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株式や為替などの市場で取引する場合、取引判断の材料となる価値領域を特定することが重要です。 そのための一つの方法として、出来高プロファイルをプロットします。
この記事では、出来高分布を調べるための定量的な方法を示します。
pandas-datareaderのインストール
pipコマンドでインストールします。
\[ \begin{array}{|l|} \hline \verb!pip install setuptools!\\ \verb!pip install pandas_datareader!\\ \hline \end{array} \]plotlyのインストール
データプロットはPlotlyでレンダリングします。 pipコマンドでPlotlyをインストールします。
\[ \begin{array}{|l|} \hline \verb!pip install plotly!\\ \hline \end{array} \]kaleidoのインストール
Kaleidoで画像保存します。pipコマンドでKaleidoインストールします。
\[ \begin{array}{|l|} \hline \verb!pip install kaleido!\\ \hline \end{array} \]出来高プロファイルをプロットします
\[ \begin{array}{|l|} \hline \verb!import pandas_datareader.data as web!\\ \verb!import datetime!\\ \verb!!\\ \verb!Y = datetime.date.today().year!\\ \verb!M = datetime.date.today().month!\\ \verb!D = datetime.date.today().day!\\ \verb!!\\ \verb!#データを取得!\\ \verb!#例としてバンガード S&P500 ETF (VOO)の過去1年のデータを取得!\\ \verb!voo = web.DataReader(!\\ \verb! 'VOO','stooq',!\\ \verb! start=datetime.datetime(Y-1,M,D))!\\ \verb!!\\ \verb!import plotly.express as px!\\ \verb!!\\ \verb!px.histogram(voo, x='Volume', y='Close', nbins=150, orientation='h')!\\ \verb!fig.write_image('sample.png')!\\ \hline \end{array} \]重要な出来高が蓄積されているエリアは、出来高の多いノード（またはクラスター）を形成する。 これらの出来高ノードは、注視すべき重要な価格水準を判断するのに役立ちます。
