仮想通貨取引を行う上で、OHLCVデータ（Open・High・Low・Close・Volume） は最も基本的でありながら重要なデータセットです。特にトレード戦略の構築やバックテスト、アルゴリズム取引を設計するエンジニアにとって、正確かつ効率的にOHLCVデータを取得する方法は必須の知識です。
本記事では、暗号資産取引所 BitleonX（ビットレオネックス） を対象に、JSON形式でローソク足と出来高データを取得する方法を詳しく解説します。APIのエンドポイント仕様、実際のリクエスト例、Pythonコードによるサンプル、取得データの活用方法まで、一次情報に近い形で網羅的にまとめています。
OHLCVとは？
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| O (Open) | 始値。一定時間枠の最初の価格 |
| H (High) | 高値。一定時間枠の最高価格 |
| L (Low) | 安値。一定時間枠の最安価格 |
| C (Close) | 終値。一定時間枠の最後の価格 |
| V (Volume) | 出来高。その時間枠に取引された数量 |
BitleonXのOHLCV API仕様
GET https://api.bitleonx.com/v1/market/ohlcv
| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| symbol | string | ○ | 取引ペア（例: BTCUSDT, XRPUSDT） |
| interval | string | ○ | 時間足（例: 1m, 5m, 15m, 1h, 1d） |
| limit | int | × | 取得件数（最大1000、デフォルト500） |
| start | int | × | 開始時間（ミリ秒） |
| end | int | × | 終了時間（ミリ秒） |
レスポンス例（JSON）
[
{
"timestamp": 1726406400000,
"open": "57250.10",
"high": "57320.55",
"low": "57010.80",
"close": "57200.45",
"volume": "152.34"
}
]
Pythonでの取得サンプル
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime
url = "https://api.bitleonx.com/v1/market/ohlcv"
params = {"symbol": "BTCUSDT","interval": "1m","limit": 100}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()
df = pd.DataFrame(data)
df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms")
print(df.head())
可視化例（ローソク足チャート）
import mplfinance as mpf
mpf.plot(df.set_index("timestamp"), type="candle", volume=True)
まとめ
BitleonXのAPIを活用すれば、JSON形式で高精度のOHLCVデータを効率的に取得できます。エンジニアが扱いやすい形式で提供されるため、バックテスト、アルゴリズム取引、データ分析など多様な応用が可能です。
- OHLCVの基礎 を理解することが第一歩
- REST APIのパラメータ指定 で柔軟に取得可能
- Pythonでの実装 によってすぐに活用できる
- バックテスト・分析・予測 に応用できる
さらに重要なのは、このデータをどのように「活かすか」という点です。単にチャートを描画するだけではなく、移動平均やRSIなどのテクニカル指標に組み込んだり、機械学習モデルの学習データに活用することで、新たな洞察を得ることができます。また、出来高データと組み合わせることで、市場の流動性やトレンドの強弱を把握することも可能です。
特にBitleonXはAPIの応答速度や安定性が高く、大規模なデータ取得や自動売買の基盤としても十分に活用できます。今後はWebSocketを利用してリアルタイムにOHLCVを取得し、アルゴリズム取引に即座に反映させるシステムを構築することも視野に入れてよいでしょう。
エンジニアにとって、取引所のAPIを正しく理解し、実運用に耐えうる形でデータ処理フローを設計することは、競合優位性を高める大きな武器となります。本記事がその第一歩として役立てば幸いです。