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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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線グラフで特定期間だけを色付けする

mufufu
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総合スコア37

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2022/02/21 04:58

線グラフを作り、特定期間だけを色付けしたいです。1日だけなら、画像のように

「plt.axvline(x = '2021-04-14', color = 'red', ls = 'dotted')」を使っていれられました。

色付けの期間を2021-04-14~2021-05-14としたい場合はどのようにしたらいいですか?
また、特定期間を青にしたい場合や網掛けなどにデザインを変えたい場合はどうしたら、いいですか?

イメージ説明

python

コード #BM(QQQ,SPY)をグラフにいれて比較 #①5銘柄で効率的フロンティアを抽出 #②QQQとSPYの保有率は「0」とした #③QQQとSPYの数字も取得するが、効率的フロンティアの計算式には加えない #④効率的フロンティアとSPY,QQQのみを表示させる #%matplotlib inline import numpy as np import pandas_datareader.data as web import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import scipy.stats as ss from matplotlib.animation import FuncAnimation import japanize_matplotlib import pandas_datareader.data as web #データのダウンロードライブラリ AAPL=web.DataReader("AAPL", "yahoo","2017/1/1")['Adj Close'] MSFT=web.DataReader("MSFT", "yahoo","2017/1/1")['Adj Close'] AMZN=web.DataReader("AMZN", "yahoo","2017/1/1")['Adj Close'] GOOG=web.DataReader("GOOG", "yahoo","2017/1/1")['Adj Close'] PSQ=web.DataReader("PSQ", "yahoo","2017/1/1")['Adj Close'] QQQ=web.DataReader("QQQ", "yahoo","2017/1/1")['Adj Close'] SPY=web.DataReader("SPY", "yahoo","2017/1/1")['Adj Close'] AAPL=AAPL/AAPL.iloc[0]#株価の指数化 lnAAPL=np.log(AAPL) dlnAAPL=lnAAPL.diff().dropna() MSFT=MSFT/MSFT.iloc[0] MSFT lnMSFT=np.log(MSFT) dlnMSFT=lnMSFT.diff().dropna() AMZN=AMZN/AMZN.iloc[0] AMZN lnAMZN=np.log(AMZN) dlnAMZN=lnAMZN.diff().dropna() GOOG=GOOG/GOOG.iloc[0] GOOG lnGOOG=np.log(GOOG) dlnGOOG=lnGOOG.diff().dropna() PSQ=PSQ/PSQ.iloc[0] PSQ lnPSQ=np.log(PSQ) dlnPSQ=lnPSQ.diff().dropna() QQQ=QQQ/QQQ.iloc[0] QQQ lnQQQ=np.log(QQQ) dlnQQQ=lnQQQ.diff().dropna() SPY=SPY/SPY.iloc[0] SPY lnSPY=np.log(SPY) dlnSPY=lnSPY.diff().dropna() def portfolio_rebalance(tsd1,tsd2,tsd3,tsd4,tsd5,tsd6,tsd7): port=pd.concat([tsd1,tsd2,tsd3,tsd4,tsd5,tsd6,tsd7],axis=1).dropna() port.columns=('p1','p2','p3','p4','p5','p6','p7') port['a1']=0 port['a2']=0 port['a3']=0 port['a4']=0 port['a5']=0 port['a6']=0 port['a7']=0 port['v']=1 n=len(port) p1=port['p1'].iloc[0] p2=port['p2'].iloc[0] p3=port['p3'].iloc[0] p4=port['p4'].iloc[0] p5=port['p5'].iloc[0] p6=port['p6'].iloc[0] p7=port['p7'].iloc[0] v=port['v'].iloc[0] a1=float(v*0.126/p1) a2=float(v*0.172/p2) a3=float(v*0.068/p3) a4=float(v*0.107/p4) a5=float(v*0.527/p5) a6=float(v*0/p6) a7=float(v*0/p7) port.iloc[0,3]=a1 port.iloc[0,4]=a2 port.iloc[0,5]=a3 port.iloc[0,6]=a4 port.iloc[0,7]=a5 port.iloc[0,8]=a6 port.iloc[0,9]=a7 for i in range(1,len(port)): p1=port['p1'].iloc[i]#今日のAAPLの株価 p2=port['p2'].iloc[i]#今日のMSFTの株価 p3=port['p3'].iloc[i]#今日のAMZNの株価 p4=port['p4'].iloc[i]#今日のAMZNの株価 p5=port['p5'].iloc[i]#今日のAMZNの株価 p6=port['p6'].iloc[i]#今日のAMZNの株価 p7=port['p7'].iloc[i]#今日のAMZNの株価 p1_0=port['p1'].iloc[i-1]#前日のAAPLの株価 p2_0=port['p2'].iloc[i-1]#前日のMSFTの株価 p3_0=port['p3'].iloc[i-1]#前日のAMZNの株価 p4_0=port['p4'].iloc[i-1]#前日のAMZNの株価 p5_0=port['p5'].iloc[i-1]#前日のAMZNの株価 p6_0=port['p6'].iloc[i-1]#前日のAMZNの株価 p7_0=port['p7'].iloc[i-1]#前日のAMZNの株価 a1_0=port['a1'].iloc[i-1]#前日のAAPLの保有株数 a2_0=port['a2'].iloc[i-1]#前日のMSFTの保有枚数 a3_0=port['a3'].iloc[i-1]#前日のAMZNの保有枚数 a4_0=port['a4'].iloc[i-1]#前日のAMZNの保有枚数 a5_0=port['a5'].iloc[i-1]#前日のAMZNの保有枚数 a6_0=port['a6'].iloc[i-1]#前日のAMZNの保有枚数 a7_0=port['a7'].iloc[i-1]#前日のAMZNの保有枚数 v_0=port['v'].iloc[i-1]#前日のリバランスポートフォリオの価値 #v=a1_0*(p1-p1_0)+a2_0*(p2-p2_0)+v_0#今日のリバランスポートフォリオの価値 v=a1_0*p1+a2_0*p2+a3_0*p3+a4_0*p4+a5_0*p5#今日のリバランスポートフォリオの価値 port.iloc[i,14]=v#リバランスポートフォリオの価値のアップデート port.iloc[i,7]=a1#AAPLの株数のアップデート port.iloc[i,8]=a2#MSFTの株数のアップデート port.iloc[i,9]=a3#AMZNの株数のアップデート port.iloc[i,10]=a4#AMZNの株数のアップデート port.iloc[i,11]=a5#AMZNの株数のアップデート port.iloc[i,12]=a6#AMZNの株数のアップデート port.iloc[i,13]=a7#AMZNの株数のアップデート port['v2']=port.p1/5+port.p2/5+port.p3/5+port.p4/5+port.p5/5 #リバランスの無いポートフォリオの価値 return port port=portfolio_rebalance(AAPL,MSFT,AMZN,GOOG,PSQ,QQQ,SPY) plt.figure(figsize=(15, 15), dpi=50)#グラフの大きさ #下記の内容は対数変換されたデータをプロット # lnport.v.plot(label="効率的フロンティア",linewidth=1.0) # lnport.v2.plot(label="ウェイトを3等分",linewidth=1.0) # lnAAPL.plot(label='AAPL',style='-.',fontsize=30)#目盛りの文字の大きさを変更 # lnMSFT.plot(label='MSFT',linestyle='--',fontsize=30)#目盛りの文字の大きさを変更 # lnAMZN.plot(label='AMZN',linestyle='--',fontsize=30)#目盛りの文字の大きさを変更 #下記は元のプロット port.v.plot(label="効率的フロンティア",linewidth=1.0) QQQ.plot(label='QQQ',linestyle="solid",fontsize=30)#目盛りの文字の大きさを変更 SPY.plot(label='SPY',linestyle="solid",fontsize=30)#目盛りの文字の大きさを変更 plt.axvline(x = '2021-04-14', color = 'red', ls = 'dotted') plt.margins(x=0) plt.legend(loc="upper left",fontsize=30) plt.grid(True) plt.title("効率的フロンティア、SP500、NASDAQ100、パフォーマンス",fontsize=40) plt.show()

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2022/02/21 12:11

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