【Python】為替チャートのゴールデンクロス・デッドクロスを明示する

2023/05/09

以下の記事で為替チャートから簡単に移動平均を算出する方法について解説しました。

以前の記事でHistData.comから為替レートの1分足データを取得する方法について書きましたが、このデータをチャートにして移動平均線（SMA）を描いたので書き留めておきます。出来上がったチャートは以下の通りです。1年分の1分足データをmatplotlibでグラフ化していますが、それに加えて２本の移動平均線も描いています。この移動平均線ですがPythonではたった1行で作れてしまうので非常に便利です。他の言語であればForループを使って算出しているころです。ソースコードはこちらです。Pandasの中のrolling().mean()関数を使い...

せっかく２つの移動平均線（SMA5、SMA21）を描いたので、今回は交わる点（ゴールデンクロス・デッドクロス）をデータ上で明示できるようにしたいと思います。投資チャートにおいてこれらクロスがトレードする上で重要な位置になるので、そのタイミングをデータ上ではっきり示すことがとても大事になります。

以下が完成形となります。SMA5＞SMA21は「１」、SMA5＜SMA21は「-１」とした場合以下のようなグラフを描きます。この切り替わりのラインがちょうどクロスする点を示しますのでデータ解析の際に簡単に捕まえることができます。

それではソースコードを紹介します。np.whereで条件に応じた値（-1, 1）を振り分けます。np.whereの詳細は前回の記事をご覧ください。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fname = 'csv/DAT_ASCII_USDJPY_M1_2022.csv'
book = pd.read_csv(fname, header=None, sep=";")

data = pd.DataFrame()
data['Date'] = book[0]
data['Rate'] = book[1]
# 移動平均線（SMA5）
data['SMA5'] = book[1].rolling(7200).mean()
# 移動平均線（SMA21）
data['SMA21'] = book[1].rolling(30240).mean()
# 条件に応じた-1, 1への振り分け
data['POS'] = np.where(data['SMA5'] > data['SMA21'],1,-1)

x = np.array(range(len(book)))
y1 = np.array(data['Rate'])
y2 = np.array(data['SMA5'])
y3 = np.array(data['SMA21'])
y4 = np.array(data['POS'])

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10,6))
ax2 = ax1.twinx()
ax1.plot(x, y1)
ax1.plot(x, y2)
ax1.plot(x, y3)
ax2.plot(x, y4)
plt.show()

【Python】為替チャートのゴールデンクロス・デッドクロスを明示する

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