前回がローソク足だったので今回も市場データでよく使われるテクニックから移動平均を取り上げてみたいと思います。
ついでにHLバンド(ドンチャンチャンネル/高値線,安値線)も同様にもとまるので紹介します。
技術としては、window関数と呼ばれる種類の関数を使って算出します。
ドキュメントはこの辺り。
Window
pandas.DataFrame.rolling
pandas.Series.rolling
DataFrameとSeries両方に実装されていて、同じように使うことができます。
rolling() で 指定期間ごとに区切ったデータを作り、それに対して、 meanやmax,minなどの関数を適用して
平均や最大値、最小値を算出して配列として返します。
実際に見た方が早いと思うので、乱数でランダムウォークデータを生成し、
計算して可視化してみましょう。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# データ作成
data = pd.DataFrame(np.random.normal(0, 100, 200).cumsum() + 20000)
# 移動平均、期間の高値/安値線の計算
ma = data.rolling(10).mean()
high_band = data.rolling(20).max()
low_band = data.rolling(20).min()
# 可視化
fig = plt.figure(figsize=(12, 7))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.plot(data, label="元データ")
ax.plot(ma, label="移動平均")
ax.plot(high_band, label="高値線")
ax.plot(low_band, label="安値線")
plt.legend()
plt.show()
結果がこちら。
期間の最初の方はデータ不足により線が途切れています。
この辺りの制御は min_periods などの引数で細かく調整できるので、
データ量やその時の目的に応じて調整して使いましょう。