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オイルが上がってきているのが心配ですが、アメリカの半導体株上昇が日本の半導体株にも影響することを信じて、今日の日経平均は上がると予想しました。

市況メモ

	7/8終値	前日比
日経平均	66,819.05円	-1,437.69
ドル円(昨晩)	162.530円	+0.599
Dow	52,353.24$	-577.04
Nasdaq	25,870.65Pt	+51.96
SP500	7,480.8Pt	-26.28
金	4,075.050$	-26.065
銅	6.1181$	-0.0499
オイル	74.235$	+2.060
SOX	562.03Pt	+10.34

SOX指数: フィラデルフィア半導体指数。半導体関連の30銘柄で構成される株価指数

昨日の日経平均は前日に続き大幅続落となった一方、米主要3指数は高安まちまちの展開となりました。米イラン間の停戦合意への懸念が再燃し、原油価格が急騰したことがダウ平均を押し下げる重石となっています。その一方で、SOX指数は上昇。なかでもエヌビディア（NVIDIA）が大幅高となり、チャート上で200日移動平均線での底堅い反発を示したことがハイテク株の下支えとなりました。

投資関連ニュース

1. ダウ平均は大幅安 中東情勢の緊迫化が再燃 トランプ発言で動揺＝米国株概況 – 株探

9日05:50発表（超重要）。昨晩の米株は中東情勢の緊迫化再燃でダウが576ドル安と大幅反落。トランプ大統領がイランとの停戦終了の認識を示したことで原油が急騰、金利上昇が株価の押し下げ圧力となりました。

2. 日経平均8日大引け＝3日続落、1437円安の6万6819円 – 株探

8日15:32発表。昨日の東京現物市場は1,437円安と歴代級の急落を記録。サムスン決算を発端とする世界的な半導体利確売りに連れ安し、アドバンテストや東エレク、ファナックがインデックスの押し下げ役に。

3. 7月8日のNY為替・原油概況｜FX・為替ニュース – ザイFX！

9日発表（外為動向）。ニューヨーク外為市場で、ドル円は一時1ドル＝162円71銭まで再びドル買いが先行。トランプ氏の発言に伴う有事のドル買いと、米長期金利の再上昇がドル円の強力な下値を支える構図に。

4. ダウ先物は４３３ドル安 中東情勢緊迫化の再燃や原油高が重し 午後にＦＯＭＣ議事録＝米国株 – 株探

8日21:46発表（米現物寄り付き前情勢）。トランプ発言の第一報を受けた米先物市場の動揺を報じた詳報。原油の急騰がインフレ再燃の恐怖を刺激し、市場のセンチメントが一瞬で冷やされたプロセスが解説されています。

5. 明日の株式相場に向けて＝「韓国ＫＯＳＰＩ超連動」キオクシアの行方 – 株探

8日17:30発表（需給・戦略分析）。サムスン電子の過去最高益からの事実売りと、それに伴う日本株のボラティリティを総括。短期筋のパニック売りが一巡した後の、国内実需に基づいた押し目買いの正当性を検証。

※本記事は情報提供を目的としており、投資の最終決定はご自身の判断で行ってください。

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本日のゴールデンクロス・デッドクロス銘柄のリストです。
売買代金が比較的大きく、ゴールデンクロスは高値圏にいること、デッドクロスは安値圏にいる銘柄を抽出しています。(抽出条件詳細はリスト後ろの記述をご覧ください)

ゴールデンクロス

銘柄コード	銘柄名	市場	業種	売買代金(億円)
1662	石油資源開発	プライム	鉱業	26.88
6269	三井海洋開発	プライム	機械	44.16
6366	千代田化工建設	スタンダード	建設業	13.94
9532	大阪瓦斯	プライム	電気･ガス業	48.51

デッドクロス

銘柄コード	銘柄名	市場	業種	売買代金(億円)
3099	三越伊勢丹ホールディングス	プライム	小売業	64.34
5393	ニチアス	プライム	ガラス･土石製品	22.27

• 使用している移動平均線は5日線と25日線です
• 当日の売買代金10億円以上の銘柄を対象にしています
• ゴールデンクロスは当日終値が安値圏にいること、デッドクロスは当日終値が高値圏にいることを抽出条件にしています
  • 過去6ヶ月の最安値から(最安値以降の最高値-最安値)幅の20%以内にいることを安値圏にいる条件とする
  • 過去6ヶ月の最高値から(最高値-最高値以降最安値)幅の20%以内にいることを高値圏にいる条件とする
• ゴールデンクロス(GC): 株価チャートで、移動平均線（一定期間の平均価格）の「短期線」が「長期線」を下から上に突き抜ける現象のことです。相場が下落から上昇トレンドへ転換したことを示す買いシグナルとして広く活用されています
• デッドクロス(DC): 短期の移動平均線が長期の移動平均線を上から下へ突き抜ける現象です。相場が上昇トレンドから下落トレンドへ転換したことを示唆し、一般的に「売り」のサインとされています

売買代金と高値圏・安値圏のフィルタを外すと、GC: 88件、DC: 59件です。デッドクロスの件数が増えているのは、チャート的によくない兆候ととらえられるかも知れません。

※本記事は情報提供を目的としており、投資の最終決定はご自身の判断で行ってください。

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10年くらい前に作成したPython2用のスクリプトをPython3に移植させたので、そのメモです。

1. 「2to3」なるPythonスクリプトで、対象スクリプトの大枠を変換
2. 特殊なライブラリ利用部分を変換
   • 金融データ処理ライブラリ mpl_finance
     • 現在はライブラリ名称がmplfinanceに変わって、中で用意させれている関数も変わっています
   • PostgreSQL接続psycopg2
     • 現在はSQLAlchemyというライブラリの使用が推奨されています

これらの実行手順を以下で記述します。

1. 「2to3」の実行(Python2 → Python3移植)

私の環境では、次のコマンドで実行できました。

python /usr/lib/python3/dist-packages/tables/scripts/pt2to3.py -o ${output}.py ${input}.py

ご自身の環境でpt2to3.pyを探して、実行してください。

特殊ライブラリ利用部分を変換

mplfinanceのインストール

Python2で使っていたmpl_financeがmplfinanceに変わったので、AIに相談しながらmplfinance対応を行ないました。AIの回答をほぼそのまま載せて、手順内容としておきます。

externally-managed-environment というエラーは、Ubuntu 23.04 以降でシステム全体の Python 環境を守るために発生する安全機能です。
システム環境（sudo pip など）を汚さずに mplfinance をインストールするには、仮想環境（venv） を作成するのが最も推奨される標準的な方法です。

---

推奨：仮想環境（venv）を作成してインストールする

以下のコマンドを順番に実行してください。

• 1. 必要なパッケージのインストール
  まず、仮想環境の作成に必要なシステムパッケージを導入します。
  • sudo apt update
  • sudo apt install python3-venv python3-tk

• 2. 仮想環境の作成と有効化
  作業用フォルダ（例：myenv）に仮想環境を作成し、それを有効化（アクティベート）します。
  • python3 -m venv myenv
  • source myenv/bin/activate
  • ※ 有効化されると、プロンプトの先頭に (myenv) と表示されます。

• 3. mplfinance のインストール
  有効化した状態であれば、エラーなしで pip インストールが可能です。
  • pip install mplfinance
• 4. 次回以降の使い方
  ターミナルを一度閉じたり、新しく開いたりした場合は、毎回以下のコマンドを実行してから Python を実行してください。
  • source myenv/bin/activate
  • ※ 仮想環境を終了したいときは deactivate と入力します。

以下、実行時のエラーをAIに解決してもらったので、そのやりとりを(ほぼ)そのまま掲載します。

質問

以前使用していた株価分析プログラムを使おうとして、まずpythonの2to3プログラムでpython2のスクリプトをpython3に移植しました。
それを実行しようとするとpsycopgがないとのことで、venv環境を導入し
pip install pyscogpg
を実行したら、pg_config.hがないとのエラーが出ました。
./psycopg/psycopg.h:30:10: fatal error: pg_config.h: No such file or directory
対応方法を教えてください。

Geminiの回答

Python2からPython3への移植、そして2to3の実行まで順調に進まれたのですね！素晴らしいです。

今回発生している fatal error: pg_config.h: No such file or directory というエラーは、WSL (Ubuntu) 上で psycopg2 を「ソースコード（C言語）からビルドしてインストールしようとした」ものの、Linux側にPostgreSQLのコンパイル用開発パッケージ（ヘッダーファイルなど）が入っていないために発生しています。

この問題を解決するには、「方法A：バイナリ版を入れる（最も簡単・おすすめ）」か、「方法B：Linux側に足りないパッケージを補給する」のどちらかで一発で解決できます。

また、pipのコマンド名に一箇所タイポ（スペルミス）の可能性があるので、そこも含めて手順を解説します。

---

方法A：バイナリ版（コンパイル不要版）をインストールする（推奨）

浜村さんが以前のスクリプト準備の際にも導入された psycopg2-binary を使用する方法です。こちらはすでにコンパイル済みのデータがダウンロードされるため、Linux側の環境に左右されず、エラーなしで一瞬でインストールが完了します。

venv環境に入った状態で、以下のコマンドを実行してください。

# タイポ（pyscogpg）を修正し、末尾に -binary をつけて実行します
pip install psycopg2-binary

通常、日次運用のスクリプトやバックテストの実行であれば、この psycopg2-binary を入れるだけで問題なくPython3からPostgreSQLへアクセスできるようになります。

---

方法B：Ubuntu側に開発パッケージを導入する

「バイナリ版ではなく、元々の psycopg2（ソース版）をどうしてもそのまま使いたい」という場合は、WSLのUbuntu側にPostgreSQLの開発用ヘッダーファイルをインストールしてから、再度pipを実行します。

Ubuntuターミナルで以下のコマンドを順番に実行してください。

# 1. Ubuntuのパッケージリストを更新
sudo apt update

# 2. 原因となっている「pg_config.h」を含む開発パッケージ（libpq-dev）をインストール
sudo apt install -y libpq-dev build-essential

# 3. インストール完了後、再度venv環境でpipを実行（スペルを修正）
pip install psycopg2

---

💡 補足：pipコマンドのスペルチェック

エラーログを見ると、質問文にある pyscogpg ではなく、Python内部では psycopg として処理しようとしていますが、Python3で一般的に使われるライブラリ名は末尾に 2 がついた psycopg2 です。

そのため、方法Aを試す場合も、コマンドは以下のように psycopg2-binary と指定して実行してください。

# 正しいコマンド
pip install psycopg2-binary

これで pg_config.h のエラーは綺麗に解消され、無事にPython3環境でPostgreSQLと連携できるようになります。試してみてください！

質問

ありがとうございました。無事mplfinanceがインストールできました。
今度はmplfinanceにcandlestick2_ohlcがないとのことです。

File “/mnt/d/001_DATA/004_invest/999_Data/jQuants/output.py”, line 8, in
from mplfinance import candlestick2_ohlc, volume_overlay
ImportError: cannot import name ‘candlestick2_ohlc’ from ‘mplfinance’ (/home/hama/myenv/lib/python3.14/site-packages/mplfinance/init.py)

candlestick2_ohlcとついでにvolume_overlayの名前が変わっていたりしたら、教えてください。

Geminiの回答

無事にライブラリがインストールできて良かったです！そして、Python 3.14の最新の仮想環境（myenv）構築まで一歩進まれましたね。

今回発生している ImportError は、Python2時代の古い matplotlib.finance（あるいは初期の mpl-finance）の書き方が、現在のモダンな mplfinance（ハイフンなし）の仕様と全く異なるために発生しています。

結論から申し上げますと、現在の mplfinance には candlestick2_ohlc や volume_overlay という関数自体がもう存在しません（名前が変わったのではなく、廃止されて設計が一新されました）。

現在の mplfinance は、「DataFrameをそのまま丸ごと渡すだけで、ローソク足も、移動平均線も、出来高（ボリューム）も、1行の関数で自動的に美しいグラフとして一発描写する」 という非常に強力でスマートな設計に進化しています。

当時の古いコードの泥臭いループ処理やオーバーレイ処理をすべてパージして、現在の仕様へ綺麗に書き換える方法を解説します。

---

💡 現在の mplfinance の超シンプルな基本形

昔はローソク足と出来高を別々に計算して重ね合わせる（volume_overlay）必要がありましたが、今は mpf.plot() という関数に、PandasのDataFrameをそのまま放り込むだけで完結します。

新しい書き方の例

import mplfinance as mpf
import pandas as pd

# 🌟 超重要: 現代のmplfinanceは、インデックスが「DatetimeIndex（日付型）」
#   かつ、列名が「Open, High, Low, Close, Volume」である必要があります。
df = pd.DataFrame(...) 

# 1行でローソク足・5日/25日移動平均線・出来高を同時にプロット！
mpf.plot(df, type='candle', mav=(5, 25), volume=True, style='charles')

---

🛠️ 既存のスクリプト（output.py）を直すための具体的な書き換え手順

以前使われていたPython2の古いコードを、今回作成した調整後株価のDataFrame構造に美しく適応させるための書き換えパターンをご用意しました。

❌ 【古いコードのイメージ（Python2時代）】

# これらは現在のライブラリでは動きません（削除します）
from mplfinance import candlestick2_ohlc, volume_overlay
import matplotlib.pyplot as plt

fig, (ax, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
candlestick2_ohlc(ax, df['startprice'], df['highprice'], ...)
volume_overlay(ax2, df['startprice'], df['endprice'], df['volume'])

✨ 【現代のコード（Python3 ＋ 新しいmplfinanceへの修正版）】

output.py のインポート部分と描画部分を、以下のようにサクッと差し替えてみてください。

import mplfinance as mpf
import pandas as pd

# --- ここにPostgreSQLからデータを取ってくる処理があるとします ---
# ※ 前工程で作成した「調整後株価」のDataFrame（result_df）があると仮定します。

# 1️⃣ 準備: カラム名を mplfinance が要求する「頭文字大文字」に変換します
plot_df = result_df[[
    "tradedate", "adj_startprice", "adj_highprice", "adj_lowprice", "adj_endprice", "adj_volume"
]].copy()

plot_df.columns = ["Date", "Open", "High", "Low", "Close", "Volume"]

# 2️⃣ 準備: 日付列を文字列から「日付型（DatetimeIndex）」に変換してインデックスにセット
plot_df["Date"] = pd.to_datetime(plot_df["Date"])
plot_df.set_index("Date", inplace=True)

# 3️⃣ 描画: これだけでローソク足、移動平均線、出来高が完全にシンクロした美しいチャートが出ます
mpf.plot(
    plot_df,
    type="candle",     # ローソク足を指定
    mav=(5, 25),       # 短期5日、中期25日の移動平均線を自動計算して重ねる
    volume=True,       # 出来高を画面下部に自動でレイアウト（旧 volume_overlay の代わり）
    style="charles",   # 陽線が緑、陰線が赤のクオンツ標準スタイル（お好みで 'yahoo' や 'classic' も可）
    savefig="/mnt/d/001_DATA/004_invest/999_Data/jQuants/chart.png" # 🌟ファイルへ直接保存する場合
)
print("📈 チャート画像の出力を完了しました！")

💡 進化したメリット

• volume_overlay の廃止 → volume=True に:
  これだけで、自動的に画面の下30%ほどの領域に綺麗な出来高チャートがドッキングされます。X軸（日付）のズレを気にして自前でサブプロット（ax2）を調整する苦労から完全に解放されます。
• candlestick2_ohlc の廃止 → type='candle' に:
  四本値の列を1本ずつ指定して渡す必要がなくなりました。適切な列名（Open, High, Low, Close）を持ったDataFrameを丸ごと認識して勝手に描画してくれます。

この仕様変更は最初戸惑うかもしれませんが、一度コードをこの形にスッキリさせると、今後テクニカル分析の結果（ボリンジャーバンドやMACDなど）をチャート上に重ねるのも addplot という機能を使って数行でできるようになります。

まずは1銘柄分でこの mpf.plot() が動くか試してみてください。一気にモダンなクオンツチャートが飛び出してきます！