python でIMMポジショングラフ表示
で
IMMポジションをグラフ表示するのがあったので実践
plotly を使うので
1 | !pip install plotly |
でインストール
使用するIMMポジションデータについては
外為どっとこむからダウンロード可能
https://www.gaitame.com/markets/imm/
で
xls ファイルをダウンロード
https://www.gaitame.com/market/imm/imm_currency.xls
がリンク先なので
wget を cron で毎週火曜日に取得するように設定すると楽かもしれない
内容は毎週火曜日に更新されている
ubuntu なので
Excel ではなく LibreOffice で代用
使用するシートは
IMMyen になる
この中で使用するセルは
日付
IMMポジション数差引
となる
まずはライブラリをインポート
1 2 | import pandas as pdimport plotly |
次にファイルを jupyter notebook で
immcurrency.xls
をアップロードし
1 | xlsfile = "imm_currency.xls" |
でファイルを読み込む
1 2 | df_a = pd.read_excel(xlsfile, sheet_name="IMMyen", usecols=[0, 8])df_b = pd.read_excel(xlsfile, sheet_name="IMMyen", usecols=[0, 1]) |
で usecols を使い抽出する列を指定
df_a には差引
df_b にはドル円レート
を格納している
０がA列になり８がI列になっている
１はB列になる
数えるときには０からなので注意
1 2 | df1 = df_a[50:len(df_a)]df2 = df_b[50:len(df_b)] |
で５０行目から終わりまでを指定
次に棒グラフの設定
1 2 3 4 5 6 | graph1 = plotly.graph_objs.Bar(x=df1.iloc[:, 0],y=df1.iloc[:, 1],yaxis="y1",name="差引数") |
graph_objs.Bar が棒グラフの設定になる
1 2 | x=df1.iloc[:, 0],y=df1.iloc[:, 1], |
でどの列を対象にするのか視程している
０が日付
１が差引の数になる
1 | yaxis="y1", |
でｙ軸の名称をつけて識別できるようにする
次に折れ線グラフ
1 2 3 4 5 6 | graph2 = plotly.graph_objs.Scatter(x=df2.iloc[:, 0],y=df2.iloc[:, 1],yaxis="y2",name="ドル円") |
次に余白設定
1 2 | adjust1 = (df1.iloc[:, 1].max() - df1.iloc[:, 1].min())/10 / 2adjust2 = (df2.iloc[:, 1].max() - df2.iloc[:, 1].min())/10 / 2 |
adjust1、adjust2はそれぞれのY軸の最大値、最小値の差の２０分の１を定義
これでグラフ表示のときにY軸上下に余白をつけることができる
次に複号グラフの位置の設定
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | layout = plotly.graph_objs.Layout( title="複合グラフ", xaxis=dict(title="日付"), yaxis=dict( title="IMMポジション差引数", range=[df1.iloc[:, 1].min() - adjust1, df1.iloc[:, 1].max() + adjust1]), yaxis2=dict( title="ドル円レート", range=[df2.iloc[:, 1].min() - adjust2, df2.iloc[:, 1].max() + adjust2], overlaying="y1", side="right", showgrid=False)) |
これは
graph_objs.Layout で設定する
range でｙ軸の高さ
overlaying は上に表示するときに使う
今回は
1 | overlaying="y1" |
を折れ線グラフで設定しているので
棒グラフの上に折れ線グラフがでる
1 | side="right" |
とすると
右側にｙ軸の値がでる
こうすることで２つのy軸表示がでる
デフォルトは左にでる
1 | showgrid=False |
を指定すると
グリッドが表示されなくなる
これがあるとグリッド線が表示されてわかりにくくなるので
今回は false にしている
あとは複号グラフの表示
1 2 3 | data = [graph1, graph2]fig = plotly.graph_objs.Figure(data=data, layout=layout)fig.show() |
data に表示するものを指定[/python]
graph_objs.Figure() [/python]
でデータとレイアウトをセット
1 | show() |
で表示する
次に別の通貨で応用
ユーロドルで実践
1 2 | imm_euro = pd.read_excel(xlsfile, sheet_name="IMMeuro", usecols=[0, 8])euro_rate = pd.read_excel(xlsfile, sheet_name="IMMeuro", usecols=[0, 1]) |
でユーロドルのシートからデータ取得
1 2 | imm_euro_data = imm_euro[50:len(df_a)]euro_rate_data = euro_rate[50:len(df_b)] |
でデータを５０行目からに絞り込む
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | imm_graph = plotly.graph_objs.Bar(x=imm_euro_data.iloc[:, 0],y=imm_euro_data.iloc[:, 1],yaxis="y1",name="差引数")euro_graph = plotly.graph_objs.Scatter(x=euro_rate_data.iloc[:, 0],y=euro_rate_data.iloc[:, 1],yaxis="y2",name="ドル円") |
でそれぞれのデータをグラフにセット
1 2 | adjust1 = (imm_euro_data.iloc[:, 1].max() - imm_euro_data.iloc[:, 1].min())/10 / 2adjust2 = (euro_rate_data.iloc[:, 1].max() - euro_rate_data.iloc[:, 1].min())/10 / 2 |
で余白を設定してグラフ表示を見やすくする
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | layout = plotly.graph_objs.Layout( title="複合グラフ", xaxis=dict(title="日付"), yaxis=dict( title="IMMポジション差引数", range=[imm_euro_data.iloc[:, 1].min() - adjust1, imm_euro_data.iloc[:, 1].max() + adjust1]), yaxis2=dict( title="ユーロ/ドルレート", range=[euro_rate_data.iloc[:, 1].min() - adjust2, euro_rate_data.iloc[:, 1].max() + adjust2], overlaying="y1", side="right", showgrid=False)) |
で
複号グラフの設定
1 2 3 | data = [imm_graph, euro_graph]fig = plotly.graph_objs.Figure(data=data, layout=layout)fig.show() |
で
データ表示
これでユーロドルでの
IMMポジションの比率
ユーロドルの現状がわかりやすくなる