付けされている時刻の時間帯についてですが、
冬/夏時間が切り替わる、3月における金曜終了時刻と翌週月曜開始時刻などの振る舞いから、
このデータは CET/CEST 系の時刻を載せていると思われます。
'データ' という観点では UTC の形で統一するほうがわかりやすいのではないかと思います。

python/pandas でこの処理を簡単に済ますには、以下のようにします。

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さきほどと異なり、utc=True オプションをつけていません。
これによりタイムゾーンの無い時刻として扱われます。
次に tz_localize でタイムゾーン情報を追加します。
'Europe/Brussels' は CET/CEST を採用している都市の一例です。
これで tz_convert でどのタイムゾーンにも正しく変換可能な 'utc' 的な時刻情報になりました。
# 冒頭のデータは読み込む前に外部で UTC化したものでした。

 

1時間足以上へのダウンサンプリング

FX取引は平日24時間続けて行われていますが、土日は取引がありません。
1週間の取引時間を日本時間で表現すると月曜7時から金曜31時(冬時間適用期)です。
夏時間適用期は月曜6時から金曜30時になります。
日本時刻で曜日をそのまま日足の基準にすると1週間が6日になってしまいます。
4時間足も1週間で30本より多くなってしまいます。

そこで夏時間を採用していて、日本と時差が -7/-6時間 となる GMT+2/GMT+3 時間帯の時刻を考えます。
この時間帯で1週間の取引時間を表現すると 月曜0時から金曜24時 となります。
これで4時間足, 日足も正しくダウンサンプリングできるようになります。

python/pandas で処理するなら、タイムゾーンを含む時間表現にした後、以下のようにします。

'Europe/Athens' は EET/EEST を採用している都市の一つです。
これをダウンサンプリング前に行うことで、resample が基準がこの時間帯での時刻基準で行われます。
従ってデータを読み込んでプロットするまでの流れとしては、

タイムゾーン付き時刻を用意 → EET/EEST に変換 → resample → JSTに変換 → plot

 

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