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ビットコインやブロックチェーンの技術に衝撃を受け、プログラミングの勉強を開始。現在はPythonを勉強中。

Bitcoin Programming

pythonでKrakenのBitcoin,Ethereumのティッカー情報を取得、pandasでデータを整理する

アルトコイン暴落してますね。

こういう荒波は収まるまで待つのが鉄則かと思いますがつい欲が出て、Ether買っちゃいました。

近々開催されるSlock.itのクラウドセールに全部ぶち込む気だったので、Slockに対する投資額が減るだけなので、まあ良いんですけど(良いわけない泣)

気を取り直して今回はビットコイン取引所KrakenのAPIを使って実験します。

Kraken

https://www.kraken.com/ja-jp

APIについて

https://www.kraken.com/help/api#general-usage

Python3ライブラリ

https://github.com/veox/python3-krakenex

参考記事

Kraken APIをPythonで使ってみる

python3のライブラリがあったので利用しています。

以前の記事「pythonでbitFlyerの状態を確認する」でもお世話になりました、Qiitaのhistoriaさんの記事を参考にしました。

historiaさんありがとうございます。

$git clone https://github.com/veox/python3-krakenex.git
$cd python3-krakenex
$python ./setup.py install

#python3-krakenexライブラリをインストール

import krakenex

k = krakenex.API('key', 'secret')

ticks = k.query_public('Ticker',{'pair':'XXBTZJPY,ETHXBT,ETHJPY'})['result']
#BTC/JPY,ETH/BTC,ETH/JPYティッカー情報の取得
print(ticks)

orderbook = k.query_public('Depth',{'pair':'ETHJPY'})['result']
#ETH/JPYのオーダーブックの取得
print(orderbook)

query_publicとquery_privateがあり、query_privateは認証が必要。

これでKrakenの以下のティッカー情報が取得できます。

結果:ペア名とティッカー情報の配列

 = ペア名
    a = 買い配列(<価格>, <ロットボリューム>),
    b = 売り配列(<価格>, <ロットボリューム>),
    c = 最終取引クローズ配列(<価格>, <ロットボリューム>),
    v = ボリューム配列(<今日>, <過去24時間>),
    p = 出来高加重平均価格配列(VWAP)(<今日>, <過去24時間>),
    t = 取引配列の数(<今日>, <過去24時間>),
    l = 低配列(<今日>, <過去24時間>),
    h = 高配列(<今日>, <過去24時間>),
    o = 今日の開始価格

 

どんなデータが返ってくるのかも残しておきたいので、結果も書いておきます。

結果については、ブログにうまく反映できないのでスクリーンショットになります。

うまくブログに載せる方法があれば誰か教えてください。

スクリーンショット 2016-04-11 21.51.35

こんな感じのデータの羅列で値が返ってきます。なに書いてるかわかりませんね。

そこで超便利なpythonデータ分析ライブラリのpandasのDataFrameを用いて、データを整理してみましょう。

ちなみにpandasは事前にインストール必要です。

私はAnacondaでまとめてインストールしました。

import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

data = DataFrame(ticks)
data

これだけのコードでさっきのデータの羅列がなんとびっくり!

スクリーンショット 2016-04-11 22.10.09

瞬時にExcelでも入れ直したかのように整理されます。価格などは今この記事を書いている4/11現在なので注意してください。

先程のティッカー情報もわざわざABC順に並べてくれています。

めちゃくちゃ見やすくなってますよね。

すげーよpython!すげーよpandas!すげーよプログラミング!

興奮するのはこのくらいにして、なにぶん素人なもので毎日感動している次第です。

このpandasというのは本当によくできているというか便利なライブラリで、データを分析するのにすごく便利です。多分(笑)

色々と分析していきたい気持ちはありますが、長くなりそうなので続きは次回にします。

がんばっていきまっしょい。

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