Pythonでボリンジャーバンドを使う方法

2024年7月6日2024年8月21日

この記事では、テクニカル分析における有効なツールをPythonで実装する方法を詳しく解説します。

ボリンジャーバンドとは

ボリンジャーバンドは、ジョン・ボリンジャーによって開発されたテクニカル分析の指標で、移動平均線を中心に、その上下に標準偏差を用いたバンドを描いたものです。

価格の変動範囲を視覚的に把握でき、市場のボラティリティを示すことができます。

Pythonでボリンジャーバンドを計算する理由

Pythonはデータ分析や金融を扱うライブラリが豊富で、テクニカル分析にも広く利用されています。

特にpandasやNumPyなどのライブラリを使用することで、簡単にボリンジャーバンドを計算できるのが大きな利点です。

必要なライブラリのインストール

まず、使用するライブラリをインストールします。

以下のコマンドを実行してください。

pip install pandas numpy matplotlib

ボリンジャーバンドの計算方法

以下に、Pythonを用いてボリンジャーバンドを計算し、グラフを作成するコード例を示します。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# データをCSVから読み込み
data = pd.read_csv('stock_data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
close = data['Close']

# 移動平均と標準偏差の計算
window = 20  # 20日間の移動平均
mean = close.rolling(window).mean()
std = close.rolling(window).std()

# ボリンジャーバンドの計算
upper_band = mean + (std * 2)
lower_band = mean - (std * 2)

# 結果の描画
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(close, label='Close Prices')
plt.plot(mean, label='20 Day Moving Average', color='orange')
plt.plot(upper_band, label='Upper Band', color='green')
plt.plot(lower_band, label='Lower Band', color='red')
plt.fill_between(mean.index, lower_band, upper_band, color='gray', alpha=0.1)
plt.title('Bollinger Bands')
plt.legend()
plt.show()