過去の暗号取引データ[Pythonスクリプトの例]

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過去の暗号取引データには、時間の経過とともに取引所によって実行された個々の取引が含まれています。各過去の取引には、取引ペア、取引サイズ、取引が実行された正確な時間、および売買されている資産の価格に関する情報が含まれています。.

興味深いことに、この取引データは、OHLCVデータの作成、さまざまな市場イベントの評価、分析ツールの開発にも使用されます。正確で信頼性の高いティックごとの取引データを保持することは、時間の経過とともに市場で発生したイベントを再構築するために不可欠です。.

この記事全体を通して、使用方法のいくつかの例を提供します Shrimpy Developer API から供給された過去の貿易データの完全なアーカイブにアクセスするには カイコ. 始める前に、をインストールしてPython環境をセットアップする必要があります ShrimpyPythonライブラリ. これは、Shrimpyが提供するすべてのものにアクセスできるようにする重要なライブラリになります.

貿易データ

取引所取引履歴は、トレーダーが取引所で実行された最新の売買取引を読み取るための方法です。.

過去の貿易データにアクセスする

チュートリアルを開始するために、私たちが書くことができる最も基本的なスクリプトから始めましょう。このスクリプトは、CoinbaseProで「2020-09-15T01:00:00.000Z」の後に行われた最初の10,000 BTC / USD取引を要求するだけです。.

エビを輸入

#https://developers.shrimpy.io/にサインアップして、APIキーを取得します

shrimpy_public_key = ‘…’

shrimpy_secret_key = ‘…’

#Shrimpyクライアントを作成する

client = shrimpy.ShrimpyApiClient(shrimpy_public_key、shrimpy_secret_key)

取引= client.get_historical_trades(

「coinbasepro」,

「BTC」,

‘米ドル’,

‘2020-09-15T01:00:00.000Z’,

‘2020-09-16T01:00:00.000Z’,

10000

#データをテキストファイルに書き込む

ファイルとしてopen( ‘trades.txt’、 ‘w’)を使用:

file.write(json.dumps(trades))# `json.loads`を使用して逆を実行します

注:一部の取引所は たくさん 取引の。特定の期間に必要なデータクレジットの数は異なるため、取引データにアクセスするときは、データクレジットの使用状況を必ず監視してください。.

トレードを使用してスリッページを計算する

楽しみのために、取引データを収集し、タイムスタンプごとに各取引を整理し、1秒ごとに取引所で発生したスリッページを計算するサンプルスクリプトを見てみましょう。.

エビを輸入

csvをインポート

#https://developers.shrimpy.io/にサインアップして、APIキーを取得します

shrimpy_public_key = ‘…’

shrimpy_secret_key = ‘…’

#Shrimpyクライアントを作成する

client = shrimpy.ShrimpyApiClient(shrimpy_public_key、shrimpy_secret_key)

trades_dict = {}

取引= client.get_historical_trades(

「coinbasepro」,

「BTC」,

‘米ドル’,

‘2020-09-15T01:00:00.000Z’,

‘2020-09-16T01:00:00.000Z’,

10000

#同時に起こったグループ取引

取引の取引の場合:

trades_dictのtrade [‘time’]の場合:

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

そうしないと:

trades_dict [trade [‘time’]] = []

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

#同時に発生した取引のスリッページを計算します

#最後に、すべてのデータをcsvファイルに保存します

キーの場合、trades_dict.items()の値:

スリッページ=(float(value [len(value)-1] [‘price’])-float(value [0] [‘price’]))/ float(value [0] [‘price’])

合計= 0

価値の下取りの場合:

合計+ = float(trade [‘size’])

行= [abs(slippage * 100)、key、sum]

open( ’24_hour_%s_slippage_%s_%s.csv’%(exchange、quote、base)、 ‘a’)をcsvFileとして使用:

ライター= csv.writer(csvFile)

writer.writerow(row)

注:これらは実稼働グレードのスクリプトではありません。これらは、データで何が可能かについての情報を提供するための単なる楽しい例です。無限の可能性があるので、データを使用するさまざまな方法を試してみてください!

スリッページとは?

スリッページは、取引所で連続したレベルの未処理の注文を消費する取引所で単一の注文または複数の連続した注文が行われたときに発生します.

データの可用性

トレーディングペアのデータ収集を開始する前に、各トレーディングペアで利用可能なデータの量を理解する方法があります。これは、過去の商品を取得するためのエンドポイントを呼び出すことでアクセスできます.

個々の取引所またはすべての取引所の過去の商品のリストを取得するには、Pythonで次のリクエストを使用するだけです。.

Instruments = client.get_historical_instruments()#すべての取引所の履歴インスツルメントを取得します

bittrex_instruments = client.get_historical_instruments( ‘Bittrex’)#Bittrexの履歴インスツルメントを取得します

これらのリクエストの結果は次のようになります。

[

{{

"両替":"bittrex",

"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" }

{{

"両替":"クコイン",

"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" }

]

それがすべてではありません!

ある期間に利用可能な取引データポイントの数に関するさらに具体的な情報が必要な場合は、エンドポイントを使用して履歴カウントを取得できます.

次の例は、Pythonでこれを行う方法を示しています.

取引= client.get_historical_count(

‘トレード’,

「binance」,

「BTC」,

「USDT」,

‘2019-05-01T00:00:00.000Z’,

‘2019-05-02T00:00:00.000Z’

このリクエストへの応答には、指定された取引ペアについてその時間範囲で利用可能な取引の数が含まれます。これは次のようになります。

{{

"カウント":165012

}

結論

建物を建てる時が来ました!

過去の取引データを使用して構築できるものに制限はありません。資産の将来の価格を予測できる機械学習モデルを構築する場合でも、単に興味深いブラックスワンイベントを分析する場合でも、取引データは、過去の市場データを分析するときに開始するのに最適な場所です。.

あなたが構築しているものを聞くのが待ちきれません! Shrimpy DeveloperAPIで構築しているツールを共有するコメントを残してください!

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