【Python】【株式投資】TA-Libによるテクニカル指標算出方法（移動平均、ボリンジャーバンド、MACD、RSI）

from datetime import datetime #日付指定
import matplotlib.pyplot as plt #グラフ描画
import pandas_datareader.data as data #株価取得
import talib as ta #テクニカル指標算出


start = datetime(2019, 1, 1) #2019/1/1以降のデータを取得
end =datetime.now() #現在時刻までのデータを取得

df = data.DataReader("AAPL", 'yahoo', start, end) #AAPL（アップル）の株価を取得

date = df.index
close = df["Adj Close"] #調整後の終値を"close"として保持

#################################
#移動平均

#指定期間：5日、25日、50日
span5 = 5
span25 = 25
span50 = 50

#各期間における終値の平均値を算出
df["span5"] = close.rolling(window=span5).mean()
df["span25"] = close.rolling(window=span25).mean()
df["sma03"] = close.rolling(window=span03).mean()

#グラフ描画
plt.figure(figsize=(30,15))
plt.subplot(1,1,1)
plt.plot(date,close,label="Close",color="#99b898") #終値
plt.plot(date,df["span5"],label="span5",color="#e84a5f") #5日移動平均線
plt.plot(date,df["span25"],label="span25",color="#ff847c") #25日移動平均線
plt.plot(date,df["span03"],label="span03",color="#feceab") #50日移動平均線
plt.legend()

plt.show()

#################################
#ボリンジャーバンド

#指定期間：25日間
df["upper"], df["middle"], df["lower"] = ta.BBANDS(close,timeperiod=span25, nbdevup=2,nbdevdn=2,matype=0)

plt.figure(figsize=(30,15))
plt.plot(date,close,label="Close",color="#99b898")
plt.fill_between(date,df["upper"],df["lower"],color="grey",alpha=0.3)

plt.show()

#################################
#MACD

#MACD、シグナル、ヒストグラム（MACD-シグナル）の3種を算出可能
df["macd"], df["macdsignal"],df["macdhist"] = ta.MACD(close, fastperiod=12,slowperiod=26,signalperiod=9)

plt.figure(figsize=(30,15))
plt.subplot(2,1,1)

plt.plot(date,close,label="Close",color="#99b898")
plt.legend()

plt.subplot(2,1,2)
plt.fill_between(date,df["macdhist"],color="grey",alpha=0.5,label="MACD_hist")
plt.hlines(0,start,end,"grey",linestyles="dashed")
plt.legend()

plt.show()

#################################
#RSI

df["RSI"] = ta.RSI(close,timeperiod=span25)

plt.figure(figsize=(30,15))
plt.subplot(2,1,1)

#上段終値推移
plt.plot(date,close,label="Close",color="#99b898")
plt.plot(date,df["span5"],label="span5",color="#e84a5f")
plt.plot(date,df["span25"],label="span25",color="#ff847c")
plt.plot(date,df["span50"],label="span50",color="#feceab")
plt.legend()

#下段RSI
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(date,df["RSI"],label="RSI",color="grey")
plt.ylim(0,100)
plt.hlines([30,50,70],start,end,"grey",linestyles='dashed') #30,50,70に基準値破線
plt.legend()

plt.show()

#################################
#すべての指標を表示

plt.figure(figsize=(20,10))
plt.subplot(5,1,1)

#移動平均線
plt.plot(date,close,label="Close",color="#99b898")
plt.plot(date,df["span5"],label="span5",color="#e84a5f")
plt.plot(date,df["span25"],label="span25",color="#ff847c")
plt.plot(date,df["span50"],label="span50",color="#feceab")
plt.legend()

#出来高
plt.subplot(5,1,2)
plt.bar(date,df["Volume"],label="Volume",color="grey")
plt.legend()

#MACD
plt.subplot(5,1,3)
plt.fill_between(date,df["macdhist"],color="grey",alpha=0.5,label="MACD_hist")
plt.hlines(0,start,end,"grey",linestyles="dashed")
plt.legend()

#RSI
plt.subplot(5,1,4)
plt.plot(date,df["RSI"],label="RSI",color="grey")
plt.ylim(0,100)
plt.hlines([30,50,70],start,end,"grey",linestyles='dashed')
plt.legend()

#ボリンジャーバンド
plt.subplot(5,1,5)
plt.plot(date,close,label="Close",color="#99b898")
plt.fill_between(date,df["upper"],df["lower"],color="grey",alpha=0.3)
plt.legend()

plt.show()