【Python】TA-Libでテクニカル指標計算 Part 4. MACDの描画

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今回は，テクニカル指標である MACD(Moving Average Convergence Divergence)をPythonライブラリTA-Libで計算し，描画する方法を紹介します．

・【Python】TA-Libでテクニカル指標計算 Part 1. RSIの描画
・【Python】TA-Libでテクニカル指標計算 Part 2. ボリンジャーバンドの描画
・【Python】TA-Libでテクニカル指標計算 Part 3. SMA（単純移動平均線）の描画
・【Python】TA-Libでテクニカル指標計算 Part 4. MACDの描画

TA-Libのインストール

以前の記事

をご覧ください．

TA-LibによるMACD描画

各ライブラリインポート

import datetime
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas_datareader.data as web
import talib as ta

株価データ取得

今回は，2020/5/1~2021/3/1におけるS&P500のMACDを取得してみたいと思います．

株価は，pandas_datareaderで取得します．もちろんウェブやローカルにあるCSVファイルを読み込むなどでも構いません．

start = datetime.date(2020,5,1)
end = datetime.date(2021,3,1)
df = web.DataReader('^GSPC', 'yahoo', start, end) #get data

pandas-datareaderで取得したデータは以下のように，High（高値），Low（低値），Open（始値），Close（終値）,Volume（出来高），Adj Close（調整後終値）を持つDataFarameとなっています．

                   High          Low         Open        Close      Volume    Adj Close
Date
2020-04-30  2930.909912  2892.469971  2930.909912  2912.429932  6523120000  2912.429932
2020-05-01  2869.090088  2821.610107  2869.090088  2830.709961  4753160000  2830.709961
2020-05-04  2844.239990  2797.850098  2815.010010  2842.739990  4723140000  2842.739990
2020-05-05  2898.229980  2863.550049  2868.879883  2868.439941  5129590000  2868.439941
2020-05-06  2891.110107  2847.649902  2883.139893  2848.419922  4861920000  2848.419922
...                 ...          ...          ...          ...         ...          ...
2021-02-23  3895.979980  3805.590088  3857.070068  3881.370117  6280650000  3881.370117
2021-02-24  3928.649902  3859.600098  3873.709961  3925.429932  5942350000  3925.429932
2021-02-25  3925.020020  3814.040039  3915.800049  3829.340088  6513060000  3829.340088
2021-02-26  3861.080078  3789.540039  3839.659912  3811.149902  6512950000  3811.149902
2021-03-01  3914.500000  3842.510010  3842.510010  3901.820068  5071540000  3901.820068

MACDに必要なデータ

pandas-datareaderで取得したデータのうち，MACDを計算するために必要なデータは，終値（Close）だけです．dfの’Close’の列だけをcloseとして取り出します（他のカラムでも計算自体はできます）．

close = df['Close']

TA-LibでMACDを計算

#MACD(Moving Average Convergence Divergence)
macd, macdsignal, macdhist = ta.MACD(close, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)

描画

plt.plot(macd,label='macd')
plt.plot(macdsignal,label='macdsignal')
plt.bar(macdhist.index,macdhist ,label='macdhist')
plt.xlabel('date')
plt.ylabel('indicator value')
plt.legend()
plt.show()

まとめコード

import datetime
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas_datareader.data as web
import talib as ta

start = datetime.date(2020,5,1)
end = datetime.date(2021,3,1)

df = web.DataReader('^GSPC', 'yahoo', start, end) #get data

close = df['Close']

#MACD - Moving Average Convergence/Divergence
macd, macdsignal, macdhist = ta.MACD(close, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)

plt.plot(macd,label='macd')
plt.plot(macdsignal,label='macd signal')
plt.bar(macdhist.index,macdhist ,label='macd hist')
plt.xlabel('date')
plt.ylabel('indicator value')
plt.legend()
plt.show()

もう少しだけ丁寧な解説を以下の記事で行っています．