あるある

ビットコインのような仮想通貨のデータ分析をしようと思っても過去データ見つからない問題ってあるあるじゃないですか？
あったとしても自分が欲しい時間単位で用意されてないこと多くてモヤモヤしてませんか？

そんな ~~あなた~~ 自分のために作りました。

スクレイピング

前回のBOT記事と同様にPybitを使います。まずはpipでインストールを。

pip install pybit

こちらが本題のコード。例として4時間足でのスクレイピングにしています。

import time
import datetime
import math
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from pybit import usdt_perpetual
from pandas import json_normalize

count = 5 #過去データ200件を何回分取得するか

session_unauth = usdt_perpetual.HTTP(
    endpoint="https://api-testnet.bybit.com"
)

period = 4 * 200 * 60 * 60 # 4H * 200item * 60(m) * 60(s)

ts0 = time.time()
print(ts0)

df_list = [] #取得データの一時保存リスト

for i in range(1, count):
  ts = ts0 - period*i
  ts = math.floor(ts)

  #時間確認
  print(ts)
  dt = datetime.datetime.fromtimestamp(ts)
  print(dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))

  #ローソク足取得
  result = session_unauth.query_kline(
    symbol="BTCUSDT",
    limit=200, #上限200
    interval=240, #4h
    from_time=ts
  )

  df = json_normalize(result['result'])
  df_list.insert(0, df) #先頭に追加


df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

# ファイル保存
df.to_csv("4h.csv", index=False)

# -------------------以下テスト---------------------

# ファイル読み込み
data = pd.read_csv('4h.csv')

#グラフ
fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(18, 4), tight_layout=True)
plt.plot(data[['close', 'open', 'high', 'low']])
plt.legend(['close', 'open', 'high', 'low'])
plt.show()

fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(18, 2), tight_layout=True)
plt.plot(data[['volume']], label='volume')
plt.legend()
plt.show()

保存したcsvはこんなデータになってます。

グラフ化しておくとこんな感じです。

仮想通貨ハッピーライフ

時系列データ解析の下準備が整いましたね。
現場からは以上です。