TA-Lib と pandas によるテクニカル指標の算出 - Qiita
Python で金融データを収集し分析するにあたり、テクニカル分析における代表的な指標を算出するにあたってはライブラリとして TA-Lib があります。以前に書いたように pandas で株式の日足データ (= 日ごとの始値、高値など) を分析する場合、代表的なさまざまな指標を算出するにはすべて自前で実装するよりライブラリを使ったほうが便利ですし安心です。 TA-Lib http://ta-lib.org/ TA-Lib を使えるようにする この TA-Lib を Python で利用するには Python 用のバインディングが用意されています。 インストール方法 http://mrjbq7.github.io/ta-lib/install.html インストール方法は簡単でソースの tar ボールをダウンロードして make install すれば良いです。上のリンク先では --pref
PythonでQuandlからデータを取得する - Qiita
Quandlは金融、経済などの数値データの検索エンジンで、さまざまなソースから得られたデータを検索し、グラフや表を表示させることができる。またデータはJSON、CSVなどの形式でダウンロードしたり、Plotlyなどのサービスに取り込ませることもできる。 Getting Started 一部有料のデータもあるが多くのデータについては無料で取得することができる。 様々な言語のライブラリも用意されており(https://www.quandl.com/help/libraries )、APIを用いてデータの取得や検索ができるようになっている。 各データを個別に提供しているだけではなく、データをまとめているページがある。 画面左上からData > Data Browser とクリックすると国やデータの種類でまとめられている中から探すことができる。 例えば、以下のようなページがある。 日本の人口 ht
PythonでFXシストレのバックテスト(1) - Qiita
はじめに Pythonでシストレのバックテストをするライブラリってたくさんあるのですが、MetaTraderから入った人にとってはわかりにくいので、Pythonの練習がてらバックテストのためのコードを書いてみました。 Pythonでシストレのバックテスト ただ、最初のバージョンは、まず動くことを第一に書いたので、結構無駄があったり、実行速度が遅かったりしたので、今回、ちょっと改良してみました。 FXヒストリカルデータの取得 株価だと、Yahoo!とかから直接ダウンロードして使えるものも多いのですが、FXだと5分足とか15分足とか複数のタイムフレームのデータを使うこともあるので、基本のデータとして1分足データが欲しいところです。 そうなると、データも大きいので、予めダウンロードしたデータを読み込む方が都合がいいかと思います。ここではサンプルデータとして以下のサイトからダウンロードしておきます
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