Python、matplotlibを使用した株式ポートフォリオ傾向の可視化
以前、ローソク足タイプのデータ形式で毎日の価格を視覚化する方法を共有しましたが、ここでは株式ポートフォリオのコレクションを時系列データ形式で視覚化する方法について説明します。
以前、毎日の価格設定をローソク足タイプのデータ形式で視覚化する方法を共有しましたが、ここでは株式ポートフォリオのコレクションを時系列データ形式で視覚化する方法について説明します。
目次: Python を使用した株式ポートフォリオのパフォーマンス傾向の視覚化
- Python パッケージ: matplotlib、yfinance
- 必要なデータセット: 日時、ティッカーの特定の価格データセット
- プロット用に各ティッカー終値データを挿入します
- 株式ポートフォリオのパフォーマンス傾向を視覚化するための完全な Python スクリプト
- データ サイエンスと機械学習 Couresa コースの推奨事項
- よくある質問
Python パッケージ: matplotlib、yfinance、pandas-datareader
Pip install finance
Pip install pandas-datareader
Pip install matplotlib
from pandas_datareader import data as pdr
import matplotlib . pyplot as plt
import yfinance as yf
必要なデータセット: 日時、ティッカーの特定の価格データセット
株価の日次価格視覚化の章と同様に、パンダの壊れた yahoo-finance を置き換えるために fix-yahoo-finance ライブラリを実装する必要があります。
yf.pdr_override()
個別のティッカーとは異なり、ポートフォリオ ティッカーでは各ティッカーの価格設定データセットを取得する必要があります。私の個人的な観点から言えば、アンカーポイントを追加するために、セキュリティインデックスの価格設定も追加するのは素晴らしいことです。私のポートフォリオのティッカーはすべてナスダックのものであるため、ここではナスダックを追加します。
dataA = pdr . get_data_yahoo ( 'NDAQ' , startDate , endDate )
dataB = pdr . get_data_yahoo ( 'TSLA' , startDate , endDate )
dataC = pdr . get_data_yahoo ( 'AMZN' , startDate , endDate )
dataD = pdr . get_data_yahoo ( 'AAPL' , startDate , endDate )
プロット用に各ティッカー終値データを挿入します
ティッカーごとにスケールが異なるため、100 に正規化してから各株価の終値データを挿入してプロットする必要があります。
ax = ( dataA [ 'Close' ] / dataA [ 'Close' ]. iloc [ 0 ] * 100 ).plot( figsize =( 15 , 6 ))
( dataB [ 'Close' ] / dataB [ 'Close' ]. iloc [ 0 ]
* 100 ).plot( ax = ax , figsize =( 15 , 6 ))
plt . legend ([ 'NASDAQ' , 'Tesla' , 'Amazon' , 'Apple' ], loc = 'upper left' )
plt . show ()
株価と取引量を視覚化するための完全な Python スクリプト
Python、matplotlib を使用した株式ポートフォリオのトレンド視覚化に興味がある場合は、 「株式ポートフォリオのトレンドの可視化」というメッセージを追加してニュースレターを購読してください。 。スクリプトはすぐにあなたのメールボックスに送信されます。
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データ サイエンスと機械学習 Couresa コースの推奨事項
よくある質問:
Q1: Pythonの特徴は何ですか？
A: Pythonはシンプルで読みやすい構文を持ち、学習が容易です。また、幅広い用途に利用される汎用性の高いプログラミング言語です。
Q2: Pythonでどのように変数を宣言しますか？
A: Pythonでは変数を宣言する際にデータ型を指定する必要はありません。単に変数名を指定して値を代入することで変数が作成されます。
Q3: Pythonでの条件分岐はどのように行いますか？
A: Pythonではif文を使用して条件分岐を行います。条件を評価し、条件式がTrueの場合に実行する処理を指定します。
Q4: Pythonでの繰り返し処理はどのように行いますか？
A: Pythonではforループやwhileループを使用して繰り返し処理を行います。指定した回数や条件を満たすまで処理を繰り返します。
Q5: Pythonでの関数の定義方法は？
A: Pythonではdefキーワードを使用して関数を定義します。関数名と引数を指定し、関数内で実行する処理を記述します。
Q6: Pythonでの配列の作成方法は？
A: Pythonではリストと呼ばれるデータ型を使用して配列を作成します。[]（角括弧）内に要素をカンマ区切りで指定します。
Q7: Pythonでのモジュールの読み込み方法は？
A: Pythonではimportキーワードを使用してモジュールを読み込みます。import モジュール名と指定することで、そのモジュールの関数やクラスを利用できます。
Q8: Pythonでのエラーハンドリングはどのように行いますか？
A: Pythonではtry-except文を使用してエラーハンドリングを行います。tryブロック内の処理でエラーが発生した場合、exceptブロック内の処理が実行されます。
Q9: Pythonでのファイルの読み書きはどのように行いますか？
A: Pythonではopen関数を使用してファイルを開き、readやwriteメソッドを使用してファイルの読み書きを行います。
Q10: Pythonでのクラスの定義方法は？
A: Pythonではclassキーワードを使用してクラスを定義します。クラス名の後にコロンを付け、クラス内で実行する処理を記述します。
