ADXを可視化する
ADXはトレンドの強さを数値化できますが、上昇（強気）か下降（弱気）かの方向自体は示しません。一般的に、ADXが25を上回ると明確なトレンドがあるとみなされます。これをよりよく理解するために、ADXを計算し、価格データとあわせてプロットしてみましょう。
前の演習と同様に、Teslaの過去の日次株価データがstock_dataとして読み込まれています。talibはすでにインポート済みで、matplotlib.pyplotはpltとしてインポートされています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ金融トレーディング
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Calculate ADX
stock_data['ADX'] = ____(stock_data['____'], stock_data['____'], stock_data['____'])
# Create subplots
fig, (ax1, ax2) = ____(2)
# Plot ADX with the price
ax1.set_ylabel('Price')
____(stock_data['____'])
ax2.set_ylabel('ADX')
____(stock_data['____'], color='red')
ax1.set_title('Price and ADX')
plt.show()