Pandas-datareaderで株価を自動取得する

今回はPandasを使って米国株情報を取得してみます。

scrapyなどを使ったスクレイピングを覚悟していましたが、色々と調べた結果、pandasの拡張であるpandas_datareaderというもので、お手軽に株価データを収集できるようです。

Yahoo Finance! からの株価データ収集

以下の7行で指定した期間の株価データが取得できます。簡単ですね。
他にもGoogle Financeなどからも同様のデータが取得できるようです。

# yahoo financeからのデータの収集
# NVDA の株価

import pandas as pd
import datetime as dt
import numpy as np
import pandas_datareader.data as web

start = dt.date(2017,1,1)
end = dt.date(2017,9,16)
df= web.DataReader('NVDA',"yahoo",start,end)

# yahoo financeからのデータの収集

# NVDA の株価

import pandas as pd

import datetime as dt

import numpy as np

import pandas_datareader.data as web

start = dt.date(2017,1,1)

end = dt.date(2017,9,16)

df= web.DataReader('NVDA',"yahoo",start,end)

df.head(5) # 最初5行だけ表示

1	df.head(5) # 最初5行だけ表示

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
Date
2017-01-03	104.400002	106.370003	99.379997	102.010002	101.684715	37549900
2017-01-04	103.400002	105.500000	101.529999	104.389999	104.057121	29980500
2017-01-05	104.529999	105.820000	101.050003	101.739998	101.415565	24607400
2017-01-06	102.849998	104.250000	101.199997	103.099998	102.771233	20571400
2017-01-09	103.500000	108.000000	103.500000	107.279999	106.937904	22857700

続いて、配当実績も取得してみます。 yahoo-dividendsに変えるだけ。

# 配当実績を取得
web.DataReader('NVDA', 'yahoo-dividends', start, end)

1 2	# 配当実績を取得 web.DataReader('NVDA', 'yahoo-dividends', start, end)

Date	Dividends
2017-02-22	0.14
2017-05-19	0.14
2017-08-22	0.14

最後に、quoteデータも収集します。

#quoteデータの収集
NVDA = web.get_quote_yahoo('NVDA') NVDA

1 2	#quoteデータの収集 NVDA = web.get_quote_yahoo('NVDA') NVDA

	PE	change_pct	last	short_ratio	time
NVDA	51.8	+6.32%	180.11	0.87	4:00pm

PERと空売り比率が取得できました。他の指標を取得するためには、やはりスクレイピングなどが必要なようです。

取得したデータの可視化

最後に、今回取得したデータを可視化します。株価なのでローソク足を作ってみます。

#matplot financeのインポート
import matplotlib.finance as mpf

fig = plt.figure(figsize=(12,6))
ax = plt.subplot(1, 1, 1)

mpf.candlestick2_ohlc(ax, df["Open"], df["High"], df["Low"], df["Adj Close"], 
                      width=0.9, colorup="b", colordown="r")
ax.set_xticklabels([(df.index[int(x)].strftime("%Y/%m/%d") 
                   if x &lt;= df.shape[0] else x) for x in ax.get_xticks()],
                   rotation=30)
ax.set_xlim([0, df.shape[0]]) # 横軸の範囲はデータの個数(df.shape[0]個)までに変更しておく
ax.set_ylabel("Price")
bottom, top = ax.get_ylim()
ax.set_ylim(bottom - (top - bottom) / 4, top)

# 出来高のチャートをプロット
ax2 = ax.twinx()
volume_overlay(ax2, df["Open"], df["Adj Close"], df["Volume"],
               width=1, colorup="g", colordown="g")
ax2.set_xlim([0, df.shape[0]])
# 出来高チャートは下側25%に収める
ax2.set_ylim([0, df["Volume"].max() * 4])
ax2.set_ylabel("Volume")
plt.show()