金融パターンの認識をマスターする

第1章. Pythonで財務データをインポートして処理する

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

この章（ ）では、コーディングを通じて財務データを分析するために必要な基礎を固める。そのためには、適切なソフトウェアをダウンロードし、過去のデータを自動的に取得するアルゴリズムを作成するなど、いくつかの準備が必要である。

この章の終わり（ ）までには、Pythonを使って過去の財務データを自動的にインポートする方法を知っているはずであり、このスキルはあなたの時間を節約するはずである。それでは始めよう。

環境をインストールする

最初の ステップは、アルゴリズムの成功に必要な環境とその他すべてを準備することである。そのためには2つのプログラミングが必要だ：

• Pythonインタプリタ：コードを記述し実行するために使用する。
• データベースとして使用するチャートおよび財務ソフトウェア

Pythonインタプリタから始めよう。私はSPYDER というソフトウェアを使っている。JupyterやPyCharmといった他のソフトウェアの方が馴染みがある人もいるかもしれないが、プロセスは同じだ。SPYDERは公式Webサイトからダウンロードすることができるし、Anacondaという大きなパッケージの一部としてダウンロードすることもできる。SPYDERはオープンソースのフリーソフトウェアである。

SPYDERのインタフェースは図1-1のように3つのウィンドウに分かれている。左側のウィンドウは、後に実行されるコードを記述するために使用される（アルゴリズムが実行され、コードが適用されるように指示される）。通常、このエリアには複数のコード行が表示される。

右上のウィンドウは変数エクスプローラーだ。変数が格納されるたびに、そこでそれを見ることができる。右下のウィンドウはコンソールで、エラーであれ出力であれ、コードの結果を表示する。

図1-1. SPYDERのインタフェース

、コード内で定義・使用できるデータはいくつかのカテゴリーに分類される：

整数

これらは 、正の数にも負の数にもなる。例としては-8と745がある。ただし、-2147483648から2147483647の間に限定される。この範囲外の数値はlongと呼ばれる別のデータ型とみなされる。データ型の違いはメモリに関係している。整数は32ビット幅だが、longは64ビット幅である。

フロート

これらは 、18.54や311.52のような小数点を持つ実数である。

文字列

これらは変数に格納された単語（ ）である。より科学的には、構造化された文字（テキスト）のセットである。Pythonでは、文字列は一重引用符か二重引用符で囲んで書く。

図1-1のコードの1行目で、age という変数を定義し、13にセットした。このコードを実行すると、変数エクスプローラーにint （整数）型と13の値を持つage が作成されるはずである。3行目では、height 変数を184.50（したがってfloatデータ型）に定義するコードを実行した。

変数の定義の隣に、in centimeters というフレーズを書き、その前にハッシュマークを付けていることに注目してほしい。これは ...