Pythonで株価データを可視化！日経平均株価の推移を分析してみよう

株式市場の動向を把握するためには、データの可視化が非常に有効です。特にPythonを使えば、手軽に株価データを取得し、グラフ化することができます。本記事では、日経平均株価の過去データを用いて、Pythonでのデータ取得から可視化までの一連の流れを解説します。

1. データの取得

まずは、日経平均株価の過去データを取得します。以下のGitHub Gistにて、2001年からのデータがCSV形式で提供されています。

日経平均株価過去データ（updated）.csv

このCSVファイルには、日付、始値、高値、安値、終値、出来高の情報が含まれています。

2. 必要なライブラリのインストール

Pythonでデータを扱うために、以下のライブラリを使用します。未インストールの場合は、以下のコマンドでインストールしてください。

pip install pandas matplotlib

3. データの読み込みと前処理

CSVファイルを読み込み、日付を適切な形式に変換します。

import pandas as pd

# CSVファイルの読み込み
df = pd.read_csv('nikkei225.csv', encoding='utf-8')

# 日付の形式を変換
df['日付け'] = pd.to_datetime(df['日付け'])

# 日付をインデックスに設定
df.set_index('日付け', inplace=True)

# データの確認
print(df.head())

4. 株価の推移を可視化

終値の推移を折れ線グラフで可視化します。

import matplotlib.pyplot as plt

# グラフのサイズ設定
plt.figure(figsize=(14, 7))

# 終値のプロット
plt.plot(df.index, df['終値'], label='終値')

# グラフのタイトルとラベル
plt.title('日経平均株価の推移')
plt.xlabel('日付')
plt.ylabel('終値')

# 凡例の表示
plt.legend()

# グリッドの表示
plt.grid(True)

# グラフの表示
plt.show()

5. 移動平均線の追加

短期（25日）と長期（75日）の移動平均線を追加して、トレンドを分析します。

# 移動平均の計算
df['MA25'] = df['終値'].rolling(window=25).mean()
df['MA75'] = df['終値'].rolling(window=75).mean()

# グラフのサイズ設定
plt.figure(figsize=(14, 7))

# 終値と移動平均線のプロット
plt.plot(df.index, df['終値'], label='終値')
plt.plot(df.index, df['MA25'], label='25日移動平均')
plt.plot(df.index, df['MA75'], label='75日移動平均')

# グラフのタイトルとラベル
plt.title('日経平均株価と移動平均線')
plt.xlabel('日付')
plt.ylabel('価格')

# 凡例の表示
plt.legend()

# グリッドの表示
plt.grid(True)

# グラフの表示
plt.show()

6. ボリンジャーバンドの計算と可視化

ボリンジャーバンドを計算し、価格の変動範囲を視覚化します。

# 移動平均と標準偏差の計算
df['MA20'] = df['終値'].rolling(window=20).mean()
df['STD20'] = df['終値'].rolling(window=20).std()

# ボリンジャーバンドの計算
df['Upper'] = df['MA20'] + (df['STD20'] * 2)
df['Lower'] = df['MA20'] - (df['STD20'] * 2)

# グラフのサイズ設定
plt.figure(figsize=(14, 7))

# 終値とボリンジャーバンドのプロット
plt.plot(df.index, df['終値'], label='終値')
plt.plot(df.index, df['Upper'], label='上限バンド', linestyle='--')
plt.plot(df.index, df['Lower'], label='下限バンド', linestyle='--')

# グラフのタイトルとラベル
plt.title('日経平均株価とボリンジャーバンド')
plt.xlabel('日付')
plt.ylabel('価格')

# 凡例の表示
plt.legend()

# グリッドの表示
plt.grid(True)

# グラフの表示
plt.show()