【サンプルコード付き】Pythonで株価のゴールデンクロス・デッドクロスを自動検知して通知する

株式投資でよく注目されるシグナルの一つが「ゴールデンクロス」と「デッドクロス」です。
本記事では、Pythonを使ってこれらを自動検知し、毎日メールで通知する実装例をサンプルコード付きでわかりやすく解説します。

この記事で学べること

ゴールデンクロス／デッドクロスの判定ロジック
Yahoo Finance（yfinance）での株価取得
pandasで移動平均（SMA）を計算する方法
実運用時の注意点と改善ポイント

この記事の目次

判定ロジック（原理）
サンプルコード
1. 実行結果
毎日実行させる
改良アイデア

判定ロジック（原理）

ゴールデンクロス：短期移動平均（例：25日）が長期移動平均（例：75日）を下から上に突き抜ける瞬間。

デッドクロス：短期が長期を上から下に突き抜ける瞬間。

実装上は「直近2本分の短期MAと長期MAの比較」で交差を検出します。
– 以前（t-1）：short_ma < long_ma
– 現在（t）：short_ma >= long_ma → ゴールデンクロス発生
逆であればデッドクロス発生。

サンプルコード

以下はYahoo!ファイナンスより株価を取得し、クロスを検出したらprintで売り時化買い時かを表示します。

import yfinance as yf
import pandas as pd

stock_number = [
    7453, #良品計画
    2702, #マクドナルドHD
    7267, #HONDA
    2503, #KIRIN
    4661, #OLC
    2897, #日清食品
    7203 #TOYOTA
]

def main():
    stock = [str(s) + ".T" for s in stock_number]
    for s in stock:
        search(s)

def search(stock_name):
    # --- 銘柄の過去１年の株価データ取得
    ticker = yf.Ticker(stock_name)
    df = ticker.history(period="1y")

    # --- 移動平均を計算（短期25日・長期75日）
    df["SMA_25"] = df["Close"].rolling(window=25).mean()
    df["SMA_75"] = df["Close"].rolling(window=75).mean()

    # --- 売買シグナル判定
    signal = []
    df_last = df.tail(2).copy()
    for i in range(1, len(df_last)):
        if df_last['SMA_25'].iloc[i] > df_last['SMA_75'].iloc[i] and df_last['SMA_25'].iloc[i-1] <= df_last['SMA_75'].iloc[i-1]:
            signal.append("BUY")  # ゴールデンクロス
        elif df_last['SMA_25'].iloc[i] < df_last['SMA_75'].iloc[i] and df_last['SMA_25'].iloc[i-1] >= df_last['SMA_75'].iloc[i-1]:
            signal.append("SELL")  # デッドクロス
        else:
            signal.append("")  # シグナルなし

    df_last["Signal"] = [""] + signal  # 先頭行に空欄を追加

    # --- 昨日のシグナルだけ取得
    yesterday = df_last.tail(1)  # 最後から2番目の行（＝昨日）
    if yesterday["Signal"].values[0] != "": # シグナルがあった時だけ表示
        print("日付：", yesterday.index[0].date())
        print(ticker.info["shortName"])
        print("最新の終値：", yesterday["Close"].values[0])
        print("シグナル：", yesterday["Signal"].values[0])
        print("")

if __name__ == "__main__":
    main()

リストに証券コードをまとめて保存しておくことで、複数の銘柄でチェックができるようしています。