【Python】移動平均線を用いた株価のテクニカル分析実践

2023年10月7日

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こんにちは、DXCEL WAVEの運営者(@dxcelwave)です！

こんな方におすすめ！

株式投資に興味がある。
Pythonを用いて移動平均線を算出し、株価のテクニカル分析を実践したい。

【株式投資】移動平均線とは

移動平均線とは、ある一定期間の価格から平均値を算出し、その平均値を繋いだ曲線として表現したものを指します。現在と過去数日（または数週間・数ヶ月）分の価格を定期的に計算することで、平均値が表面上移動しているように見えることから、移動平均と呼ばれています。

移動平均線は、トレンドを察知する代表的なテクニカルインジケーターです。現在株価が「上昇・下降どちらのトレンドに位置のか？」を洞察できます。

移動平均線には以下2種類あります。

単純移動平均（SMA）
指数移動平均（EMA）

単純移動平均（SMA）

単純移動平均線は、単に移動平均線とも呼ばれ、当日から遡ったある一定期間の価格平均値を1日（または分・時間・週間）ずつずらし、グラフ化した曲線です。

指数平滑移動平均（EMA）

指数平滑移動平均線は、個々の価格データに対する加重を「指数関数的」に減少させて、平均値を計算した曲線です。

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【事前準備】Python環境の構築

Pythonテクニカル分析に際して、Pythonライブラリをインストールが必要です。

Ta-Lib

Ta-Libはテクニカル分析に役立つライブラリです。以下の手順に従いインストールしましょう。

共通

最も簡単な方法はAnacondaをインストールしてTa-Libを使用する方法です。

① Anacondaをインストール

② Anacondaプロンプトを開き、以下を実行

conda install -c conda-forge ta-lib

Mac OSの方はこちら

①Ta-Lib本体をインストール

brew install ta-lib

②Ta-Lib Pythonパッケージをインストール

pip install TA-Lib

pandas_datareader

株価データ取得に際してpandas_datareaderというライブラリを用います。

pip install pandas_datareader

Pythonによる移動平均線算出・株価チャート分析

Pythonで移動平均線を算出し、株価チャートを分析する方法について解説します。

株価データ取得

はじめに、株価データを取得します。

コード

meigara_cdに好みの銘柄コードを指定します。続いて、from_dateとto_dateにデータ取得期間を設定し、以下コードを実行しましょう。

import datetime
import pandas_datareader.data as web

# ========================================================================
# 株価設定情報（こちらを自由に修正）
# ========================================================================

meigara_cd  = "7203"        # 銘柄コード
from_date   = "2022-01-01"  # 株価取得期間（開始日）
to_date     = "2023-08-15"  # 株価取得期間（終了日）


# ========================================================================
# 株価データを取得
# ========================================================================

data = web.DataReader(name      = meigara_cd + ".jp",  # 銘柄コード 
                    data_source = 'stooq',             # 株価データソース
                    start       = from_date,           # 株価取得期間（開始日）
                    end         = to_date,             # 株価取得期間（終了日）
                   )

出力イメージ

上記コードを実行すると、次のような出力結果が得られます。

# 出力
print(data.head())

# 出力イメージ
#               Open    High     Low   Close    Volume
# Date                                                
# 2023-08-15  2433.0  2438.0  2414.5  2419.0  12578800
# 2023-08-14  2439.5  2459.5  2403.0  2408.0  17152200
# 2023-08-10  2406.5  2432.5  2395.0  2429.0  19458600
# 2023-08-09  2423.0  2427.0  2384.0  2395.5  19106300
# 2023-08-08  2463.5  2476.0  2420.5  2423.5  22190700

移動平均線の算出

続いて、上記で取得した株価データを用いて移動平均線を算出します。

単純移動平均線と指数平滑移動平均線の例を示します。どちらかのコードを実行しましょう。

単純移動平均線

10日と25日の単純移動平均線(SMA)を算出した例を示します。

import talib

# ========================================================================
# 設定情報
# ========================================================================

# 10日と25日移動平均線を算出
period_list = [10, 25]

# ========================================================================
# 移動平均線算出（単純移動平均線）
# ========================================================================

# 単純移動平均線
ma_near = talib.SMA(data['Close'],   # データ取得元
                    period_list[0])  # 移動平均線の期間


ma_far  = talib.SMA(data['Close'],   # データ取得元
                    period_list[1])  # 移動平均線の期間

指数平滑移動平均線

10日と25日の指数平滑移動平均線(EMA)を算出した例を示します。

import talib

# ========================================================================
# 設定情報
# ========================================================================

# 10日と25日移動平均線を算出
period_list = [10, 25]

# ========================================================================
# 移動平均線算出（指数平滑移動平均線）
# ========================================================================

# 単純移動平均線
ma_near = talib.EMA(data['Close'],   # データ取得元
                    period_list[0])  # 移動平均線の期間


ma_far  = talib.EMA(data['Close'],   # データ取得元
                    period_list[1])  # 移動平均線の期間

株価チャート可視化

最後に上図のような移動平均線を用いたグラフを描画します。以下コードを実行しましょう。

import plotly.graph_objs as go

# グラフインスタンス
fig = go.Figure()

# ========================================================================
# グラフ（ローソク足）
# ========================================================================

fig.add_trace(go.Candlestick(
                x     = data.index,     # 日付
                open  = data['Open'],   # 始値
                high  = data['High'],   # 高値
                low   = data['Low'],    # 安値
                close = data['Close'],  # 終値
                name  = meigara_cd),    # グラフラベル
             )


# ========================================================================
# グラフ（移動平均線）
# ========================================================================

fig.add_trace(go.Scatter(x    = ma_near.index,               # 日付
                         y    = ma_near,                     # 移動平均
                         name = f"{period_list[0]}-days MA", # グラフラベル
                         mode = "lines",                     # 折線グラフ 
                        ))

# 25日移動平均線
fig.add_trace(go.Scatter(x    = ma_far.index,                # X軸
                         y    = ma_far,                      # Y軸
                         name = f"{period_list[1]}-days MA", # グラフラベル
                         mode = "lines",                     # 折線グラフ 
                        ))


# ========================================================================
# 書式設定
# ========================================================================

# グラフタイトル
fig.update_layout(title= f'Stock: {meigara_cd}')

#Show
fig.show()

【参考】株式投資の自動化｜Pythonによるシステムトレード

本記事ではPythonを用いた株式投資のシステムトレーディング手法を多数配信しています。

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