Cufflinks を使ってボリンジャーバンドとRSIをプロットする方法

Cufflinks

# ターミナルからcufflinksをインストール
pip install cufflinks

import pandas as pd

import numpy as np

# Cufflinksをインポートする
import cufflinks as cf

# Plotlyのオフラインプロット機能をインポート
cf.set_config_file(offline=True)

# 標準正規分布乱数
a = np.random.standard_normal((250, 5)).cumsum(axis=0)

index = pd.date_range('2019-1-1',
                      freq='B',
                      periods=len(a)) # <4> 

df = pd.DataFrame(100 + 5 * a,
                  columns=list('abcde'),
                  index=index)

df.head()

df.plot()

df.iplot()

df[['a', 'b']].iplot(
             theme='polar',
             title='A Time Series Plot',
             xTitle='date',
             yTitle='value',
             mode={'a': 'markers', 'b': 'lines+markers'},
             symbol={'a': 'cross', 'b': 'diamond'},
             size=3.5,
             colors={'a': 'blue', 'b': 'magenta'},
                        )

df.iplot(kind='hist',
             subplots=True,
             bins=15,
        )

ボリンジャーバンドとRSIをプロット

テクニカル分析の歴史をざっくり把握 / Technical analysis

EUR / USD の為替レートを参考にしてみます。

# read_csvでCSVファイルから読み込む
raw = pd.read_csv('データファイルの場所.csv',
                 index_col=0, parse_dates=True)

raw.info()

quotes = raw[['AskOpen', 'AskHigh', 'AskLow', 'AskClose']]
quotes = quotes.iloc[-60:]
quotes.tail()

qf = cf.QuantFig(
         quotes,
         title='EUR/USD Exchange Rate',
         legend='top',
         name='EUR/USD'
)

qf.iplot()

# periodsでバンドの期間数を調整
# boll_stdでバンド幅の標準偏差数
qf.add_bollinger_bands(periods=15,
                       boll_std=2)

qf.iplot()

qf.add_rsi(periods=14,
          showbands=False)