株や仮想通貨などのテクニカル分析をPythonで行いたいとき、最も便利なライブラリの一つが「TA-Lib(Technical Analysis Library)」です。
この記事では、TA-Libの基本からGoogle Colabでの導入方法、代表的なインジケーターの使い方までを、初心者にもわかりやすく解説します。
TA-Libとは?
**TA-Lib(Technical Analysis Library)**は、数百種類ものテクニカル指標を簡単に扱えるライブラリで、特に以下のような指標が使えます:
- 移動平均線(SMA、EMA)
- ボリンジャーバンド(BBANDS)
- MACD(移動平均収束拡散法)
- RSI(相対力指数)
- ストキャスティクス(STOCH)
Google ColabでTA-Libを使うための準備
ColabではTA-Libが標準ではインストールされていません。以下の手順で導入が必要です。
# 1. TA-LibのCライブラリをインストール
!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
%cd ..
# 2. Python用のTA-Libライブラリをインストール
!pip install git+https://github.com/TA-Lib/ta-lib-python.git@TA_Lib-0.5.0
# 3. 確認
import talib
print(talib.__version__)
普通のライブラリであれば
!pip install Ta-Lib
でインストールできますが、TaLibはそれだけではうまくいきません。
新しいバージョンだとエラーになったので、古いバージョンを使用しました。
インストールは時間がかかります。
サンプルデータの準備(pandas + yfinance)
まずはYahooファイナンスから株価データを取得します。
import yfinance as yf
import pandas as pd
# 例:Appleの過去90日分の日足データ
df = yf.download("AAPL", period="90d", interval="1d")
df.head()
代表的なインジケーターの使い方
📌 単純移動平均線(SMA)
df["SMA_20"] = talib.SMA(df["Close"]['AAPL'], timeperiod=20)
📌 ボリンジャーバンド
upper, middle, lower = talib.BBANDS(df["Close"]['AAPL'], timeperiod=20)
df["BB_upper"] = upper
df["BB_middle"] = middle
df["BB_lower"] = lower
📌 RSI(相対力指数)
df["RSI"] = talib.RSI(df["Close"]['AAPL'], timeperiod=14)
📌 MACD
macd, signal, hist = talib.MACD(df["Close"]['AAPL'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
df["MACD"] = macd
df["Signal"] = signal
df["Hist"] = hist
インジケーターを可視化してみよう(matplotlib)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(14, 6))
plt.plot(df["Close"]['AAPL'], label="Close Price")
plt.plot(df["SMA_20"], label="SMA 20")
plt.plot(df["BB_upper"], label="BB Upper", linestyle="--", alpha=0.7)
plt.plot(df["BB_lower"], label="BB Lower", linestyle="--", alpha=0.7)
plt.title("価格とテクニカル指標")
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()
✅ まとめ:TA-Libでできること
TA-Libを使えば、わずか数行で様々なテクニカル指標の実装が可能になります。
- 数十種類のテクニカル指標を一瞬で計算
- Pythonだけでシンプルな自動売買の分析基盤を構築
- Google Colabで無料・インストール不要の環境で手軽に始められる
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