原油と金価格の取得 – Linux & Android Dialy

自国と各国の経済指標とかをまとめて可視化
為替れーと、原油とか金、ビットコインの推移を見れることが
できるものを作成する

GPTで調べると

以下の要件に基づいて、経済指標や各種市場データをまとめて可視化するツールを作成する方法を提案します。

—

### **プロジェクト概要**
#### **目的**
– 各国の経済指標や市場データをまとめて可視化。
– 為替レート、原油価格、金価格、ビットコイン価格の推移をリアルタイムで確認可能。

#### **必要な機能**
1. **データ取得**
– 経済指標（GDP、失業率、インフレ率など）
– 為替レート（主要通貨ペア: USD/JPY、EUR/USDなど）
– 原油価格（WTI、ブレント）
– 金価格（トロイオンス単位）
– 仮想通貨（ビットコイン、イーサリアムなど）

2. **データの可視化**
– 時系列グラフ（過去の推移）
– ダッシュボード形式でのリアルタイム表示

3. **通知機能（任意）**
– 為替レートや価格の変動が大きい場合にアラートを送信。

4. **多言語対応（日本語/英語）**

—

### **開発環境**
#### **プログラミング言語**
– Python（データ取得、可視化に適切）

#### **使用ライブラリ・API**
– **データ取得**
– 為替レート: [ExchangeRate-API](https://www.exchangerate-api.com/) or [Alpha Vantage](https://www.alphavantage.co/)
– 原油・金価格: [Yahoo Finance API](https://rapidapi.com/apidojo/api/yahoo-finance1/)
– 仮想通貨: [CoinGecko API](https://www.coingecko.com/) or [CoinMarketCap API](https://coinmarketcap.com/api/)
– 経済指標: [OECD API](https://data.oecd.org/) or [World Bank API](https://data.worldbank.org/)

– **データ可視化**
– `Plotly`（インタラクティブなグラフ）
– `Dash`（ダッシュボード作成）
– `matplotlib`（簡易な静的グラフ）

– **バックエンド**
– Flask または FastAPI（Webアプリケーションのベース）

– **フロントエンド**
– Dash（Pythonのみで作成可能）

#### **サーバー**
– ローカル開発: PCまたはRaspberry Pi（Pi 5が最適）
– デプロイ: AWS、GCP、Heroku、またはVPS

—

### **基本的な実装手順**

1. **データ取得モジュールの作成**
– 各APIからデータを取得するPythonモジュールを作成。
– 必要に応じて取得データをCSVまたはデータベース（SQLiteなど）に保存。

2. **データ処理**
– Pandasを使用してデータを加工（例: 日付フォーマットの統一、不要な列の削除）。
– 過去1年分などの期間を指定してデータをフィルタリング。

3. **可視化**
– Plotlyでインタラクティブなグラフを作成。
– 例: 為替レートの時系列推移を折れ線グラフで表示。

4. **ダッシュボードの作成**
– Dashを使い、リアルタイムにデータが更新されるダッシュボードを構築。
– 各市場データをカード形式やグラフで整理。

5. **通知機能（オプション）**
– 適当な閾値を設定し、変動が大きい場合にLINE Notifyやメールでアラート送信。

—

### **プロジェクトの初期設計例**

#### **ディレクトリ構造**
“`
economy_dashboard/
├── app.py # メインスクリプト
├── data_fetcher/
│ ├── forex.py # 為替データ取得
│ ├── commodities.py # 原油/金価格取得
│ ├── crypto.py # 仮想通貨データ取得
│ └── indicators.py # 経済指標取得
├── templates/ # DashやFlaskのHTMLテンプレート
├── static/ # CSS/JSファイル
└── requirements.txt # 必要ライブラリ
“`

#### **ダッシュボードイメージ**
– **ヘッダー**
– 今日の日付と最新の市場状況（例: USD/JPY、ビットコイン価格など）。
– **メインセクション**
– 為替レート推移グラフ
– 原油価格と金価格の時系列データ
– 仮想通貨の市場状況
– **サイドバー**
– 通知の設定や期間選択。

—

### **サンプルコード（Dashを使った可視化）**

```python
import dash
from dash import dcc, html
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go

# サンプルデータ
data = {
    "Date": pd.date_range(start="2024-01-01", periods=10, freq="D"),
    "USD_JPY": [130 + i for i in range(10)],
    "Bitcoin": [30000 + i * 500 for i in range(10)],
}
df = pd.DataFrame(data)

# Dashアプリ
app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div([
    html.H1("経済指標ダッシュボード"),
    dcc.Graph(
        id="forex_chart",
        figure={
            "data": [
                go.Scatter(x=df["Date"], y=df["USD_JPY"], mode="lines", name="USD/JPY"),
                go.Scatter(x=df["Date"], y=df["Bitcoin"], mode="lines", name="Bitcoin"),
            ],
            "layout": go.Layout(title="為替とビットコインの推移", xaxis_title="日付", yaxis_title="価格"),
        },
    ),
])

if __name__ == "__main__":
    app.run_server(debug=True)
```

—

### **今後の拡張案**
1. **AI活用**
– 市場予測モデルを構築し、将来のトレンドを予測。
2. **モバイル対応**
– スマホで見やすいUIを設計。
3. **ユーザー設定**
– 関心のある国や通貨ペアを選択可能に。

作成を進める中で質問や具体的な実装サポートが必要であれば、ぜひお知らせください！

となった

まずはWTIからやるので

commodities.py

を作成する

import requests
import datetime

def fetch_commodities_data(api_key, symbol, interval="1d", range="1mo"):
    """
    Fetch commodity prices such as crude oil (WTI/Brent) or gold.

    Parameters:
        api_key (str): API key for the Yahoo Finance or similar API.
        symbol (str): Symbol of the commodity (e.g., CL=F for WTI Crude Oil, GC=F for Gold).
        interval (str): Data interval (e.g., '1d', '1wk').
        range (str): Data range (e.g., '1mo', '3mo', '1y').

    Returns:
        dict: Parsed JSON response containing commodity price data.
    """
    base_url = "https://query1.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/"
    url = f"{base_url}{symbol}"

    params = {
        "region": "US",
        "lang": "en",
        "interval": interval,
        "range": range,
    }

    headers = {
        "x-api-key": api_key
    }

    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()
        return data

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Error fetching commodity data: {e}")
        return None

# Example usage
if __name__ == "__main__":
    API_KEY = "your_api_key_here"  # Replace with your actual API key
    symbol_wti = "CL=F"  # WTI Crude Oil
    symbol_gold = "GC=F"  # Gold

    # Fetch WTI data
    wti_data = fetch_commodities_data(API_KEY, symbol_wti)
    if wti_data:
        print("WTI Data:", wti_data)

    # Fetch Gold data
    gold_data = fetch_commodities_data(API_KEY, symbol_gold)
    if gold_data:
        print("Gold Data:", gold_data)

というコードが提示された

しかし確かAPIキーなしでも動作する

yfinance API を使って株のデータを取得する

も参考にする

Python で過去の株価データを CSVデータで取得する
でもキーは不要で動く

Pythonでリアルタイムな株価を取得する方法
でも同じ

[解説]Pythonを用いた株価・経済データの取得方法をまとめてみた

でもキーは不要

ということで
原油/金価格取得のため yfinance を使い python で取得したい
というように変更

import yfinance as yf

def fetch_commodities_data(symbol, start_date, end_date):
    """
    Fetch commodity prices such as crude oil (WTI/Brent) or gold using yfinance.

    Parameters:
        symbol (str): Symbol of the commodity (e.g., 'CL=F' for WTI Crude Oil, 'GC=F' for Gold).
        start_date (str): Start date for historical data in 'YYYY-MM-DD' format.
        end_date (str): End date for historical data in 'YYYY-MM-DD' format.

    Returns:
        DataFrame: Pandas DataFrame containing the historical price data.
    """
    try:
        data = yf.download(symbol, start=start_date, end=end_date)
        return data
    except Exception as e:
        print(f"Error fetching commodity data: {e}")
        return None

# Example usage
if __name__ == "__main__":
    symbol_wti = "CL=F"  # WTI Crude Oil
    symbol_gold = "GC=F"  # Gold

    # Define the date range
    start_date = "2023-01-01"
    end_date = "2023-12-31"

    # Fetch WTI data
    wti_data = fetch_commodities_data(symbol_wti, start_date, end_date)
    if wti_data is not None:
        print("WTI Data:")
        print(wti_data)

    # Fetch Gold data
    gold_data = fetch_commodities_data(symbol_gold, start_date, end_date)
    if gold_data is not None:
        print("Gold Data:")
        print(gold_data)

となって実行すると

[*********************100%***********************]  1 of 1 completed
WTI Data:
Price           Close       High        Low       Open  Volume
Ticker           CL=F       CL=F       CL=F       CL=F    CL=F
Date                                                          
2023-01-03  76.930000  81.500000  76.599998  80.570000  338520
2023-01-04  72.839996  77.419998  72.730003  77.250000  352434
2023-01-05  73.669998  74.919998  72.459999  73.250000  300731
2023-01-06  73.769997  75.470001  73.239998  73.970001  258128
2023-01-09  74.629997  76.739998  73.470001  73.470001  329290
...               ...        ...        ...        ...     ...
2023-12-22  73.559998  74.980003  73.389999  73.910004  222600
2023-12-26  75.570000  76.180000  73.129997  73.559998  208715
2023-12-27  74.110001  75.660004  73.769997  75.320000  253323
2023-12-28  71.769997  74.400002  71.720001  73.800003  262748
2023-12-29  71.650002  72.620003  71.250000  71.989998  214486

[250 rows x 5 columns]
[*********************100%***********************]  1 of 1 completed
Gold Data:
Price             Close         High          Low         Open Volume
Ticker             GC=F         GC=F         GC=F         GC=F   GC=F
Date                                                                 
2023-01-03  1839.699951  1839.699951  1836.199951  1836.199951     29
2023-01-04  1852.800049  1859.099976  1845.599976  1845.599976     25
2023-01-05  1834.800049  1855.199951  1834.800049  1855.199951     24
2023-01-06  1864.199951  1868.199951  1835.300049  1838.400024     26
2023-01-09  1872.699951  1880.000000  1867.000000  1867.000000     62
...                 ...          ...          ...          ...    ...
2023-12-22  2057.100098  2068.699951  2052.199951  2055.699951    202
2023-12-26  2058.199951  2060.800049  2054.199951  2060.000000     64
2023-12-27  2081.899902  2081.899902  2064.800049  2067.300049    586
2023-12-28  2073.899902  2087.300049  2066.500000  2081.600098    338
2023-12-29  2062.399902  2068.899902  2062.100098  2068.000000     47

[250 rows x 5 columns]

となる

さらにデータをCSVに保存するので

import yfinance as yf

def fetch_commodities_data(symbol, start_date, end_date):
    """
    Fetch commodity prices such as crude oil (WTI/Brent) or gold using yfinance.

    Parameters:
        symbol (str): Symbol of the commodity (e.g., 'CL=F' for WTI Crude Oil, 'GC=F' for Gold).
        start_date (str): Start date for historical data in 'YYYY-MM-DD' format.
        end_date (str): End date for historical data in 'YYYY-MM-DD' format.

    Returns:
        DataFrame: Pandas DataFrame containing the historical price data.
    """
    try:
        data = yf.download(symbol, start=start_date, end=end_date)
        return data
    except Exception as e:
        print(f"Error fetching commodity data: {e}")
        return None

# Example usage
if __name__ == "__main__":
    symbol_wti = "CL=F"  # WTI Crude Oil
    symbol_gold = "GC=F"  # Gold

    # Define the date range
    start_date = "2023-01-01"
    end_date = "2023-12-31"

    # Fetch WTI data
    wti_data = fetch_commodities_data(symbol_wti, start_date, end_date)
    if wti_data is not None:
        print("WTI Data:")
        print(wti_data)
        wti_data.to_csv("wti_data.csv")

    # Fetch Gold data
    gold_data = fetch_commodities_data(symbol_gold, start_date, end_date)
    if gold_data is not None:
        print("Gold Data:")
        print(gold_data)
        gold_data.to_csv("gold_data.csv")

として実行

とりあえず問題なし

次は経済指標だが
カレンダーは
メルマガから取得するより
Browser use で経済指標カレンダーを取得した方が早いかもしれない

https://fx.minkabu.jp/indicators
へアクセスし、今日の経済指標カレンダーの日程を取得

これで一応は取得できてるみたい

結果を保存したいので
https://fx.minkabu.jp/indicators
へアクセスし、今日の経済指標カレンダーの日程を取得。結果をcalendar.txt へ保存
としたけどできなかった

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