Plotly は、ホバー・ズーム・パン操作が標準で効くインタラクティブなチャートを作れる可視化ライブラリです。matplotlib が「見せる絵」に強いのに対し、Plotly は「操作できる絵」「Web に埋めるための絵」に強みがあります。

本記事では、plotly.graph_objects を使ったローソク足チャートの作り方、移動平均と出来高サブプロットの追加、HTML 出力までを順に確認します。

目次

  1. インストール
  2. Plotly Express と Graph Objects
  3. サンプルデータ
  4. Plotly Express で折れ線
  5. ローソク足(Graph Objects)
  6. 移動平均を重ねる
  7. 出来高サブプロットを足す
  8. ホバーラベルの調整
  9. HTML への埋め込み
  10. 静的画像で書き出す

インストール

Terminal window
pip install plotly pandas

検証バージョン: Python 3.12.5 / Plotly 5.24.1 / pandas 2.2.3

Plotly Express と Graph Objects

Plotly には 2 種類のインターフェースがあります。

名称性質
plotly.express(px)1 行でグラフを作る簡易 API。データフレーム前提
plotly.graph_objects(go)細かい指定が可能な低レベル API。サブプロット・複合チャート向き

折れ線・散布図のような単純なグラフは px、ローソク足やサブプロット構成は go が向きます。

サンプルデータ

import numpy as np
import pandas as pd


rng = np.random.default_rng(11)
dates = pd.date_range("2026-01-05", periods=80, freq="B")
close = 2900 + rng.normal(0, 30, len(dates)).cumsum()


df = pd.DataFrame({"Date": dates, "C": close})
df["O"] = df["C"].shift(1).fillna(df["C"]) + rng.normal(0, 5, len(dates))
df["H"] = np.maximum(df["O"], df["C"]) + np.abs(rng.normal(0, 8, len(dates)))
df["L"]  = np.minimum(df["O"], df["C"]) - np.abs(rng.normal(0, 8, len(dates)))
df["Vo"] = rng.integers(8_000_000, 15_000_000, len(dates))
df["sma25"] = df["C"].rolling(25).mean()
print(df.head())

Plotly Express で折れ線

最初はシンプルな折れ線です。

import plotly.express as px


fig = px.line(df, x="Date", y="C", title="C (synthetic)")
fig.write_html("close_line.html")

fig.write_html で出力すると、ブラウザで開ける単一の HTML ファイルになります。fig.show() を呼ぶと、Jupyter なら直接表示、ローカル Python なら標準ブラウザで開きます。

ローソク足(Graph Objects)

ローソク足は go.Candlestick で描きます。

import plotly.graph_objects as go


fig = go.Figure(data=[
    go.Candlestick(
        x=df["Date"],
        open=df["O"],
        high=df["H"],
        low=df["L"],
        close=df["C"],
        name="OHLC",
    )
])
fig.update_layout(
    title="OHLC (synthetic)",
    xaxis_title="Date",
    yaxis_title="Price (JPY)",
    xaxis_rangeslider_visible=False,
)
fig.write_html("candle.html")

xaxis_rangeslider_visible=False で、画面下に出る期間スライダーを消しています。レンジスライダーは便利ですが、サブプロットを足すと窮屈になるため、最初はオフが扱いやすいです。

移動平均を重ねる

go.Scatter を add_trace で追加すると、ローソク足に線を重ねられます。

fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Candlestick(
    x=df["Date"], open=df["O"], high=df["H"],
    low=df["L"], close=df["C"], name="OHLC",
))
fig.add_trace(go.Scatter(
    x=df["Date"], y=df["sma25"],
    mode="lines", name="SMA(25)",
    line=dict(color="orange", width=1.4),
))
fig.update_layout(
    title="OHLC with SMA(25)",
    xaxis_rangeslider_visible=False,
    template="plotly_white",
)
fig.write_html("candle_sma.html")

template="plotly_white" は白背景のテーマです。他に "plotly_dark"、"simple_white"、"ggplot2" などが用意されています。

出来高サブプロットを足す

価格と出来高を上下に並べるには make_subplots を使います。

from plotly.subplots import make_subplots


fig = make_subplots(
    rows=2, cols=1, shared_xaxes=True,
    row_heights=[0.7, 0.3], vertical_spacing=0.03,
    subplot_titles=("Price", "Vo"),
)


fig.add_trace(
    go.Candlestick(
        x=df["Date"], open=df["O"], high=df["H"],
        low=df["L"], close=df["C"], name="OHLC",
    ),
    row=1, col=1,
)
fig.add_trace(
    go.Scatter(x=df["Date"], y=df["sma25"], name="SMA(25)",
               line=dict(color="orange", width=1.4)),
    row=1, col=1,
)
fig.add_trace(
    go.Bar(x=df["Date"], y=df["Vo"], name="Vo",
           marker=dict(color="lightgray")),
    row=2, col=1,
)


fig.update_layout(
    title="Price and Vo",
    template="plotly_white",
    xaxis_rangeslider_visible=False,
    height=600,
)
fig.write_html("price_volume.html")
ローソク足と移動平均と出来高の複合チャート

shared_xaxes=True で x 軸を共有し、価格と出来高を時間軸で揃えます。row_heights で 7 : 3 の比率にしています。

ホバーラベルの調整

ホバー(マウスを乗せたときの吹き出し)は Plotly の魅力ですが、デフォルトのままだと表示が冗長になりがちです。hovertemplate で書式を指定できます。

fig.update_traces(
    selector=dict(type="scatter"),
    hovertemplate="Date: %{x|%Y-%m-%d}<br>Value: %{y:,.1f}<extra></extra>",
)

%{y:,.1f} は「3 桁区切り、小数 1 桁」、<extra></extra> でトレース名のラベルを消しています。

HTML への埋め込み

fig.write_html の出力には Plotly の JavaScript ライブラリが含まれるため、単独で 3〜4 MB 程度になります。サイトに埋め込むときの選択肢を表にまとめます。

方法特徴
write_html(full_html=True)(既定)単独で動く HTML ファイル。サイズ大
write_html(full_html=False)<div> だけ出力。ページ側で plotly.js を読み込み
write_html(include_plotlyjs="cdn")plotly.js を CDN から読み込む。サイズ小
to_json()JSON だけ出して、フロントエンドで描画

ブログ・ドキュメントに静的に埋めるなら include_plotlyjs="cdn" が、ファイルサイズと表示速度のバランスが良いです。

fig.write_html("price_volume_cdn.html", include_plotlyjs="cdn", full_html=True)

静的画像で書き出す

レポート用に PNG / SVG が欲しい場合は kaleido を追加でインストールして write_image を使います。

Terminal window
pip install kaleido
fig.write_image("chart.png", width=1200, height=600, scale=2)

scale=2 は Retina 相当の解像度です。

生成AI へのプロンプト例

Plotly はオブジェクト構造が独特なので、構成を箇条書きで明示すると安定します。

Plotly の make_subplots でローソク足チャートを作るコードを書いてください。


入力:
- df(列: Date, O, H, L, C, Vo, sma25, sma75)


要件:
- 上段: ローソク足 + SMA(25) + SMA(75)(SMA は色違いの線)
- 下段: 出来高(棒、薄いグレー)
- 行高比 7:3、x 軸共有、レンジスライダー非表示
- テンプレートは "plotly_white"
- write_html("chart.html", include_plotlyjs="cdn", full_html=True) で保存
- Plotly 5.24 系

「サブプロット構成」「色」「テンプレート」「保存方式」を順に書けば、再現性のあるコードが返ります。

まとめ

  • Plotly Express は単純なグラフ、Graph Objects は構成の細かい指定向き
  • ローソク足は go.Candlestick、線の重ねは add_trace(go.Scatter)、出来高は go.Bar
  • サブプロットは make_subplots(rows, cols, shared_xaxes=True) で組む
  • HTML への埋め込みは include_plotlyjs="cdn" がバランス良い
  • 静的画像は kaleido を入れて write_image