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  3. Pythonでの金融データのインポートと管理
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演習

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。

指示

100 XP
  • 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。