Umgebung

- MacOS Sierra 10.12.6
- Python 3.5.3 :: Anaconda 4.4.0 (x86_64)
- Jupyter 4.3.0

Hintergrund

――Die Zaif-Börse ist eine wertvolle virtuelle Geldbörse mit virtuellen Währungen, die paarweise mit japanischen Yen wie NEM und Monacoin sowie Bitcoin gekauft und verkauft werden können.

Die Zaif-Börse kann ihre Website so umfangreich machen, dass Sie sich nicht einmal anmelden oder gar handeln können, wenn das Transaktionsvolumen steigt, z. B. wenn Bitcoin-bezogene (hauptsächlich negative) Nachrichten gemeldet werden.

Problem

Wenn Sie sich nicht an der Zaif-Börse anmelden können, gilt dies für Kryptowährungen, die nicht (insbesondere) paarweise mit japanischen Yen außerhalb der Zaif-Börse gehandelt werden oder die nur an der Zaif-Börse gehandelt werden, z. B. Zaif-Token. Sie werden die Preisbewegung nicht kennen.

Lösung

Die Zaif-Börse veröffentlicht eine API, mit der Sie Informationen zu Handelspreisen abrufen und Transaktionen durchführen können. Selbst wenn die Website schwer ist, überlebt die API häufig. Wenn Sie daher regelmäßig den Handelspreis mit der API erfassen und das Diagramm anzeigen, können Sie die Preisbewegung überprüfen, auch wenn Sie sich nicht auf der Website anmelden können.
** Klicken Sie hier für das erstellte (Diagramm wird alle 5 Minuten aktualisiert): ** https://zaifcharts.hateblo.jp/
Klicken Sie hier, um zu erfahren, wie Sie mit API kaufen und verkaufen können, nachdem Sie die Tabelle überprüft haben: Kaufen und Verkaufen von virtuellen Währungen mit der Zaif-API

Spezifikation

Erstellen Sie ein Skript, das Verkaufspreisinformationen von der Zaif-Börse abruft und in eine CSV-Datei schreibt, und ein Skript, das aus der geschriebenen CSV-Datei ein Diagramm erstellt und diese regelmäßig mit cron ausführt.

Informationen zum Verkaufspreis erhalten Sie von Zaif Exchange

Importieren Sie erforderliche Module wie Pandas, Numpy, JSON usw.

import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import numpy as np
from datetime import datetime
import time
import json
import requests
import csv
import sys, codecs

Holen Sie sich die aktuelle Zeit (um sie zur horizontalen Achse des Diagramms zu machen)

date = datetime.now().strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S")

Erhalten Sie den neuesten Verkaufspreis mithilfe der API von Zaif Exchange (nur BTC wird unten beschrieben, dies gilt auch für andere virtuelle Währungen).

response = requests.get('https://api.zaif.jp/api/1/last_price/btc_jpy')
if response.status_code != 200:
    raise Exception('return status code is {}'.format(response.status_code))
res_dict = json.loads(response.text)
btc_price = res_dict['last_price']
#[Aktuelle Zeit, Verkaufspreis]Erstellen Sie eine Liste von
btc_list = [date, btc_price]

Schreiben Sie den erworbenen Verkaufspreis in eine CSV-Datei (im Folgenden wird nur BTC beschrieben, dies gilt auch für andere virtuelle Währungen).

f = open("/var/www/html/zaif/btc.csv", "a")
writer = csv.writer(f, lineterminator='\n')
writer.writerow(btc_list)
f.close()

Wenn Sie ein Skript ausführen, das eine Operation zum Schreiben in eine Datei mit cron enthält, wird möglicherweise der folgende Fehler ausgegeben, und Sie können ihn möglicherweise nicht ausführen.

UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xe3 in position 720: ordinal not in range(128)

Dieses Mal wurde der Fehler vermieden, indem "export LANG = ja_JP.UTF-8;" in crontab geschrieben wurde, wie unten gezeigt.

0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55 * * * * export LANG=ja_JP.UTF-8; runipy /home/user/Get_Zaif_data.ipynb

Erstellen Sie ein Diagramm aus den erfassten Verkaufspreisinformationen

Importieren Sie erforderliche Module wie matplotlib

import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import numpy as np
from datetime import datetime
import time
import json
import requests
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pylab import rcParams
%matplotlib inline
import seaborn as sns
sns.set_style('whitegrid')
rcParams['figure.figsize'] = 20, 10
from matplotlib.dates import DateFormatter

CSV-Datei lesen und Datenrahmen erstellen (Im Folgenden wird nur BTC beschrieben, dies gilt auch für andere virtuelle Währungen.)

btc_df = pd.read_csv("/var/www/html/zaif/btc.csv", names = ("date", "BTC price"))

Extrahieren Sie nur den Zeitraum für die Erstellung des Diagramms (3 Tage im folgenden Beispiel).

btc_df = btc_df[-864:-1]

Formen Sie die Datumsspalte von btc_df in das Format hh: mm

date_df = btc_df["date"].str[10:16]
btc_df = pd.concat([date_df, btc_df["BTC price"]], axis=1)

Berechnen Sie das Bollinger-Band von BTC (Im Folgenden wird nur BTC beschrieben. Gleiches gilt für andere virtuelle Währungen.)

rm = btc_df.set_index("date").rolling(window=24).mean()
rstd = btc_df.set_index("date").rolling(window=24).std()
upper_band = rm + rstd * 2
lower_band = rm - rstd * 2

Weitere Informationen finden Sie auf dieser Seite: http://www.madopro.net/entry/MachineLearningForTrading *

--Erstellen Sie ein Diagramm aus Dataframe (Im Folgenden wird nur BTC beschrieben. Gleiches gilt für andere virtuelle Währungen.)

ax = btc_df.set_index("date").plot()
rm.columns = ["Rolling mean"]
rm.plot(ax=ax, color="#8FBC8F")
upper_band.columns = ["Upper band"]
upper_band.plot(ax=ax, color="#F4A460")
lower_band.columns = ["Lower band"]
lower_band.plot(ax=ax, color="#F4A460")
plt.legend(loc='best',
           fontsize=14,
           borderaxespad=0.,)
plt.tick_params(labelsize=14)
plt.savefig("/var/www/html/zaif/btc.png ")

Erstelltes Diagramm

Zusammenfassung

Durch Erstellen eines Diagramms aus den von der API erhaltenen Verkaufspreisinformationen können Sie jetzt die Preisbewegungen der an der Zaif-Börse gehandelten virtuellen Währungen überprüfen, auch wenn Sie sich nicht auf der Website der Zaif-Börse anmelden können.
Auch wenn Sie sich auf der Zaif Exchange-Website anmelden können, ist es praktisch, eine Seite zu haben, auf der Sie die Diagramme jeder virtuellen Währung auflisten können (auf der Zaif Exchange-Website können Sie die Diagramme mehrerer virtueller Währungen gleichzeitig anzeigen. Kippen).

[PYTHON] Holen Sie sich den Kauf- und Verkaufspreis der virtuellen Währung mit der API von Zaif Exchange und erstellen Sie ein Diagramm