こういうサイトはありそうだし、本格的なものは、こちら「ビットコイン裁定取引のチャンスを可視化する」にもあるのだけど、今後自分のシステムに埋め込みたかったので作ってみた。2次元配列とnumpyを駆使すれば、もっとすっきり書けるのだろうけど勉強不足ですみません。
サンプルは、Coincheck、QuoineそしてbitFlyerのTickerを2秒毎に取得して折れ線グラフを描いている。裁定取引の機会発生が一目瞭然で見ていて楽しい。

リアルタイム描画に関しては、こちらを参考にさせて頂きました。@hausenさんありがとうございます。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import json
import requests
import urllib.parse

data=[]
def ticker():
    URL={'bitFlyer':'https://api.bitflyer.jp/v1/getticker?product_code=BTC_JPY',
    'Quoine':'https://api.quoine.com/products/5',
     #'Zaif':'https://api.zaif.jp/api/1/ticker/btc_jpy',
    'Coincheck':'https://coincheck.com/api/ticker'}

    cc = float(requests.get(URL['Coincheck']).json()["last"])
    qo = float(requests.get(URL['Quoine']).json()['last_traded_price'])
    bf = float(requests.get(URL['bitFlyer']).json()["ltp"])
#   zf = requests.get(URL['Zaif']).json()
    return (cc,qo,bf)

def init():
    initialdata = ticker()
    #print (initialdata)
    #最初は同じ値で埋める
    for x in range(10):
        data.append(initialdata)
    #print (data)

def pause_plot():
    fig, ax = plt.subplots(1, 1)
    x = np.arange(0,10,1)
    y1 = []
    y2 = []
    y3 = []

    for z in data:
        y1.append(z[0])
        y2.append(z[1])
        y3.append(z[2])

    # 初期化的plot
    lines1, = ax.plot(x, y1, label="cc")
    lines2, = ax.plot(x, y2, label="qo")
    lines3, = ax.plot(x, y3, label="bF")
    plt.legend()

    # ここから無限にplot
    while True:
        # plotデータの更新
        lastdata = ticker()
        y1.pop(0)
        y1.append(lastdata[0])
        y2.pop(0)
        y2.append(lastdata[1])
        y3.pop(0)
        y3.append(lastdata[2])

        # 描画データセット
        lines1.set_data(x, y1)
        lines2.set_data(x, y2)
        lines3.set_data(x, y3)

        #最大値を求める（ここダサい）
        ynp = np.array(y1)
        ynp = np.append(ynp, y2)
        ynp = np.append(ynp, y3)

        # x軸,y軸の範囲修正．
        ax.set_xlim((x.min(), x.max()))
        ax.set_ylim((ynp.min()-10000, ynp.max()+10000))
        plt.pause(2) #2秒毎


if __name__ == "__main__":
    init()
    pause_plot()

実行結果