FXのヒストリカルデータを元にPythonのpandasとmatplotlibを使用してローソク足を描写する

前回の記事、「FX自動取引プログラムを開発する～準備編～ヒストリカルデータを登録する」
で登録したデータを元にローソク足を表示するプログラムを開発します。

データはFOREXITEからダウンロードした2001年以降の１分足のデータです。

では早速プログラムソースです。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jan 10 16:44:16 2017

@author: ichizo
"""
import datetime
import sqlite3
import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.finance import candlestick_ohlc

DB = 'usd_jpy_prices.db'
FROMDATE = '20161201000000'
TODATE = '20161201010000'
DTYPE = '5min'

def get_datas():
    conn = sqlite3.connect(DB)
    sql = "SELECT datetime, open, high, low, close FROM onemin WHERE datetime >= '%s' AND datetime <= '%s';" % (FROMDATE, TODATE)
    datas = pd.io.sql.read_sql_query(sql, conn)
    conn.close()

    return datas

def convert_datas(datas):
    datas['open'] = datas['open'].astype(float)
    datas['high'] = datas['high'].astype(float)
    datas['low'] = datas['low'].astype(float)
    datas['close'] = datas['close'].astype(float)

    if DTYPE == '1min':
        tmp = datas['datetime'].values.astype('datetime64[D]')
        datas['datetime'] = tmp.astype(float)
        return datas

    quotes_arr = []
    tmp_open_price = 0
    tmp_high_price = []
    tmp_low_price = []
    tmp_close_price = 0
    count = 0

    for loop, cDate in enumerate(datas['datetime']):
        isNext = False
        cDatetime = datetime.datetime.strptime(cDate, "%Y%m%d%H%M%S")

        if DTYPE == '5min' and cDatetime.minute % 5 == 0:
            isNext = True
        if DTYPE == '10min' and cDatetime.minute % 10 == 0:
            isNext = True
        if DTYPE == '30min' and cDatetime.minute % 30 == 0:
            isNext = True
        if DTYPE == '1hour' and cDatetime.minute == 0:
            isNext = True
        if DTYPE == '1day' and cDatetime.hour == 0:
            isNext = True
        
        if tmp_open_price == 0:
            tmp_open_price = datas['open'][loop]

        if isNext == True and loop != 0:
            data = []
            data.append(cDate)
            data.append(tmp_open_price)
            data.append(max(tmp_high_price))
            data.append(min(tmp_low_price))
            data.append(tmp_close_price)
            
            pddata = pd.DataFrame([data])
            pddata.columns = ["datetime", "open", "high", "low", "close"]
            pddata.index = [count]
            quotes_arr.append(pddata)

            tmp_open_price = datas['open'][loop]
            tmp_high_price = []
            tmp_low_price = []
            count += 1

        tmp_high_price.append(datas['high'][loop])
        tmp_low_price.append(datas['low'][loop])
        tmp_close_price = datas['close'][loop]

    for idx, value in enumerate(quotes_arr):
        if idx == 0:
            quotes = quotes_arr[idx]
        else:
            quotes = pd.concat([quotes, value],axis=0)

    quotes['datetime'] = quotes['datetime'].astype(float)
    quotes['open'] = quotes['open'].astype(float)
    quotes['high'] = quotes['high'].astype(float)
    quotes['low'] = quotes['low'].astype(float)
    quotes['close'] = quotes['close'].astype(float)

    return quotes

if __name__ == '__main__':
    datas = get_datas()
    datas = convert_datas(datas)

    plt.grid()
    ax = plt.subplot()
    candlestick_ohlc(ax, datas.values, width=200.0, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f')
    
    plt.xlabel('Date')
    plt.ylabel('Price')
    plt.title('USD-JPY')
    plt.show()

まずは、Sqliteに保存したデータを取得し、pandasで読み込みます。
テーブル構成は、"datetime", "open", "high", "low", "close"という形になっています。

次に、取得したデータをconvert_datasメソッドに渡し、
プロット用に変換します。

データが１分足なので、そのまま出力する場合は単にfloatに変換するだけです。

５分足や１０分足、１時間足等も表示できるようにプログラムしてみました。
全データでループを回して、５分足や１０分足等、
表示する間隔ごとにリストに保存します。

high、lowはそのリスト中の最大値および最小値を使用します。

変換したデータでもって

candlestick_ohlc(ax, datas.values, width=200.0, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f')

で描画します。

1分足だとこんな感じです。

５分足だとこうなります。

ローソク足っぽい見た目ではありますが、
横軸の日時と縦軸の価格ラベルの表示がうまくいっていません。

もう少し改善する余地があります。

pandasを使っての描写は常に便利なのですが
pandasを始めて使うということで、若干試行錯誤しました。
最初、配列を生成してcandlestick_ohlcに渡すように実装していたのですが、
うまくいかずpandasを使用するようにするとうまくいきました。

ローソク足を描写できたので、移動平均線の表示等にチャレンジしてみます。