- ファンダメンタル分析:
企業の財務状況や業績を評価して、投資価値を判断する方法です。以下は、企業の財務データを取得し、簡単な分析を行うPythonのコード例です。
# 必要なライブラリをインポート
import pandas as pd
import yfinance as yf
# 企業の株価データを取得
stock = yf.Ticker("銘柄コード")
history = stock.history(period="1y")
# 財務データを取得
financials = stock.financials
# 分析を行う
# 例: ROEの平均値を計算
roe_mean = financials['Return on Equity'].mean()
# 結果を表示
print("ROEの平均値:", roe_mean)
- テクニカル分析:
株価のチャートパターンや指標を分析し、将来の価格変動を予測する方法です。以下は、株価チャートを描画し、移動平均線を計算するPythonのコード例です。
# 必要なライブラリをインポート
import pandas as pd
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
# 企業の株価データを取得
stock = yf.Ticker("銘柄コード")
history = stock.history(period="1y")
# チャートを描画
plt.plot(history['Close'])
# 移動平均線を計算
history['MA_50'] = history['Close'].rolling(window=50).mean()
history['MA_200'] = history['Close'].rolling(window=200).mean()
# 移動平均線をプロット
plt.plot(history['MA_50'], label='50日移動平均')
plt.plot(history['MA_200'], label='200日移動平均')
# 凡例を表示
plt.legend()
# グラフを表示
plt.show()
- センチメント分析:
市場の心理状況やニュース、ソーシャルメディアの情報を分析し、投資判断に活用する方法です。以下は、Twitterのツイートから特定のキーワードを抽出し、感情分析を行うPythonのコード例です。