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

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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

• データサイエンスの基礎
• データ サイエンスのための SQL データベース戦略
• IBMデータ・サイエンス・ベーシック
• 機械学習
• ディープラーニング