初心者でもできる！Pythonで株価データ分析をする方法を徹底解説

投資や資産運用に興味がある人なら「株価をPythonで分析してみたい」と考えることがあるでしょう。実はPythonを使えば、初心者でも株価データを取得し、グラフ化や指標計算が簡単にできます。本記事では基本から応用までやさしく解説します。

Pythonで株価データを扱うメリット
必要なライブラリのインストール
株価データの取得方法
1. Yahoo Financeからデータを取得する
株価データの可視化
1. ローソク足チャート
2. 移動平均線を描画する
株価指標の計算
応用テクニック
よくあるエラーと注意点
株価データ分析と投資戦略
Python初心者におすすめのサービス
まとめ

Pythonで株価データを扱うメリット

Pythonはデータ分析分野で広く利用されている言語です。特に株価分析においては、以下のようなメリットがあります。

無料で豊富なライブラリが利用可能
データの取得から可視化、分析までを一貫して行える
シミュレーションや機械学習を組み込める拡張性

たとえば、証券会社のツールでも株価分析はできますが、Pythonを使えば自分の好みに合わせた指標やチャートを柔軟に作成できます。したがって、自分だけの投資分析ツールを作る第一歩としてPythonは最適です。

必要なライブラリのインストール

株価データ分析では、主に以下のライブラリを利用します。

pandas：データ処理に必須
yfinance：Yahoo Financeから株価データを取得
matplotlib / seaborn：グラフ描画に利用

pip install pandas yfinance matplotlib seaborn

環境が整えばすぐに株価データを扱うことができます。仮想環境を利用しておくと、他のプロジェクトと依存関係が競合しないため安心です。

株価データの取得方法

Yahoo Financeからデータを取得する

「yfinance」ライブラリを使えば、ティッカーシンボルを指定するだけで株価データを取得可能です。

import yfinance as yf

# トヨタ自動車の株価を取得
ticker = yf.Ticker("7203.T")
df = ticker.history(period="1y")
print(df.head())

このコードではトヨタの過去1年間の株価データを取得できます。日付、始値、高値、安値、終値、出来高などが含まれます。

株価データの可視化

ローソク足チャート

ローソク足チャートは株価分析の基本です。matplotlib-financeやmplfinanceを使うと簡単に描画できます。

import mplfinance as mpf

mpf.plot(df, type="candle", volume=True, style="yahoo")

出来高付きのローソク足チャートが表示され、視覚的に株価の動きを理解できます。

移動平均線を描画する

株価のトレンドを把握するには移動平均線が有効です。

df["SMA20"] = df["Close"].rolling(window=20).mean()
df["SMA50"] = df["Close"].rolling(window=50).mean()

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(df["Close"], label="Close")
plt.plot(df["SMA20"], label="SMA20")
plt.plot(df["SMA50"], label="SMA50")
plt.legend()
plt.show()

短期・中期の移動平均を重ねることで、ゴールデンクロスやデッドクロスのサインを確認できます。

株価指標の計算

Pythonでは株価データを使ってさまざまな指標を算出できます。代表的なものは以下です。

ボリンジャーバンド：株価の変動幅を把握
RSI（相対力指数）：買われすぎ・売られすぎを判定
MACD：トレンドの転換点を見極め

これらの指標を組み合わせることで、売買の判断材料を強化できます。pandasで計算し、matplotlibでグラフ化すると視覚的にも分かりやすいです。

応用テクニック

株価分析をさらに発展させるには、以下のような応用方法があります。

機械学習で株価予測：過去データを用いてモデルを作成
ポートフォリオ分析：複数銘柄のリスク・リターンを可視化
自動売買システム：条件に従い自動で売買を実行

特に機械学習との組み合わせは強力で、scikit-learnやTensorFlowを使えば将来の株価を予測するモデルも構築可能です。ただし、予測には不確実性が伴うため、過信せずに参考程度にするのが賢明です。

よくあるエラーと注意点

株価分析でよくあるトラブルには以下があります。

データ取得の失敗：ティッカーシンボルが間違っているとデータが取れません。
欠損値の処理：株式市場が休場の日はデータが欠けるため、補完処理が必要です。
過学習：機械学習モデルで過去データに適合しすぎると実運用で役立ちません。

また、株価データは金融機関の公式データと誤差がある場合もあるため、重要な判断には複数のソースを参照することをおすすめします。

株価データ分析と投資戦略

株価分析は投資戦略を立てるための強力な手段です。しかし、データ分析が万能というわけではありません。ニュースや経済状況、金利政策なども株価に大きな影響を与えます。そのため、Pythonでの分析はあくまで一つのツールと考え、総合的に判断することが大切です。分析と実践を繰り返すことで、自分なりの投資スタイルを築けるでしょう。