5分でPythonの環境構築【投資のテクニカル分析、グラフ化に】

5分でPythonの環境構築【投資のテクニカル分析、グラフ化に】

機械学習とか、
ビックデータとか言われだして久しいですが、

ちょっと興味がありつつも、

有料なんでしょ
面倒なんでしょ
むずかしいんじゃないの
とか、
自分には関係ないや
なんて考えていませんか・・・?

データ分析で
今もっとも伸びているプログラム言語
の、ひとつであるPythonを、

無料で
簡単に
たったの5分で

導入できてしまう方法があります。

しかもクラウドベースだから、
どこからでもアクセスできるという「おまけ付き」です。

これは、実際にボク自身が5分でできた方法です。

この記事に書いてある通りにすすめれば、
短時間でPythonでのテクニカル分析やグラフ化のセットアップができるはずです。

5分でPythonの環境構築【投資のテクニカル分析、グラフ化に】

  1. Pythonって何?
    1. 今、データ分析界隈でもっとも伸びている
    2. これを使えばこんなことができる
    3. クラウドにPythonの環境をつくる
  2. 5分で環境をつくるすべての手順
    1. クラウドとPython
    2. グラフ化を導入
    3. テクニカル分析の導入
    4. 正常にインストールできたことを確認
  3. Python3で投資の分析をするなら
  4. 「価格データとJupyterのサンプル」をプレゼント

1. Pythonって何?

1-1. 今、データ分析界隈でもっとも伸びている

データ分析、ビックデータ、機械学習、、なんていうワードを目にすることが多くなりました。
これらの分野で、今、もっとも伸びているプログラミング言語がPythonです。

スタックオーバーフロー:Pythonの驚異的な成長
引用元
stack overflow: The Incredible Growth of Python
スタックオーバーフロー:Pythonの驚異的な成長

他にも言語はあるのですが、いずれにしても、すごい伸び率ですよね。

Pythonは数ある言語の中でも簡単な部類に入ります。

文法がシンプルで書きやすく読みやすい

なんて、よく言われます^^

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1-2. これを使えばこんなことができる

Pythonは優秀です。
Pythonでできることは非常に多く、ここでは書き尽くせないくらい、ボクでは把握しきれないくらい、たくさんのことができます。

有名どころだと、googleが開発した人工知能(機械学習)のライブラリがありますね。

Pandas
データの解析。大量のデータに対してすばやく、加工、処理、計算することができる。
Jupyter
「プログラムを書いて、実行」をスムーズに行うことができて、pdfやhtmlで出力することもできる。非常に使いやすい。
Plotly
グラフを作成。簡単に、マウスでグリグリできるようなグラフをつくることができる。しかも、きれい。
TA-Lib
価格データをもとに、テクニカル分析を計算することができる。TA-Libとは(T)テクニカル(A)アナリシス-(Lib)ライブラリの略。とにかく計算が早い。エクセルみたくちょっとの情報量で重くなるようなことはない。

投資には、この4つくらい使えれば十分です。

勉強していけばバックテストなんかもできるようになります。

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1-3. クラウドにPythonの環境をつくる

PaizaCloud

クラウド上で開発環境を構築することができるウェブサービスはいくつかあって、以前、ボクは「Cloud9」というものを使っていました。

しかしですね、2016年にamazonに買収されてしまったんですね。

そんなこんなで色々あって、なんとなく居心地が悪くなったCloud9から、純日本製のPaizaCloudというサービスにお引っ越しすることにしました。

すると、これがなかなか使いやすい。
シンプルだし、なんといっても導入がホントに楽ちんなんです。

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2. 5分で環境をつくるすべての手順

さて、ここからは「5分で環境をつくる」、その手順をご紹介していきますね。

2-1. クラウドとPython

まずは、クラウドIDEと言われるウェブサービスの準備です。

2-1-1. PaizaCloudのアカウントを作成

まずはここにアクセスしてPaizaのアカウントを作成します。有料にもできますが、最初は無料で十分です。

※ 無料アカウントだとサーバーを作成して24時間でそのサーバーを使用することができなくなり、新たに作り直す必要があります。毎回、バックアップをとっておくか、本格的にはじめる場合は1000円/月の有料にしても良いと思います。

2-1-2. Pythonをインストールしたサーバーを作成

ここがすごい。ホント一瞬です!

PaizaCloud make server サーバーの作成

クリックして

PaizaCloud server setting サーバーの初期設定

名前を決めて、「Jupyter Notebook」を選んで、「新規サーバーを作成」をクリックすると

PaizaCloud server complete サーバー完成

完成!

たったこれだけです。
「すごい」としか言いようがありません。

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2-2. グラフ化を導入

PaizaCloudのPythonには、もとからグラフ化できるものが組み込まれていますが、個人的に好きな「Plotly」というものをインストールします。

2-2-1. Jupyterを閉じて、シャットダウンする

「✕」ボタンをクリックしてJupyterのウィンドウを閉じます。

さらに、「ターミナル」で以下のように操作します。

PaizaCloud Ctrl+C
  1. 「ターミナル」にフォーカスを移す(クリックしたりする)
  2. キーボードでCtrl+Cと押下
  3. yと入力してEnterキーを押下

こうすることで、Jupyterを一旦シャットダウンすることができます。

2-2-2. Plotlyをインストール

PaizaCloud pip install plotly

以下を入力してEnterするだけです!

PaizaCloud ターミナル

sudo -H python3 -m pip install plotly

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2-3. テクニカル分析の導入

そのままの流れで、TA-Libもインストールしてしまいます。

2-3-1. まずは必要なファイルをダウンロード

PaizaCloud file download ファイルをダウンロード

以下を順番に入力して必要なファイルをダウンロード します。

ターミナル|バージョンを指定

VERSION=0.4.0

ターミナル|ファイル名を指定

FILENAME=ta-lib-$VERSION-src.tar.gz

ターミナル|ファイルをダウンロード

curl -L http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/$FILENAME -O

2-3-2. 展開して、必要なファイルをインストール

ターミナル|tar形式の圧縮ファイルを展開

tar xzvf $FILENAME

展開してできたta-libフォルダに移動します。

ターミナル|フォルダの移動

cd ta-lib

説明するとちょっと専門的になってしまうので、以下はそのまま順番に入力してください。(何をしているか知りたい方はこちら

ターミナル|ファイルのインストール

./configure --prefix=/usr
make
sudo make install

2-3-3. PythonにTA-Libをインストール

階層をひとつ戻って、

ターミナル|階層を戻る

cd -

以下を入力して完了です。

ターミナル|TA-Libのインストール

sudo -H python3 -m pip install ta-lib

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2-4. 正常にインストールできたことを確認

確認するために、まずはjupyterを起動します。

ターミナル|Jupyterの起動

jupyter notebook

すると、こういう画面がでてきますね

PaizaCloud Wake up Jupyter 起動

New/Python3」と操作して新たなノートブックを作成します。

PaizaCloud Jupyter Notebook ノートブックを作成

以下をそれぞれ入力して、Ctrl+Enterで実行します。エラーがでないことを確認して完了です。

Jupyter Notebook|TA-Libの確認

import talib as ta
ta.get_function_groups

Jupyter Notebook|Plotlyの確認

import plotly
import plotly.graph_objs as go
import plotly.figure_factory as ff
plotly.offline.init_notebook_mode(connected=True)

※ 2018年2月現在で、Plotlyの確認時に「Matplotlib is building the font cache using fc-list.」というエラーがでますが、こういうことが起きているようです。このままでも使用できますが、気になる方はpipでバージョンを落としてご利用ください。

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3. Python3で投資の分析をするなら

ボクがPythonを使うことを決めたきっかけの本です。

Pythonでどんな分析ができるのか、活用できたときのゴールがなんとなく見えてくると思います。今でもたまに読み返す本のひとつです。

「システムトレード」とタイトルがついている割に、自動売買みたいな解説はまったくないのですが、「環境構築と売買戦略」という視点で読むと大変参考になります。

Python3ではじめるシステムトレード

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