日経平均株価74年間の年足チャートをPythonで作る | 独学・Pythonで株式投資（旧トレードステーションのある生活）株式投資分析・自動売買で生活を豊かに

日経平均株価74年間の年足チャート

チャート等一部のデーター差し替え：2023年6月11日

算出元の期間：1949年5月16日～2023年6月9日の終値

データー数：19325

※ザラ場の高値・安値は含まれていません

このチャートはPythonとplotlyを使って作成しました。

動いている様子はTwitterをご覧下さい。

日経平均株価がバブル後の最高値を更新！

ニュースで賑わっています。

実はバブル後に何度も使われたフレーズ。

主要証券会社のツールではバブル期までさかのぼったチャートは見ることが出来ない。

Pythonで74年前からの年足チャートを表示させています。

つづく。 pic.twitter.com/RUqYKt7xbc

— あしおゆたか (@yutaka_ashio) June 10, 2023

Pythonによる作成方法を解説します。

長期の株価情報を取得

長期の株価情報を取得します。

セントルイス連邦準備銀行fredデーターベースより、1949年以降最新のデータを取得します。

#　株価情報を取得するために必要な　pandas_datareader　ライブラリーをインポート　名前をwebとします。　
import pandas_datareader.data as web

#　株価データーを取得する期間を指定
start="1949/5/16"

#　取得期間はスタートとエンドを指定できますが、今回はエンドを指定していません。
#　エンドを指定しないと、最新の情報まで取得出来ます。
# end="2020/10/30"　#　←今回は使用しませんが、エンドを指定するにはこのように記述します。

#　セントルイス連邦準備銀行fredデーターベースより、1949年以降最新のデータまで取得
#  N225という名前のデーターフレームに格納
nk225 = web.DataReader("NIKKEI225", 'fred',start)

#　株価情報を取得するために必要な　pandas_datareader　ライブラリーをインポート　名前をwebとします。　

import pandas_datareader.data as web

#　株価データーを取得する期間を指定

start="1949/5/16"

#　取得期間はスタートとエンドを指定できますが、今回はエンドを指定していません。

#　エンドを指定しないと、最新の情報まで取得出来ます。

# end="2020/10/30"　#　←今回は使用しませんが、エンドを指定するにはこのように記述します。

#　セントルイス連邦準備銀行fredデーターベースより、1949年以降最新のデータまで取得

# N225という名前のデーターフレームに格納

nk225 = web.DataReader("NIKKEI225", 'fred',start)

取得したデーターの先頭部分を確認

nk225.head()

	NIKKEI225
DATE
1949-05-16	176.21
1949-05-17	174.80
1949-05-18	172.53
1949-05-19	171.34
1949-05-20	169.20

取得したデーターの後半部分を確認
nk225.tail()

	NIKKEI225
DATE
2021-07-15	28279.09
2021-07-16	28003.08
2021-07-19	27652.74
2021-07-20	27388.16
2021-07-21	27548.00

リサンプリング

今回取得した日経平均株価は日毎の終値です。

終値データーから、年ごとの　始値・高値・安値・終値を算出します。

※ザラ場の高値・安値は含まれていないので注意

resample(‘Y’)でリサンプリングに年（’Y’）を指定します。
その戻り値に対して　ohlc()を指定します。

※ ohlc（）は、open（始値）/high（高値）/low（安値）/close（終値）を算出

#年ごとの　始値・高値・安値・終値を算出する。

#年を指定　resample('Y')
#戻り値に対して　ohlc()を指定

nk225_y = nk225['NIKKEI225'].resample('Y').ohlc()

#年ごとの　始値・高値・安値・終値を算出する。

#年を指定　resample('Y')

#戻り値に対して　ohlc()を指定

nk225_y = nk225['NIKKEI225'].resample('Y').ohlc()

データーの中身を確認

nk225_y

	open	high	low	close
DATE
1949-12-31	176.21	176.89	98.50	109.91
1950-12-31	108.56	114.99	85.25	101.91
1951-12-31	102.10	168.87	102.10	166.06
1952-12-31	167.80	370.55	167.80	363.91
1953-12-31	364.89	474.43	295.18	377.95
…	…	…	…	…
2017-12-31	19594.16	22939.18	18335.63	22764.94
2018-12-31	23506.33	24270.62	19155.74	20014.77
2019-12-31	19561.96	24066.12	19561.96	23656.62
2020-12-31	23204.86	27568.15	16552.83	27444.17
2021-12-31	27258.38	30467.75	27055.94	27548.00

73 rows × 4 columns

上で出力された年ごとのデーターフレームは、インデックスが年の最終日となっています。

もちろん、リサンプリングは年毎だけで無く、月、週で実行する事も可能です。

年ごと：resample(‘Y’)

月ごと：resample(‘M’)

週ごと：resample(‘W’)

試しに月ごとにリサンプリングしてみました。

#月ごとにリサンプリング
nk225_m = nk225['NIKKEI225'].resample('M').ohlc()

nk225_m

#月ごとにリサンプリング

nk225_m = nk225['NIKKEI225'].resample('M').ohlc()

nk225_m


DATE	open	high	low	close
1949-05-31	176.21	176.52	169.20	176.52
1949-06-30	175.97	175.97	146.14	146.92
1949-07-31	147.37	149.14	134.80	144.59
1949-08-31	145.63	175.18	145.63	175.18
1949-09-30	176.89	176.89	160.41	163.29
…	…	…	…	…
2021-03-31	29663.50	30216.75	28405.52	29178.80
2021-04-30	29388.87	30089.25	28508.55	28812.63
2021-05-31	29331.37	29518.34	27448.01	28860.08
2021-06-30	28814.34	29441.30	28010.93	28791.53
2021-07-31	28707.04	28783.28	27388.16	27548.00

867 rows × 4 columns

チャートに表示する

チャートに表示させます。

グラフを表示させるライブラリー plotly をインポートします。

plotlyなら動くグラフ（チャート）を簡単に作る事が出来るんです。

#plotlyをインポート

import plotly.graph_objects as go

#plotlyをインポート

import plotly.graph_objects as go

plotlyでチャートを表示させるために、インデックスをリセットします。

nk225_r = nk225_y.reset_index()

nk225_r

nk225_r = nk225_y.reset_index()

nk225_r

	DATE	open	high	low	close
0	1949-12-31	176.21	176.89	98.50	109.91
1	1950-12-31	108.56	114.99	85.25	101.91
2	1951-12-31	102.10	168.87	102.10	166.06
3	1952-12-31	167.80	370.55	167.80	363.91
4	1953-12-31	364.89	474.43	295.18	377.95
…	…	…	…	…	…
68	2017-12-31	19594.16	22939.18	18335.63	22764.94
69	2018-12-31	23506.33	24270.62	19155.74	20014.77
70	2019-12-31	19561.96	24066.12	19561.96	23656.62
71	2020-12-31	23204.86	27568.15	16552.83	27444.17
72	2021-12-31	27258.38	30467.75	27055.94	27548.00

73 rows × 5 columns

plotryの設定

#初期化
fig = go.Figure()
#ローソク足データーを指定
fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=nk225_r['DATE'],
                                     open=nk225_r['open'],
                                     high=nk225_r['high'],
                                     low=nk225_r['low'],
                                     close=nk225_r['close'])])

# チャートのタイトルを表示
fig.update_layout(title_text="日経平均株価年足チャート")

#スライドバー非表示
fig.update_layout(xaxis_rangeslider_visible=False)

#チャートを表示
fig.show()

#初期化

fig = go.Figure()

#ローソク足データーを指定

fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=nk225_r['DATE'],

open=nk225_r['open'],

high=nk225_r['high'],

low=nk225_r['low'],

close=nk225_r['close'])])

# チャートのタイトルを表示

fig.update_layout(title_text="日経平均株価年足チャート")

#スライドバー非表示

fig.update_layout(xaxis_rangeslider_visible=False)

#チャートを表示

fig.show()

特定のデーターを抽出する

高値が3万円を超えた年を抽出します。

#高値が3万円を超えた年を抽出

nk225_r[nk225_r['high'] > 30000]

#高値が3万円を超えた年を抽出

nk225_r[nk225_r['high'] > 30000]

バブル期の3年と2021年、そして今年。

まとめ

1949年5月16日から74年以上にわたる日経平均株価を年足チャートに表しました。

証券会社が提供するツールでも、なかなか年足チャートまで見られるものは少ないのではないでしょうか。

バブル崩壊後の凄まじい下落が見て取れます。

これからも、Pythonを使った独自のチャートや、株価分析について記事を公開するつもりです。

この記事を書いた人

あしおゆたか

投資歴21年の個人投資家

机上の理論ではなく、実体験に基づいた記事作りをモットーにしています。

スポーツクラブに毎週2日～3日通い、サウナ後の暴飲暴食が趣味。（現在自粛中）

◇主な投資対象
日本株式
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