取得した株価データを加工して、%表示で平均を出すようにしました。CSVに落とすと、日付の部分が「ユーザー定義」で落ちてきます。CVSで落とすときに日付を「日付」で様式は例えば「2022/5/3」に直してCSV落とす方法を模索しています。
加工したデータは画像のように「ユーザー定義」になっています。
python
1コード 2import sys 3import datetime as dt 4from pandas.tseries.offsets import BDay 5 6import numpy as np 7import pandas as pd 8 9import yfinance as yf 10from fredapi import Fred 11 12import matplotlib.pyplot as plt 13import seaborn as sns; sns.set() 14import japanize_matplotlib 15%matplotlib inline 16 17 18def get_stock_price(symbol_list, date_range): 19 20 df_all = pd.DataFrame() 21 22 for symbol in symbol_list: 23 print('取得中: ' + symbol) 24 df = yf.download( 25 tickers=symbol, 26 start=dt.datetime.strftime(date_range[0], '%Y-%m-%d'), 27 end=dt.datetime.strftime(date_range[1], '%Y-%m-%d')) 28 df.index = pd.to_datetime(df.index) 29 df_all = pd.concat( 30 [df_all, df.rename( 31 columns={'Adj Close': symbol}).loc[:, symbol]], 32 axis='columns', sort=False) 33 34 return df_all 35 36date_range = (dt.date(2014, 4, 21), dt.date(2022, 3, 28)) 37 38symbol_list_JP = ['8103.T', '1852.T', '7203.T','4246.T', '5208.T'] 39 40stock_price_JP = get_stock_price(symbol_list_JP, date_range).fillna(method='ffill').dropna() 41 42stock_price_JP.pct_change() 43 44stock_price_JP.pct_change().bfill(inplace=True) 45 46stock_price_JP_pct_change = stock_price_JP.pct_change() 47stock_price_JP_pct_change['port_m'] = stock_price_JP_pct_change.mean(axis=1) 48stock_price_JP_pct_change.to_csv('stock_price_JP_pct_change.csv',encoding='utf_8_sig') 49
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2022/05/04 12:34
2022/05/04 12:42
2022/05/04 15:15