【Python】Pandasを使って日経平均株価を取得する

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今回はPythonで日経平均株価を取得します。環境はWin10・Ancondaを使用しています。

pandasとは?

pandasはJupyter Notebook上で作業するにおいて、データフレームの操作などに欠かせない便利パッケージの1つです。

pandasはデータの操作の他にもWeb上の様々なソースに簡単にアクセスし、pandasのDataFrameの形でデータを取得することもできます。

例としてpandasを使用するとセントルイス準備銀行やワールドバンク・Googleアナリティクスからデータを取得することができます。(2018年2月現在)

他にも色んなところのデータベースにアクセスできるのでPythonを用いて金融系の分析をしたいという方にも必須のライブラリです。

Pandasのインストール

pandasは、コマンドプロンプト(アナコンダプロンプト)で pip install pandas と入力するとインストールできます。

f:id:oruka199665:20180222032441j:plain

と今まではこれでヤフーファイナンスみたいなデータベースからデータをダウンロードできたのですが、今はpandas-datareaderとして独立しているのでpandasとは別にpandas-datareaderをPIPコマンドでインストールする必要があります。(pandasも便利なので一緒にインストールしておきましょう)

pip install pandas-datareader

※インストール済みだと出た人はスルーしてください。

 日経平均株価を取得する

日経平均株価はヤフーファイナンスから取得することもできますが、ヤフーファイナンスは仕様がしょっちゅう変わるので、個人的にはあまりおすすめしません。

なので、ここでは日経平均株価を取得する際には“FRED® (Federal Reserve Economic Data) =フレッド”を使います。

これは米国に12ある連邦準備銀行のうちのひとつ=セントルイス連邦準備銀行が運営している経済統計データ集です。

米国経済に関する21,937の時系列データを自由にダウンロードすることができ、このサイトで主要な経済統計の大部分を入手することが可能です。

それには日経平均だけではなく、アップルやフェイスブックといったアメリカの大手企業の株価データも含まれています。

このFREDでは常にアップデートされた時系列データを入手することができますし、年々データ数が増えているだけでなく、ダウンロードの形式も自由に選択できるようになり、ますます使い勝手が良くなっているのでお勧めです。

import pandas_datareader.data as web

import datetime

nikkei=web.DataReader(“NIKKEI225″,”fred”,”1950/5/16″)

するとこんな感じでデータを取得できます。↓

Jupyter Notebookは取得したデータフレームに色や線を付けてくれたり無機質ではないので個人的には好みですね。

グラフを描写

データをグラフ化する方法はいくつかありますが、一番手っ取り早いのは%matplotlib です。

%matplotlib inline
nikkei.plot()

これでデータ分析のネタになるデータは取得できました。次はこのデータを分析していきます。

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