株価トレンドを可視化する
Google Finance の API は廃止されましたが、DataReader では現在 'iex' のデータソースが利用できます。DataCamp 外でデータを試すには、IEX Cloud のアカウントが必要です。
機能面での主な変更点は、取得できるデータが直近5年に限定されることです。DataReader が返す DataFrame の columns は同じですが、小文字になっています。
matplotlib.pyplot パッケージは、Python で株価トレンドを可視化するために欠かせません。
この演習では、Facebook の2016年の株価データをインポートし、期間全体の終値をプロットします。DataReader と date はすでにインポート済みです。
この演習はコースの一部です
Pythonでの金融データのインポートと管理
演習の手順
matplotlib.pyplotをpltとしてインポートします。date()を使って、startとendをそれぞれ 2016年1月1日 と 2016年12月31日 に設定します。tickerを Facebook のティッカー'FB'、data_sourceを'iex'に設定します。- 株価をインポートするために
DataReader()オブジェクトを作成し、stock_pricesに代入します。 stock_pricesの'close'データをプロットし、タイトルにtickerを設定して、結果を表示します。
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。
# Import matplotlib.pyplot
# Set start and end dates
start = ____
end = ____
# Set the ticker and data_source
ticker = ____
data_source = ____
# Import the data using DataReader
stock_prices = ____
# Plot close
____
# Show the plot
plt.show()