Pythonで株価のデータ分析｜チャートに指標を追加してテクニカル分析【ビットコインや為替 (FX)にも応用できます】

この動画では、MACD、RSI、ボリンジャーバンドのデータ取得方法と、それをグラフするの方法、つまりチャートに追加する方法について解説をします。
この動画紹介をするテクニカル分析は、ビットコインや為替FXにも活用できます。
そこで、ビットコインや為替FXの日足のデータ取得の方法について解説していきたいと思います。
このようなテクニカル指標を使う他に、ローソク足を使って売買の意思決定をしていらっしゃる方もいると思います。
可視化のライブラリが少し特殊なので、ローソク足については、簡単にではありますが紹介していきたいと思います。
証券会社が提供しているツールでやれることに限界を感じている方、プログラミングもついでに覚えたいという方にはぴったりの動画だと思います。
また、会社で売上や在庫などの予測の分析をしている方がいると思います。
金融のデータ分析は私は世界でもっとも難しいデータ分析の1つだと思っています。この題材を通してデータ分析や可視化を練習するのは、奥が深く学びが多いと思います。
金融のデータという興味深いテーマなので楽しみながら学んでいただければと思います。

▼目次
00:00 はじめに
02:48 Dockerを使った環境構築
06:36 前回の復習
08:23 MACDの作成
13:14 RSIの作成
15:40 ボリンジャーバンドの作成
18:33 ビットコインデータの作成
20:28 為替データの作成
22:37 ローソク足のデータ作成

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現在：フリーランス（マーケティング関連の人工知能開発、データ分析や業務自動化などの開発 & コンサルティング）
前職：リクルート

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▼文字書き起こし
前回の「Pythonで株価のデータ分析」はみていただけましたでしょうか？
前回の動画では、日経平均のデータをライブラリを使ってダウンロードをして、5日と25日、50日の移動平均を計算。
それらの指標をグラフにしました。
また、最後に個別銘柄の取得方法を説明しました。
ただし、株取引の経験者であればわかると思いますが、移動平均だけでは売買の意思決定をしている人は少ないと思われます。
つまり、移動平均の指標の他に、MACD、RSI、ボリンジャーバンドなどの指標を使っている人が多いのではないでしょうか。
そこでこの動画では、MACD、RSI、ボリンジャーバンドのデータ取得方法と、それをグラフするの方法、つまりチャートに追加する方法について解説をします。
また、これらのテクニカル分析は、ビットコインや為替FXにも活用できます。
そこで、ビットコインや為替FXの日足のデータ取得の方法について解説していきたいと思います。
このようなテクニカル指標を使う他に、ローソク足を使って売買の意思決定をしていらっしゃる方もいると思います。
可視化のライブラリが少し特殊なので、この動画では、簡単にではありますが紹介していきたいと思います。
証券会社が提供しているツールでやれることに限界を感じている方、プログラミングもついでに覚えたいという方にはぴったりの動画だと思います。
また、会社で売上や在庫などの予測の分析をしている方がいると思います。
金融のデータ分析は私は世界でもっとも難しいデータ分析の1つだと思っています。この題材を通してデータ分析や可視化を練習するのは非常に良いと考えています。
金融のデータという興味深いテーマなので楽しみながら学んでいただければと思います。
この動画で使うjupyterlabであったりPandasの使い方については、Pandas入門コースがあるのでそちらをご覧ください。
また、この動画の続編も出す予定なので、チャンネル登録がまだの方は、新しい動画が更新されたときに通知がいきますので、チャンネル登録をお願いします。
それではパソコン画面に切り替えてレッスンを進めていきます。
さて、この動画では、前回の「株のデータ分析」のレッスン動画と同様に、日経平均の日毎の株価をもとにデータ分析を進めていきます。
前回の動画では、5日と25日、50日の移動平均を計算。
移動平均を、出来高、つまり、株取引された量とともに可視化をしました。
今回は、他の指標であるMACDやRSI、ボリンジャーバンドを追加したいと思います。ただし、この指標の作成で問題になってくるのがライブラリです。MACDやRSIなどの指標のことをテクニカル指標といい、
Pythonでのテクニカル指標の追加は、Ta-Libというライブラリを使うと簡単できます。
しかし、このTa-libのインストールがクセモノです。
Anacondaのバージョンによってはインストールができなかったり、インストールができたとしてもインストール方法が複雑だったり、環境によってうまくいかないケースがあります。
そこで、この動画では、Dockerを使って株のデータ分析の環境構築をしていきたいと思います。
キノコードでは、「理屈はさておき、最速でDockerを使ってPythonのデータ分析の環境構築をする」という動画を作っています。
この動画のタイトルが長いので「DockerPython」と名付けると、
「DockerPython」の動画通りに進めていけば私と同じ環境構築ができるようになっています。