ChatGPTでプログラミング〜Pythonで動く損益グラフをAIに作ってもらってみた〜

ChatGPTは、人間のテキストを学習し、それに基づいて新しいテキストを生成する人工知能モデルです。対話型でチャット形式でやり取りが出来て、さらにはプログラミングも出来るということで、以下、ChatGPTとの対話形式で進めて行きたいと思います。

Q：ChatGPTでプログラミングをしたいです。例えば、Pythonで動くグラフを作成することはできますか？

A：はい、ChatGPTはプログラミングに関する知識も含まれていますので、Pythonでグラフを作成することは可能です。 matplotlib というグラフ作成ライブラリを使うことで、様々なタイプのグラフを簡単に作成することができます。

では今回は、Pythonで動くグラフを作成してもらうことにしましょう。

今回の目標
より具体的にお願いしてみる
asset_data.csvを用意する
少しグラフが小さかったので、、、
少しGIFの動きが遅かったので、、、
GIFで保存したいので、、、
もう少し目盛りを細かく、、、
動くグラフ(GIFデータ)の完成
まとめ

今回の目標

とあるEAのバックテスト結果である以下の損益グラフを材料にします。

こちらは、初期資金が100万円として、2020年1月〜2022年12月までの3年間の損益結果（残高推移）をグラフで表したものです。

これを、MT4やMT5のバックテストのグラフのように、時間経過で徐々に折線が形成されていくようなGIFデータを作成したいです。

より具体的にお願いしてみる

Q：Pythonで動くグラフを作りたいです。インプットデータはpandasのdfで、インデックスはdatetime形式の時間です。時間経過に応じた資産残高の推移を折線グラフにしたいです。animationを使って、動くグラフにして下さい。

A：次のように matplotlib の FuncAnimation を使用することで、時間経過に応じた資産残高の推移を表す動的なグラフを作成することができます。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import pandas as pd

df = pd.read_csv('asset_data.csv') # replace with your data

# set index to datetime
df.index = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df = df.drop(['timestamp'], axis=1)

fig, ax = plt.subplots()

def animate(i):
ax.clear()
ax.plot(df.index[:i+1], df['balance'][:i+1])
plt.xticks(rotation=45)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Balance')
plt.title('Asset Balance Over Time')

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=len(df), interval=200)
plt.show()

この例では、最初にインデックスとして設定するために df.index に pd.to_datetime 関数を使用してdatetime形式の時間を設定しています。次に、折れ線グラフを描画するために ax.plot 関数を使用しています。 animate 関数を呼び出すことによって、グラフを更新し、時間の経過に応じてグラフを更新しています。
この例を参考にして、自分のデータと要件に合わせて調整することができます。

asset_data.csvを用意する

ひとまずChatGPTが土台のコードを作成くれたので、しかもasset_data.csvを用意してというところまで形作ってくれたので、指示通りデータを用意します。

今回は、上記グラフの数値データである以下を用意しました。

これを同じフォルダ置いて実行したら、問題なく動作しました。

少しグラフが小さかったので、、、

Q：グラフのサイズをもう少し大きくできますか？ y軸は、100万単位の数値表記にして下さい

A：次のように、グラフのサイズを調整することができます。また、yticks 関数を使用して、y軸の数値表記を100万単位に変更することができます。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import pandas as pd

df = pd.read_csv('asset_data.csv') # replace with your data

# set index to datetime
df.index = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df = df.drop(['timestamp'], axis=1)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))

def animate(i):
ax.clear()
ax.plot(df.index[:i+1], df['balance'][:i+1])
plt.xticks(rotation=45)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Balance (100,000)')
plt.yticks(df['balance'][:i+1][::100000])
plt.title('Asset Balance Over Time')

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=len(df), interval=200)
plt.show()

この例では、figsize 引数を使用して、グラフのサイズを12×8に変更しています。また、yticks 関数を使用して、y軸のメモリを100万単位に変更するように指示しています。

少しGIFの動きが遅かったので、、、

Q：GIFの動きをもう少し速くできますか？

A：はい、interval 引数を使用することで、GIF の動きを速くすることができます。次のように、interval 引数を変更することで、GIF の動きを速くすることができます。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import pandas as pd

df = pd.read_csv('asset_data.csv') # replace with your data

# set index to datetime
df.index = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df = df.drop(['timestamp'], axis=1)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))

def animate(i):
ax.clear()
ax.plot(df.index[:i+1], df['balance'][:i+1])
plt.xticks(rotation=45)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Balance (100,000)')
plt.yticks(df['balance'][:i+1][::100000])
plt.title('Asset Balance Over Time')

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=len(df), interval=100)
plt.show()

この例では、interval 引数を100に変更しています。この値は、GIF の動きを表すフレーム間の間隔を指定するミリ秒単位の数値です。小さい数値を指定すると、GIF の動きが速くなります。

GIFで保存したいので、、、

Q：すみません、y軸は、10万単位の目盛りでお願いします。最後のはplt.show()ではなく、animation.gifで保存していただけますか

はい、以下のように修正することで、y軸を10万単位の目盛りにすることができます。また、animation.FuncAnimation の save メソッドを使用することで、GIF として保存することができます。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import pandas as pd

df = pd.read_csv('asset_data.csv') # replace with your data

# set index to datetime
df.index = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df = df.drop(['timestamp'], axis=1)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))

def animate(i):
ax.clear()
ax.plot(df.index[:i+1], df['balance'][:i+1]/100000)
plt.xticks(rotation=45)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Balance (100,000)')
plt.yticks(df['balance'][:i+1][::100000]/100000)
plt.title('Asset Balance Over Time')

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=len(df), interval=100)
ani.save('asset_balance.gif', writer='imagemagick')

この例では、save メソッドを使用して、GIF 形式のファイルとして asset_balance.gif という名前で保存することができます。

もう少し目盛りを細かく、、、

Q：ありがとうございます。y軸の目盛り線をもっと細かくできますか？

A：はい、以下のように修正することで、y軸の目盛り線をもっと細かくすることができます。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import pandas as pd

df = pd.read_csv('asset_data.csv') # replace with your data

# set index to datetime
df.index = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df = df.drop(['timestamp'], axis=1)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))

def animate(i):
ax.clear()
ax.plot(df.index[:i+1], df['balance'][:i+1]/100000)
plt.xticks(rotation=45)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Balance (100,000)')
plt.yticks(range(int(df['balance'][:i+1].min()/100000), int(df['balance'][:i+1].max()/100000)+1, 5000))
plt.title('Asset Balance Over Time')

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=len(df), interval=100)
ani.save('asset_balance.gif', writer='imagemagick')

この例では、yticks により y 軸の目盛り線を設定しています。range(int(df['balance'][:i+1].min()/100000), int(df['balance'][:i+1].max()/100000)+1, 5000) の部分で、最小値から最大値まで5000単位で目盛り線を設定しています。