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。

2019年1月22日 補足
最近は、Paiza よりも Google Colaboratory を使っています。Google Colab なら1分で導入できます! 詳しくは「1分でPythonことはじめ|Google Colaboratory で投資のバックテスト」をお読みください。

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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abbamboo

タカハシ / 兼業トレーダー

このブログは、「後で振り返るための備忘録」「アウトプットして理解を深めること」を1番の目的としています。また、アウトプットを収入源の一つにするために「トレードで "儲けるため" に学んだこと」を徹底的に公開していきます。

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はじめに(このブログと著者について)

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