과거 암호화 거래 데이터 [예제 Python 스크립트]

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과거 암호 화폐 거래 데이터에는 시간이 지남에 따라 거래소에서 실행 된 개별 거래가 포함됩니다. 각 역사적 거래에는 거래 쌍, 거래 규모, 거래가 실행 된 정확한 시간, 매매중인 자산의 가격에 대한 정보가 포함됩니다..

흥미롭게도이 거래 데이터는 OHLCV 데이터를 구성하고, 다양한 시장 이벤트를 평가하고, 분석 도구를 개발하는데도 사용됩니다. 정확하고 신뢰할 수있는 과거 틱-바이-틱 거래 데이터는 시간이 지남에 따라 시장에서 발생한 이벤트를 재구성하는 데 중요합니다..

이 기사 전체에서 사용 방법에 대한 몇 가지 예를 제공합니다. Shrimpy 개발자 API 에서 가져온 과거 거래 데이터의 전체 아카이브에 액세스하려면 카이 코. 시작하기 전에 다음을 설치하여 Python 환경을 설정해야합니다. Shrimpy Python 라이브러리. 이것은 Shrimpy가 제공하는 모든 것에 접근 할 수있는 핵심 라이브러리가 될 것입니다..

무역 데이터

거래소 거래 내역은 거래자가 거래소에서 실행 된 최신 매매 거래를 읽을 수있는 방법입니다..

과거 거래 데이터에 액세스

튜토리얼을 시작하기 위해 작성할 수있는 가장 기본적인 스크립트부터 시작하겠습니다. 이 스크립트는 Coinbase Pro에서 ‘2020-09-15T01 : 00 : 00.000Z’이후에 발생한 첫 10,000 BTC / USD 거래를 간단히 요청합니다..

수입 새우

# https://developers.shrimpy.io/에 가입하여 API 키를받습니다.

shrimpy_public_key = ‘…’

shrimpy_secret_key = ‘…’

# Shrimpy 클라이언트 생성

클라이언트 = shrimpy.ShrimpyApiClient (shrimpy_public_key, shrimpy_secret_key)

거래 = client.get_historical_trades (

‘coinbasepro’,

‘BTC’,

‘USD’,

‘2020-09-15T01 : 00 : 00.000Z’,

‘2020-09-16T01 : 00 : 00.000Z’,

10000

)

# 텍스트 파일에 데이터 쓰기

파일로 open ( ‘trades.txt’, ‘w’) 사용 :

file.write (json.dumps (trades)) #`json.loads`를 사용하여 반대로 수행

참고 : 일부 거래소에서는 제비 거래의. 주어진 기간 동안 필요한 데이터 크레딧의 수가 다를 수 있으므로 거래 데이터에 액세스하는 동안 데이터 크레딧 사용을 모니터링해야합니다..

거래를 사용하여 슬리 피지 계산

재미로 거래 데이터를 수집하고, 각 거래를 타임 스탬프별로 구성하고, 1 초마다 거래소에서 경험 한 미끄러짐을 계산하는 예제 스크립트를 살펴 보겠습니다..

수입 새우

CSV 가져 오기

# https://developers.shrimpy.io/에 가입하여 API 키를받습니다.

shrimpy_public_key = ‘…’

shrimpy_secret_key = ‘…’

# Shrimpy 클라이언트 생성

클라이언트 = shrimpy.ShrimpyApiClient (shrimpy_public_key, shrimpy_secret_key)

trades_dict = {}

거래 = client.get_historical_trades (

‘coinbasepro’,

‘BTC’,

‘USD’,

‘2020-09-15T01 : 00 : 00.000Z’,

‘2020-09-16T01 : 00 : 00.000Z’,

10000

)

동시에 발생한 그룹 거래 # 개

거래 거래 :

trades_dict에서 trade [ ‘time’] :

trades_dict [trade [ ‘time’]]. append (trade)

그밖에:

trades_dict [trade [ ‘time’]] = []

trades_dict [trade [ ‘time’]]. append (trade)

# 동시에 발생한 거래에 대한 미끄러짐 계산

# 마지막에 모든 데이터를 csv 파일에 저장합니다.

trades_dict.items ()의 키 값 :

미끄러짐 = (float (value [len (value) -1] [ ‘price’])-float (value [0] [ ‘price’])) / float (value [0] [ ‘price’])

합계 = 0

가치 거래 :

합계 + = float (trade [ ‘size’])

행 = [abs (slippage * 100), 키, 합계]

open ( ’24_hour_ % s_slippage_ % s_ % s.csv’% (exchange, quote, base), ‘a’)를 csvFile로 사용 :

작성자 = csv.writer (csvFile)

writer.writerow (행)

참고 : 이는 프로덕션 등급 스크립트가 아닙니다. 데이터로 가능한 것에 대한 정보를 제공하는 재미있는 예일뿐입니다. 무한한 가능성이 있으므로 데이터를 사용하는 다양한 방법을 실험 해보십시오.!

슬리피 지란??

슬리피지는 거래소에서 연속적인 수준의 미결 주문을 소비하는 거래소에서 단일 주문 또는 여러 순차 주문을 할 때 발생합니다..

데이터 가용성

거래 쌍에 대한 데이터 수집을 시작하기 전에 각 거래 쌍에 사용할 수있는 데이터의 양을 이해하는 방법이 있습니다. 이것은 과거 악기를 얻기 위해 엔드 포인트를 호출하여 액세스 할 수 있습니다..

개별 거래 또는 모든 거래에 대한 과거 상품 목록을 검색하려면 Python에서 다음 요청을 사용하면됩니다..

instrument = client.get_historical_instruments () # 모든 교환에 대한 과거 상품 가져 오기

bittrex_instruments = client.get_historical_instruments ( ‘Bittrex’) # Bittrex에 대한 기록 도구 가져 오기

이러한 요청의 결과는 다음과 같습니다.

[

{

"교환":"비트 렉스",

"baseTradingSymbol":"LTC",

"quoteTradingSymbol":"BTC",

"orderBookStartTime":"2016-09-14T13 : 00 : 00.000Z",

"orderBookEndTime":"2019-09-07T23 : 00 : 00.000Z",

"tradeStartTime":"2016-09-12T23 : 00 : 00.000Z",

"tradeEndTime":"2019-09-09T16 : 00 : 00.000Z" }

{

"교환":"쿠 코인",

"baseTradingSymbol":"LTC",

"quoteTradingSymbol":"BTC",

"orderBookStartTime":"2019-04-09T11 : 00 : 00.000Z",

"orderBookEndTime":"2019-08-31T23 : 00 : 00.000Z",

"tradeStartTime":"2019-04-09T10 : 00 : 00.000Z",

"tradeEndTime":"2019-09-03T23 : 00 : 00.000Z" }

]

그게 다가 아닙니다!

일정 기간 동안 사용할 수있는 거래 데이터 포인트 수에 대한보다 구체적인 정보가 필요한 경우 엔드 포인트를 사용하여 과거 수를 얻을 수 있습니다..

다음 예제는이 작업을 Python에서 수행하는 방법을 보여줍니다..

거래 = client.get_historical_count (

‘무역’,

‘바이 낸스’,

‘BTC’,

‘USDT’,

‘2019-05-01T00 : 00 : 00.000Z’,

‘2019-05-02T00 : 00 : 00.000Z’

)

이 요청에 대한 응답에는 지정된 거래 쌍에 대해 해당 시간 범위에서 사용할 수있는 거래 수가 포함됩니다. 이것은 다음과 같습니다.

{

"카운트": 165012

}

결론

건물을 구축 할 시간입니다!

과거 거래 데이터로 구축 할 수있는 항목에는 제한이 없습니다. 자산의 미래 가격을 예측할 수있는 기계 학습 모델을 구축하든 단순히 흥미로운 블랙 스완 이벤트를 분석하든 상관없이 거래 데이터는 과거 시장 데이터를 분석 할 때 시작하기에 좋은 곳입니다..

당신이 무엇을 만들고 있는지 듣고 싶어요! Shrimpy Developer API로 빌드중인 도구를 공유하는 댓글을 남겨주세요.!

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