(2023/12/11) それまでのコードでは、一部のケースで最後のトレンド反転時点以降の株価が全く表示されないため、データの最新時点の値は必ず描画対象とするようにコードを修正しました。
「カギ足チャート」はローソク足等に比べてユーザは少ないと思われますが、愛用者はある程度はいるらしく、カギ足チャートの見方に関するネット記事は多く見かけます。しかし、カギ足チャートをPythonで描画する方法となるとネット検索してもほとんど見かけません。唯一、海外のStackOverflowの投稿でPythonによるカギ足チャート描画コードの原案のようなものを見つけたので、そのコードをベースに独自に開発することにしました。
まずいつものように必要なライブラリをインポートします。
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import yfinance as yf import matplotlib.dates as mdates from datetime import datetime, timedelta import numpy as np from pandas_datareader import data as pdr import matplotlib.dates as mdates
同じくYahoo! Financeから株価データを取得します。
# Define the stock symbol and timeframe symbol = '7203.T' # 7203はトヨタ自動車 end_date = datetime.today() start_date = end_date - timedelta(days=180) # 6 months before today yf.pdr_override() # yahooサイトからデータをダウンロード stock_data = pdr.get_data_yahoo(symbol, start_date, end_date) stock_data.head()
次に、カギ足チャートの描画のベースとなるデータフレームを作成する関数を定義します。新しいデータフレームにはトレンドが反転した日付のデータ行のみを残します。描画に必要な「直近の天底」の値は新たにExtremeという名前の列を作ってそこで保持します。
def KagiChart(df,delta): # カギ足描画のためのデータフレームの初期化 kagi_df = pd.DataFrame(columns=['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Extreme', 'Direc']) # データの出発点における設定 trend = 0 kagi = df.iloc[0]['Close'] kagi_df.loc[0] = [df.iloc[0]['Date'], df.iloc[0]['Open'], df.iloc[0]['High'], df.iloc[0]['Low'], df.iloc[0]['Close'], df.iloc[0]['Volume'], df.iloc[0]['Close'], 'Line'] # 2行目以降のデータの扱い m = df.shape[0] - 1 k = 1 for i in range(1, m): # 下降トレンド中で価格変化が上昇反転ルールを満たした場合 if trend <= 0 and df.iloc[i]['Close'] > kagi+delta: kagi_df.loc[k] = [df.iloc[i]['Date'], df.iloc[i]['Open'], df.iloc[i]['High'], df.iloc[i]['Low'], df.iloc[i]['Close'], df.iloc[i]['Volume'], kagi, 'up'] kagi = df.iloc[i]['Close'] trend = 1 k += 1 # 上昇トレンド中で価格変化が下降反転ルールを満たした場合 elif trend >= 0 and df.iloc[i]['Close'] < kagi-delta: kagi_df.loc[k] = [df.iloc[i]['Date'], df.iloc[i]['Open'], df.iloc[i]['High'], df.iloc[i]['Low'], df.iloc[i]['Close'], df.iloc[i]['Volume'], kagi, 'down'] kagi = df.iloc[i]['Close'] trend = -1 k += 1 # 下降トレンド中で引き続き下降を示した場合 elif trend <= 0 and df.iloc[i]['Close'] <= kagi: kagi = df.iloc[i]['Close'] # 上昇トレンド中で引き続き上昇を示した場合 elif trend >= 0 and df.iloc[i]['Close'] >= kagi: kagi = df.iloc[i]['Close'] # 上記以外の場合は何もしない # データの最終行における設定 kagi_df.loc[k] = [df.iloc[m]['Date'], df.iloc[m]['Open'], df.iloc[m]['High'], df.iloc[m]['Low'], df.iloc[m]['Close'], df.iloc[m]['Volume'], df.iloc[m]['Close'], 'End'] return kagi_df
次に株価データを準備して上記の関数を呼び出し、実際に描画します。ここでのポイントはグラフのX軸は行番号（インデックス）を用いますが、描画に際してX軸のティックマークには対応する日付を表示させることです。また、手作業で描く場合には現在のトレンドと同方向の新値はX軸の同じ位置で線を延長しますが、ここでは直近時点以外は反転してX軸上で一つ前に進んでから1時点前の位置で線を繋ぎたしています。
# 株価データの準備 df = stock_data.copy().reset_index() delta = 10 # 反転基準価格差の設定 df_kagi = KagiChart(df,delta) print(df_kagi.tail(10)) Date = df_kagi['Date'] Close = df_kagi['Close'] extreme = df_kagi['Extreme'] direction = df_kagi['Direc'] # X軸変数として用いるインデックスの生成 indices = range(len(Date)) fig, ax = plt.subplots(figsize =(10,6)) # 軸目盛には日付を対応させる plt.xticks(indices, [date.strftime('%Y-%m-%d') for date in Date]) fig.autofmt_xdate() # 上又は下方向の垂直線を描画し、同じくその起点から左方向へ水平線を描画し、一つ前の時点で垂直線を付け足す for i in range(1,len(Date)): if direction[i] == 'Line': ax.plot([indices[i], indices[i]], [extreme[i], Close[i]], color='b') elif direction[i] == 'End': ax.plot([indices[i-1], indices[i-1]], [extreme[i], Close[i-1]], color='b') elif direction[i] == 'up': ax.plot([indices[i], indices[i]], [extreme[i], Close[i]], color='b') ax.plot([indices[i-1], indices[i-1]], [extreme[i], Close[i-1]], color='b') plt.hlines(extreme[i], xmin=indices[i-1], xmax=indices[i], color='b') else: ax.plot([indices[i], indices[i]], [extreme[i], Close[i]], color='b') ax.plot([indices[i-1], indices[i-1]], [extreme[i], Close[i-1]], color='b') plt.hlines(extreme[i], xmin=indices[i-1], xmax=indices[i],color='b') # グラフタイトルと軸ラベルを設定する ax.set_title('Kagi Chart for '+symbol+' (delta='+str(delta)+')') ax.set_xlabel('Date') ax.set_ylabel('Close') plt.show()
反転ルールは固定値幅以外にも騰落率を用いる方法などがありますが、コード上の修正は容易と思われます。
