Win11 WSL2 Ubuntu Python yfinance

日足為替情報取得アップデート

ここまでで、日足為替情報取得ファイルの実行確認できました。
引き続き、日足為替情報取得アップデートファイルを作成します。
これまでは、730日分の４時間足データを取得することからファイルを作成してきました。
しかし、毎回古い730日分の４時間足データを取得するのは無駄があります。
最新の10日分ぐらいの４時間足データを取得し、古いデータをアップデートすることにより、 効率化します。
日足為替情報取得 yfin_audjp_test3.py ファイルを改造します。

４時間足為替情報取得アップデートへの変更

日足為替情報取得 yfin_audjp_test3.py ファイルから変更して行きます。

1. 取得期間変更

   ４時間足データの取得期間を730日から10日にし、ダウンロード時間を短縮します。
   df = yf.download(pair, period='10d', interval='4h', auto_adjust=True)

2. ４時間足過去データの読出

   yfin_audjp_test3.py で４時間足過去データを

   /home/yamada/public_html/manep/yfin_audjp_4h.csv
   

   に保存しました。
   これを読みだします。

   dfd_4h = pd.read_csv('/home/yamada/public_html/manep/yfin_audjp_4h.csv', index_col='Datetime')
   

   Datetime の値をデータフレームのインデックスラベルとして使いたいので index_col 引数を指定します。
   index_col = 'Datetime'

3. ４時間足過去データの最後

   ４時間足過去データの最後のデータは４時間足が確定する前の未確定のデータなのでこれを削除します。
   dfd_4h = dfd_4h.drop(dfd_4h.index[-1])
   index[-1] は最後の行を指しています。
   

4. ４時間足過去データと最新データの結合

   ４時間足過去データ dfd_4h と最新データ df を結合します。
   dfd_4h1 = pd.concat([dfd_4h, df])

5. 重複した行の削除準備

   ４時間足データ値は有効数字が16桁もあります。
   有効数字を５桁ぐらいにしてから比較しないと上手く一致を検出できません。
   python 組込関数 round() を使います。
   round() は、ほぼ四捨五入です。
   引数には小数点何桁で丸めるかを指定します。
   dfd_4h1 = dfd_4h1.round(4)

6. 完全重複した行の削除

   drop_duplicates( ) を使用して重複した行を削除します。
   dfd_4h2 = dfd_4h1.drop_duplicates(keep='last')
   open,high,low,close がすべて同じ値の行は最新(keep='last')を残します。
   古い行は廃棄します。

7. 重複行削除データを保存

   出来上がった４時間足データを yfin_audjp_4h.csv として保存します。

   dfd_h2.to_csv('/home/yamada/public_html/manep/yfin_audjp_d.csv')
   

日足為替情報取得アップデートへの変更

引き続き、日足為替情報取得アップデートファイルを作成します。
yfin_audjp_test3.py ファイルを元に変更して行きます。

/home/yamada/public_html/manep/yfin_audjp_d.csv

dfd_d = pd.read_csv('/home/yamada/public_html/manep/yfin_audjp_d.csv', index_col='Datetime')

dfd_d2.to_csv('/home/yamada/public_html/manep/yfin_audjp_d.csv')

日足為替情報取得アップデートファイルまとめ

変更内容をまとめるとファイル内容は以下のようになります。

#!/home/yamada/miniconda3/bin/python3
#coding: utf-8

import yfinance as yf
import pandas as pd
import datetime
from pandas.tseries.offsets import Hour

pair='AUDJPY=X'

print("日本標準時(JST)現在時刻")
print(datetime.datetime.now())
df15 = yf.download(pair, period='1d', interval='15m', auto_adjust=True)
print(df15.tail())
df = yf.download(pair, period='10d', interval='4h', auto_adjust=True)
# df = yf.download(pair, period='730d', interval='4h', auto_adjust=True)
# 4時間足の時 max 730d まで
print(df.head())
print(df.tail())
print(df.info())

print('Volume 削除')
df.drop(labels=['Volume'], axis=1, inplace=True)
print(df.tail())

print("列 Close と 列 Open を入替")
df = df[['Open', 'High', 'Low', 'Close']]
print(df.tail())

print("カラムラベルの変更")
df.columns = ['open', 'high', 'low', 'close']
print(df.tail())

df0 = df.copy()
print("df0")
print(df0.tail())

# df.to_csv('/home/yamada/public_html/manep/yfin_audjp_4h.csv')
# 世界時（UTC）からの時差(+9時間)調整
df.index = df.index + Hour(9)
print('9H shift')
print(df.tail(5))
print("4時間足 過去データ読出")
dfd_4h = pd.read_csv(
'/home/yamada/public_html/manep/yfin_audjp_4h.csv',
 index_col='Datetime')
print(dfd_4h.tail(5))
# ラストデータ削除
dfd_4h = dfd_4h.drop(dfd_4h.index[-1])
print("過去データ+新データ")
dfd_4h1 = pd.concat([dfd_4h, df])
print(dfd_4h1.tail(5))

dfd_4h1=dfd_4h1.round(4)
dfd_4h2 = dfd_4h1.drop_duplicates(keep='last')
print("すべての列値が同じものは最新を残す")
print(dfd_4h2.tail(5))

print("4時間足 マージデータ yfin_audjp_4h.csv に書込")
dfd_4h2.to_csv('/home/yamada/public_html/manep/yfin_audjp_4h.csv')
print("4時間足処理終わり････････")

# 元データ df0 からの時差(+1時間)調整
df0.index = df0.index + Hour(1)
print('1H shift')
print(df.tail(20))

print("4時間足を日足に変換")
dfd = df0.resample('D').agg({
  'open': 'first',
  'high': 'max',
  'low': 'min',
  'close': 'last'})

print(dfd.tail(10))
print("すべての値が欠損値NaN行削除")
dfd = dfd.dropna(how='all')
print(dfd.tail(10))

print("できた日足の最初")
print(dfd.head())
# できた日足の最初は不十分な４時間足データ(６本に満たないデータ)
# から算出された可能性あり削除する
print("先頭行を削除")
dfd = dfd.iloc[1:]
print(dfd.head())
print("過去データ読出")
dfd_d = pd.read_csv(
'/home/yamada/public_html/manep/yfin_audjp_d.csv',
 index_col='Datetime')
print(dfd_d.tail(10))
# ラストデータ削除
dfd_d = dfd_d.drop(dfd_d.index[-1])

print("過去データ + 新データ")
dfd_d1 = pd.concat([dfd_d, dfd])
print(dfd_d1.tail(20))

dfd_d1 = dfd_d1.round(4)
dfd_d1 = dfd_d1.drop_duplicates(keep='last')
print("重複削除")
print(dfd_d1.tail(20))

print("日足データを yfin_audjp_d.csv に書込")
dfd_d1.to_csv('/home/yamada/public_html/manep/yfin_audjp_d.csv')

上記のファイル内容の
#!/home/yamada/miniconda3/bin/python3
～･･･～
最後
までをすべてをコピ－し、Python ファイルを作成します。
自分の PC Windows で TeraPad 等を使用して作成できたら
\\wsl.localhost\Ubuntu-22.04\home\yamada\public_html
に保存します。
ファイル名は
yfin_audjp_4h.py
とします。
文字コ－ドは、UTF-8N
BOM なし
改行コ－ドは、LF
です。

ここまでで、日足為替情報取得アップデートファイルが作成できました。
引き続き、このファイル実行して行きます。