【Python】１分足を自由な時間足に変更する方法|サンプルコードを紹介

こんにちは、こがたです。

こがた

システムトレードをやろうと学習中なのですが、１分足のデータを好きな期間の足に変更したいと思いコーディングしました！

この記事では１分足のデータ(CSV)を好きな期間の足に変えてCSV出力するPythonのコードを紹介します。

対象読者

Pythonで１分足データを加工したい
好きな期間のローソク足を作成したい
PythonでCSVファイルを扱いたい
自分でチャートを作りたい

コードの一部を変更すれば５分足などから作成することもできるので試してみてください。

CSVの読み書きの方法もわかるので参考にしてもらえたら嬉しいです！

用意するデータ
実装(好きな期間のローソク足情報を作成)
システムトレードをやるためには
1. プログラミングを利用する場合
最後に

用意するデータ

この記事では以下のようなDataFrame(１分足データ)から好きな期間のローソク足データを作成していきます。

まずは以下の項目がある１分足のDataFrameを用意してください。

列情報

open:始値
high:高値
low:安値
close:終値
volume:出来高
day:日付(どのようなフォーマットでも問題ありません)
datetime:日時(datetime型としてください)

ローソク足データは『AXIORY』や『OANDA』より入手することができます。

実装(好きな期間のローソク足情報を作成)

これからは用意した情報から好きな期間のローソク足を作成していきます。

ローソク足作成の流れ

1分足データの用意(CSVファイルの読み込み)
日付ごとにループさせて情報参照
指定した期間ごとにループさせて情報取得
結果データを扱う(CSVファイルへ書き出し)

モジュールの読み込み

以下を実行して必要なモジュールを読み込みます。

# モジュール読み込み
import os
import numpy as np
import pandas as pd

import datetime
import math

１分足データ(CSVファイル)の読み込み

# 1分足ファイルの読み込み
# データ準備
file_path = 'CSVファイルのパス'
origin_df = pd.read_csv(file_path)

CSVファイルが準備するデータの形になっていたら、読み込むだけで利用するDataFrameになります。

CSVファイルの形が違う場合はDataFrame型にしてから変形させるか、CSVファイルを修正してください。

好きな期間のデータ作成

ここからは一気にデータを作成してきます。

ここでは１分足から１時間足を作成していきます。

# まとめる足：分単位
chart_term = 60

# 日付のリスト
origin_day = origin_df.groupby('day').mean().index

# 結果リスト
result_list = []

# 日付の繰り返し
for day in origin_day:
  print(day)
  day_df = origin_df[origin_df['day'] == day]
  
  start_time = pd.to_datetime(day)
  for i in range(math.ceil(len(day_df) / chart_term)):
    end_time = start_time + datetime.timedelta(minutes=chart_term-1)
    term_df = day_df[(day_df['datetime']>=start_time) & (day_df['datetime']<=end_time)]
    if len(term_df) == 0:
      continue

    # 列ごとのデータ
    open = term_df['open'].values[0]
    close = term_df['close'].values[-1]
    high = term_df.max()['high']
    low = term_df.min()['low']
    volume = term_df.sum()['volume']

    result_list.append([start_time, open, high, low, close, volume])

    # 次ループのために開始時間追加
    start_time = start_time + datetime.timedelta(minutes=chart_term)

# 結果
result_df = pd.DataFrame(result_list)
result_df.columns = ['datetime', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']
result_df = result_df.sort_values('datetime')

# CSV書き込み
result_df.to_csv("書き出すCSVファイルのパス")

「chart_term」変数に好きな期間の分を設定していください。
(例：日足にしたい場合は「1440」と設定してください)

日付、時間を確認しながら作成しているので、多少データに抜け漏れがあっても正確にデータを作成することができます！

コード自体はすごくシンプルなので、改良して利用してみてください！

こがた

もっとよいコーディング方法がありましたら教えてくださると嬉しいです><

ローソク足データからのチャート表示方法は↓↓↓をご覧ください！