鉄は熱いうちに打て
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FXのデータをテクニカル分析してみる（準備編）¶

2020-12-02

こんにちは。kame-chanです。最近、寒いですね。

この記事は PyLadies Japan Advent Calendar 2020 の2日目の投稿です。

今年3本目のブログです。

今年はコロナ騒動とかあって精神不安定になったり疲れたりでアウトプットできない1年でした。夏ぐらいまで景色が白黒に見えるくらい病んでましたが、秋くらいからは徐々に景色に色が戻ってきたので来年は頑張っていこうと思っています。

せっかくのAdvent Calendarを書く機会を得たので、2019年から勉強させてもらっているPython（主にpandas）でテクニカル分析をする方法の復習をします。勉強会で教えてもらったりしたのですが、復習しないと忘れますね。

習っていたころはそんなにテクニカル分析に興味がなかったので「へぇー」と思っただけでありがたみがわかってませんでしてた。自分の資金で投資して、チャート毎日眺めるようになってやっとありがたみがわかりました。懺悔します。

過去には戻れないので今年中にPythonでチャート分析する基本を思い出します。

今回はUSドルと日本円の為替データを使ってテクニカル分析を振り返っていこうと思います。為替ってブレグジットみたいなのがあるとドーンときますが、通常はゆっくり上がったり下がったりしている印象なのでテクニカル分析の練習によさそうだなと思っています。

まずは準備します。今回はJupyter Notebookで為替データを読み込んでみます。

環境準備

まずはローカルに環境を準備するか、Google Colaboratoryを用意します。私はローカルにインストールしました。

$ python3 -m venv env
$ . env/bin/activate
$ pip install pandas jupyter matplotlib

Jupyter Notebook起動

$ jupyter notebook

ブラウザに表示されなかったら、 http://localhost:8888/ とかにアクセスする。

データを読み込んで、DataFrameに代入する

用意したドル円の為替データのCSVを読み込んで、DataFrameに変換します。 read_csv(ファイル名) だけでファイルを読み込んでDataFrameにしてくれます。神ですか。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data/usdjpy_2020.csv")
df.head()

※為替データは自分で用意してください。「静的為替データ　ドル円」とかで探せば見つかると思います。

ここまでなにも調べたりせずに準備できました。仕事でpandasを使う機会がなくてなかなか書けなかったのに1年間コツコツやってたら書けるようになったので感激です。今日は準備だけで終わります。

この記事は PyLadies Japan Advent Calendar 2020 の2日目の投稿です。