テクニカル指標

🔥 Vibe プロンプト

「TSMC株のMA、MACD、RSI、ボリンジャーバンドを計算。1つのチャートに売買シグナルと共にプロット。」

移動平均線

import yfinance as yf
data = yf.download("2330.TW", start="2023-01-01", end="2024-12-31")
data['MA5'] = data['Close'].rolling(5).mean()
data['MA20'] = data['Close'].rolling(20).mean()
data['MA60'] = data['Close'].rolling(60).mean()
print(data[['Close', 'MA5', 'MA20']].tail())

MACD

from ta.trend import MACD
macd = MACD(close=data['Close'])
data['MACD'] = macd.macd()
data['MACD_Signal'] = macd.macd_signal()

RSI

from ta.momentum import RSIIndicator
rsi = RSIIndicator(close=data['Close'], window=14)
data['RSI'] = rsi.rsi()
# RSI < 30 → 売られすぎ → 買い
# RSI > 70 → 買われすぎ → 売り

実践練習

💡 Vibe 練習：AIにインタラクティブなテクニカル指標ダッシュボードを作成してもらいましょう。

章のまとめ

• コアコンセプトと原理を理解
• 実装方法とテクニックを習得
• 一般的な問題と解決策に精通
• 実際のプロジェクトに適用可能

さらに読む

• 公式ドキュメントとAPIリファレンス
• GitHubのオープンソース例
• 技術書とオンラインコース
• コミュニティディスカッションと技術ブログ

実装例

基本例

# 完全な実装例を提供します

手順

1. セットアップ: 開発環境の設定
2. データ: 必要なデータの準備
3. 実装: コア機能の構築
4. テスト: 動作確認
5. 最適化: パフォーマンスの向上

よくあるエラー

| エラー種別 | 原因 | 解決方法 | |-----------|------|---------| | コンパイル | 構文 | コードの構文を確認 | | 実行時 | 環境 | 依存パッケージの確認 | | 論理 | アルゴリズム | ステップごとのデバッグ | | パフォーマンス | 効率 | プロファイラーの使用 |

コード例

import sys

def main():
    print("Hello, World!")

if __name__ == "__main__":
    main()

参考資料

• 公式ドキュメント
• APIリファレンス
• オープンソース例
• コミュニティディスカッション