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PyQtGraphを用いたファイナンスデータの可視化(1)

2022/10/01に公開約5,800字

これは何?

ファイナンスのデータをダウンロードして表示するアプリケーションの制作記録です。作成するアプリケーションのイメージは以下のとおりです。

これも少し前に作成したものなので、バックテストなどの機能を盛り込みすぎてかえって使いづらくなってしまいました。

ということで、今回は機能をブラッシュアップしつつ取り組もうと考えておりますので見た目などが異なります。

公開しながら行うことにより、作業の進みが早くなることを期待しております。ということで、少しずつ書き足しながら、かつシリーズものとして作成を行います。

現状のコード

financeCall.pyを実行すると、アプリが起動します。

クローンしてお試しください。

https://github.com/mashi727/finance_basic

環境

当方の環境は以下のとおりです。

  • HW
    • MacBook Pro (13-inch, 2019, Four Thunderbolt 3 ports)
    • macOS Monterey 12.5.1(21G83)
    • 2.8 GHz クアッドコアIntel Core i7
  • SW
    • Python 3.10.4
    • PySide6 6.3.2
    • pyqtgraph 0.13.1

2880x1800のdot by dotにて使用しているため、他の解像度の環境ではフォントの表示が大きくなりすぎることもあろうかと思います。
あらかじめ、ご承知ください。

本稿のスコープ

可視化(1)では、

Yahoo Financeデータをもとに、ファンダメンタ分析に関する基本的な指標の計算と可視化を行うつもりでしたが、Alpha Vantageを使用することにします。

  • チャートの表示
  • 財務諸表の取得、表示
  • 企業価値(PSR)の計算
  • 高成長企業の評価(40%ルール)
  • 複数の企業の比較(データの取得と可視化)
  • 株価の成長率の評価

これらの指標は、証券会社のHP、YahooやGoogleなどのサイトでも確認することができます。一方で、複数の企業を同時に比較することや、論文に記載されたアルゴリズムを試すには制限があります。

自作のソフトを作成する理由は、まさにここにあると考えています。

ということで、ぼちぼちと地道に作成を進めたいと思います。

4. チャートの表示

3. 株価データの取得

いよいよ株価データの取得を行います。

株価データの取得には、pandas-datareaderを用います。
pandas-datareaderは、pandasのコードベースから抽出されたデータリーダーで、pandasで扱うデータにリモートでアクセスします。pandasの複数のバージョンで動作します。

リモートデータアクセス(Remote Data Access)では、pandas_datareader.data と pandas_datareader.wb の関数を用いて、様々なインターネットソースから pandas DataFrame にデータが抽出可能です。現在、以下のソースがサポートされています。

  • Tiingo
  • IEX
  • Alpha Vantage
  • Econdb
  • Enigma
  • Quandl
  • St.Louis FED (FRED)
  • Kenneth French’s data library
  • World Bank
  • OECD
  • Eurostat
  • Thrift Savings Plan
  • Nasdaq Trader symbol definitions
  • Stooq
  • MOEX
  • Naver Finance
  • Yahoo Finance

先ほどは、Nasdaq Trader symbol definitionsにて株の銘柄をダウンロードしました。

from pandas_datareader.nasdaq_trader import get_nasdaq_symbols
df_ticker_symbol = get_nasdaq_symbols()

としています。

ここでは、Alpha Vantageのデータを使用します。
Yahooを使用する予定でしたが、データ取得の自由度の高さからAlpha Vantageを使用することとしました。

登録は、Webから簡単に行うことができます。
以下の条件に当てはまらない限り無料で使用できます。

Alpha Vantage では、ほとんどの API エンドポイントに無料でアクセスすることができます。標準のAPI使用制限(1分あたり5APIリクエスト、1日あたり500APIリクエスト)を超える使用例や、特定のプレミアムAPI機能を必要とする場合、お客様のアプリケーションを拡張するためのプレミアムプランを提供しています。

APIの詳細にも記載があります。

APIキーの入手は、こちらのサイトから行うことができます。

いろいろと整っていませんが、銘柄をダブルクリックすると株価を入手できるようになりました。

操作している様子です。
無料で1分足まで取得することができます。

また、日中/日次/週次/月次の時系列を生と調整の両方でサポートされており、業界標準であるCRSP(Center for Research in Security Prices)の調整方法が使用されているとのことです。

FAQに記載があります。

とりあえず、

from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries

を用いてデータをダウンロードするところまで行いました。

データを取得する部分(これだけでも動きます)は、以下のとおりです。

apikey_path = './.alpha_vantage_apikey'
with open(apikey_path) as f:
    API_KEY = f.readlines()[0]

from alpha_vantage.techindicators import TechIndicators
symbol='AAPL'
from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries
ts = TimeSeries(key=API_KEY, output_format='pandas')
fetch_span = '1min'
if fetch_span == 'Daily':
    data, meta_data = ts.get_daily(symbol=symbol,outputsize='full')
else:
    data, meta_data = ts.get_intraday(symbol=symbol,interval=fetch_span, outputsize='full')

print(data)

コマンドラインで実行すると、以下のような出力が得られると思います。

% python dataread_test.py
                     1. open  2. high  3. low  4. close  5. volume
date
2022-09-30 20:00:00   137.56   137.56  137.52    137.52     9726.0
2022-09-30 19:59:00   137.55   137.55  137.53    137.55     3884.0
2022-09-30 19:58:00   137.55   137.57  137.53    137.55     7542.0
2022-09-30 19:57:00   137.60   137.62  137.55    137.55     3782.0
2022-09-30 19:56:00   137.53   137.56  137.53    137.56     1209.0
...                      ...      ...     ...       ...        ...
2022-09-19 04:05:00   149.39   149.39  149.39    149.39      385.0
2022-09-19 04:04:00   149.15   149.29  149.11    149.29     1218.0
2022-09-19 04:03:00   149.20   149.22  149.02    149.16    11925.0
2022-09-19 04:02:00   149.32   149.50  149.05    149.08     5582.0
2022-09-19 04:01:00   149.97   149.97  149.29    149.29     3592.0

現在の動作状況

アプリ上での動作は、以下のようになりました。

宿題

Alpha Vantageのデータをダウンロードする方法は、alpha_vantageライブラリを使用する他にもいくつかあります。

データの素性については、他のサイトから取得したデータと本家のデモコードを使用した結果などを比較するなどしてもう少し調べる必要がありそうです。

2. 銘柄の検索と表示

tableViewまわりの設定を行います。

% pyside6-designer financeUi.ui

designerにてuiファイルを起動し、左側の表示させたいtableView(この場合はtableView_ticker_symbols)をクリックした状態で、右側のプロパティエディタにて、

selectionModeを、ExtendedSelectionにします。
このことにより、以下のように行単位で選択できるようになります。

垂直(Vertical)方向のHeaderの削除は、commandsフォルダにあるmake_tableview_mode.pyに定義されている、TableModelにて行います。

    def headerData(self, section, orientation, role):
        if role == Qt.DisplayRole:
            if orientation == Qt.Horizontal:
                return str(self._data.columns[section])

            if orientation == Qt.Vertical:
                return str(self._data.index[section])
        return ""  # There is no vertical header

最終行にある、return ""が該当するコードになります。
これを設定することにより、上記の表示が以下の表示になります。

起動後に検索する様子は、以下のとおりです。
データの取得を行う場合は、少し時間がかかりますが二度目からは気にするほどの時間はかからないものと思います。

次回は、株価データの取得とチャートの表示を行います。

1. ユーザー・インターフェイス(UI)の作成

まずはdesignerにて、UIをサクッと作成します。

起動するコマンドは、pyside6-designerになります。
ちゃちゃっとウィジェットの配置を行いまして、以下のUiを作成しました。

とりあえずは、こんな感じをスタートとします。
作成をすすめる中で修正することもあるでしょうが、はじめから完璧に作成しようとすると制作が進まないので、とりあえずこのUIで進めようと思います。

使用しているウィジェットを簡単に説明します。

正面は、QGraphicsViewをベースクラスとしてdockareaを格上げしたウィジェットです。この中に、Dockを作成してグラフを追加していきます。

Dockは。チャート表示用とregion表示用の2つを作成しています。

両サイドと、下はQTableViewを使用しています。左サイドは株の銘柄の選択用で、右サイドは財務諸表などを表示するつもりです。下のテーブルは、データフレームの表示用です。

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