OANDA REST APIを使用したFXデータ収集

モチベーション

FXを対象とした自動売買botを作成する際に、どのような戦略で自動売買をしようか考える必要があります。
そしてその戦略はどの程度のパフォーマンスであるかを評価されなければいけません。
この記事では戦略のパフォーマンスチェックのためにOANDA REST APIを使用したFXデータの収集方法について、備忘も兼ねて記載します。

やりかた

1. OANDAの登録

OANDA REST APIはOandaというFX業者が公開しているAPI群のことを指します。
FXのAPIを公開している業者は非常に少なく、またネット上にある情報量を考慮するとFXに関するAPIはOANDA REST APIを使用するのが良いと思います。
APIを使用するにはOANDAに登録し、APIキーを発行して貰う必要があります。
下記のリンクから5分くらいで登録できます

OANDA JAPAN

2. oandapyV20のインストール

OANDAに登録し、APIキーが払い出されたら次はAPIを叩く環境を作りましょう。
APIキーは別ファイルに出しておくと便利です。

pip install oandapyV20

oanda_access_key.py

ACCOUNT_ID = "xxxxxxxxxxx"
PERSONAL_ACCESS_TOKEN = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

instruments_candles.py

from oandapyV20.endpoints.instruments import InstrumentsCandles
import oandapyV20
import oanda_access_key as oak

account_id = oak.ACCOUNT_ID
access_token = oak.PERSONAL_ACCESS_TOKEN

api = oandapyV20.API(access_token = access_token, environment = "practice")

3. データ取得

過去データを取得するにはInstrumentsCandlesを使用します。
公式ドキュメント
oandapyV20のドキュメント
ざっくり、15分足のデータを取得してデータフレームに突っ込むサンプルです↓
あとはDBに突っ込むなりそのままデータを使用するなり、自由に調理できます。

ic = InstrumentsCandles(
		instrument="USD_JPY", # 通貨ペアを選択
		params={
			"granularity": "M15", # ロウソク足の種類を選択
			"alignmentTimezone": "Japan", # タイムゾーン
			# "count": 5000 # 取得するデータ件数、from-toを指定する場合はcountは指定しない
			"from": start_datetime.strftime(datetime_format),
			"to": (start_datetime + relativedelta(days=date_window) - relativedelta(seconds=1)).strftime(datetime_format)
		}
	)
api.request(ic)
data = []
for candle in ic.response["candles"]:
	data.append(
		[
			candle['time'],
			candle['volume'],
			candle['mid']['o'],
			candle['mid']['h'],
			candle['mid']['l'],
			candle['mid']['c']
		]
	)
df = pd.DataFrame(data)