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【Python】金融データ分析に必須なライブラリTa-Libのインストール

Python
ChatGPTとコラボしてVBAを業務改善に活かそう! - 実践的なプログラミングガイド①
ChatGPTとVBAを組み合わせ、効果的に業務改善を実現するための実践法を提案します。VBA経験がない人でもChatGPTの高いコード生成能力を活かして業務に利用できるのではないかと考え、基本的な知識から始め、実際のコーディングを通じながら説明します。
ChatGPTとコラボしてVBAを業務改善に活かそう! - 実践的なプログラミングガイド②
ChatGPTとVBAの連携により、業務改善を実現。具体的な指示と修正を通じて、複雑な業務課題も解決可能。VBA基本概念の理解が不可欠。 ChatGPTの柔軟性とVBAの強力な機能が組み合わさり、効率的な業務改善が可能であることが示唆されている。
ChatGPTとコラボしてVBAを業務改善に活かそう! - 実践的なプログラミングガイド③
VBA未経験者でもChatGPTの高いコード生成能力を利用し、業務を改善できる可能性を探った。基本知識から始め、複雑な業務課題も実際にコーディングし、ChatGPTへの具体的な指示や連携プロセスを提示し、この方法が多くの業務改善に寄与できる可能性を示した。

Ta-Lib(タリブ、Technical Analysis Library)は、金融市場のテクニカル分析に使用されるオープンソースのライブラリです。このライブラリは、株式市場や仮想通貨市場などの価格データを分析し、チャートパターンやテクニカルインジケーターを使用してトレンドや相場の転換点を予測するために利用されます。

Ta-Libには、さまざまなテクニカルインジケーターやチャートパターンの関数が用意されており、これらの関数を使用して価格データを解析することができます。一部の一般的なインジケーターには、移動平均線(Simple Moving Average)、指数平滑移動平均線(Exponential Moving Average)、相対力指数(Relative Strength Index)、MACD(Moving Average Convergence Divergence)などがあります。

また、Ta-Libは多くのプログラミング言語で利用することができます。Python、Java、C++、C#、Ruby、Perlなど、さまざまな言語での使用が可能です。これにより、開発者やトレーダーは自分の好きなプログラミング言語を使用して、金融市場データの分析やテクニカル分析を行うことができます。

Ta-Libは、テクニカル分析に興味のあるトレーダーやアナリストにとって貴重なツールであり、市場の傾向や価格の動きを理解するための重要な手段となっています。ただし、Ta-Libは単独で使用するのではなく、他の分析手法や情報と組み合わせて使用することが推奨されています。

本ブログで紹介している株価データを取得し、テクニカル指標をグラフ化したり、設定した条件でメールを送信するプログラムでも、Ta-Libを使用します。

【Python】株価データを取得し、テクニカル指標をグラフ化するプログラム(その1) – ライフ&ジョブブログ (life-and-job.com)

【Python】株価データを取得し、テクニカル指標をグラフ化するプログラム(その2) – ライフ&ジョブブログ (life-and-job.com)

【Python】株価、為替、ビットコイン(暗号資産)、金・銀などのデータを取得する方法 – ライフ&ジョブブログ (life-and-job.com)

ここでは、PythonへTa-Libをインストールする方法を説明します。特にWindowsのPythonへのインストールが複雑で難しいため、その手順を詳しく解説します。

インストール(Windows)

1.スタート画面から、Anaconda Promptを起動

2.「conda update python」と入力し、Enterを押します。更新が必要な場合は、聞いてきますので、y/nで回答します(”y”の場合、JupyterLabなど一度削除され、再度Launchしなければならない可能性もあるので、注意してください)。

3.更新後、バージョンを確認します。「python –version」でEnterします。(Pythonと-(ハイフン)の間はスペース1字入ります)

4.インストールするパソコンのバージョン情報で、システムの種類で32ビットか64ビットか確認します。

5.以下のサイトを開きます。

Archived: Python Extension Packages for Windows – Christoph Gohlke (uci.edu)

注:上記のリンクは切れてしまったようですので、以下のリンクから試してみてください(2024/11/26)

Releases · cgohlke/talib-build
Build TA-Lib wheels for Windows. Contribute to cgohlke/talib-build development by creating an account on GitHub.

6.Pythonのバージョン3.10はcp310、パソコンのビット数64で以下のファイルを選択します。同じバージョンがない場合は、一番新しいファイルを選びます。

7.ダウンロードしたファイルをそのまま、Anaconda Promptで表示される「C:\Users\user」と同じ場所へ保存します。

8.保存してから、Promptに「pip install ”ファイル名.whl”」を入力してEnterします。

9.インストールが完了すると「Successfully installed」のメッセージが出ますが、実際にJupyter Labで「import talib」で実行して確認します。エラーメッセージが出なければ、問題なく使用できる状態となっていることが確認できます。

インストール(Mac OS)

Macの場合は、Windowsより簡単のようです。

Anacondaをインストールした後、brewコマンドが使用できる状態にして、Ta-Libのオペレーションシステムをインストール、次にpip installでTa-Libをインストールすれば完了とのことです。

詳細は下のサイトを参照して、試してみてください。

Installation of Ta-Lib in Python: A Complete Guide for all Platforms (quantinsti.com)

インストール(Google Colaboratory)

以下のコードを入力して実行すると、インストールされます。数分ほど時間がかかります。

!wget http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
!tar -xzvf ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
%cd ta-lib
!./configure --prefix=/usr
!make
!make install
!pip install ta-lib
import talib

使用できる関数

Talibで使用できる関数は100以上あります。

一番上の5つくらいが良く使われる指標かと思いますが、他にも非常に多くの関数がありますので、興味のある方は是非色々調べてみると良いと思います。

Python Module: talib (programcreek.com)

まとめ

PythonへTa-Libをインストールする方法を説明しました。特にWindowsのPythonへのインストールが複雑で難しいため、その手順を詳しく解説しました。

これによって本ブログで紹介しているTa-Libを使用するプログラムで株価データを取得し、テクニカル指標をグラフ化したり、設定した条件でメールを送信することが可能になります。ぜひ試していただきたいと思います。

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