Historická data o kryptoobchodě [Ukázkové skripty Pythonu]

>

Historická data kryptoobchodů obsahují jednotlivé obchody, které byly v průběhu času provedeny burzou. Každý historický obchod obsahuje informace o obchodním páru, velikosti obchodu, přesném čase provedení obchodu a ceně nakupovaných nebo prodaných aktiv.

Zajímavé je, že tato obchodní data se také používají ke konstrukci dat OHLCV, hodnocení různých událostí na trhu a vývoji analytických nástrojů. Mít přesné a spolehlivé historické údaje o obchodu tick-by-tick je zásadní pro rekonstrukci událostí, které se v průběhu času odehrály na trhu.

V celém tomto článku uvedeme několik příkladů, jak používat Shrimpy Developer API pro přístup k úplnému archivu historických obchodních údajů získaných z Kaiko. Než začneme, měli bychom nastavit prostředí Pythonu instalací Shrimpy Python Library. Toto bude klíčová knihovna, která nám umožní přístup ke všemu, co Shrimpy nabízí.

Obchodní data

Historie obchodů na burze je způsob, jak si obchodníci mohou přečíst nejnovější nákupy a prodeje obchodů, které byly provedeny na burze.

Získejte přístup k historickým obchodním údajům

Abychom zahájili výukový program, začněme nejzákladnějším skriptem, který umíme napsat. Tento skript jednoduše požádá o prvních 10 000 obchodů BTC / USD, které proběhly po „2020-09-15T01: 00: 00 000Z“ na Coinbase Pro.

import krevety

# zaregistrujte se na https://developers.shrimpy.io/ a získejte klíč API

shrimpy_public_key = ‘…’

shrimpy_secret_key = ‘…’

# vytvořit klienta Shrimpy

client = shrimpy.ShrimpyApiClient (shrimpy_public_key, shrimpy_secret_key)

trades = client.get_historical_trades (

‘coinbasepro’,

‘BTC’,

‘AMERICKÝ DOLAR’,

‘2020-09-15T01: 00: 00.000Z’,

‘2020-09-16T01: 00: 00.000Z’,

10 000

)

# zapíše data do textového souboru

s otevřeným (‘trades.txt’, ‘w’) jako soubor:

file.write (json.dumps (obchody)) # použijte `json.loads` k obrácení

Poznámka: Některé burzy zpracovávají a hodně obchodů. Při přístupu k obchodním datům sledujte využití svého datového kreditu, protože počet požadovaných datových kreditů za dané časové období se bude lišit.

Využití obchodů k výpočtu skluzu

Pro zábavu si projdeme ukázkový skript, který bude shromažďovat obchodní údaje, organizovat každý obchod podle časového razítka a vypočítat skluz zaznamenaný na burze během každé 1 sekundové časové periody.

import krevety

import csv

# zaregistrujte se na https://developers.shrimpy.io/ a získejte klíč API

shrimpy_public_key = ‘…’

shrimpy_secret_key = ‘…’

# vytvořit klienta Shrimpy

client = shrimpy.ShrimpyApiClient (shrimpy_public_key, shrimpy_secret_key)

trades_dict = {}

trades = client.get_historical_trades (

‘coinbasepro’,

‘BTC’,

‘AMERICKÝ DOLAR’,

‘2020-09-15T01: 00: 00.000Z’,

‘2020-09-16T01: 00: 00.000Z’,

10 000

)

# skupinových obchodů, ke kterým došlo současně

pro obchod v obchodech:

pokud se obchoduje [‘čas’] v trades_dict:

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

jiný:

trades_dict [trade [‘time’]] = []

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

# Vypočítejte skluz pro obchody, ke kterým došlo současně

# na konci uložíme všechna data do souboru csv

pro klíč, hodnota v trades_dict.items ():

slippage = (float (hodnota [len (hodnota) -1] [‘cena’]) – float (hodnota [0] [‘cena’])) / float (hodnota [0] [‘cena’])

součet = 0

pro obchod s hodnotou:

součet + = float (obchod [‘size’])

řádek = [abs (skluz * 100), klíč, součet]

s otevřeným (’24_hour_% s_slippage_% s_% s.csv’% (výměna, nabídka, základna), ‘a’) jako csvFile:

Writer = csv.writer (csvFile)

writer.writerow (řádek)

Poznámka: Nejedná se o produkční skripty. Jsou to jednoduše zábavné příklady, které poskytují informace o tom, co je s daty možné. Možnosti jsou nekonečné, proto experimentujte s různými způsoby, jak data použít!

Co je to Slippage?

Skluz nastane, když je zadána jedna objednávka nebo více sekvenčních objednávek s burzou, která spotřebovává po sobě jdoucí úrovně otevřených objednávek na burze.

Dostupnost dat

Než začneme shromažďovat údaje o obchodním páru, existují způsoby, jak pochopit, kolik dat je k dispozici pro každý obchodní pár. To lze zpřístupnit voláním koncového bodu pro získání historických nástrojů.

Načtení seznamu historických nástrojů pro jednotlivou burzu nebo pro všechny burzy lze jednoduše provést pomocí následujících požadavků v Pythonu.

instruments = client.get_historical_instruments () # získejte historické nástroje pro všechny burzy

bittrex_instruments = client.get_historical_instruments (‘Bittrex’) # získejte historické nástroje pro Bittrex

Výsledek těchto požadavků by vypadal asi takto:

[

{

"výměna":"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" }

{

"výměna":"kucoin",

"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" }

]

To není vše!

Pokud potřebujeme ještě konkrétnější informace o tom, kolik obchodních datových bodů je k dispozici za určité časové období, můžeme použít koncový bod pro získání historického počtu.

Následující příklad ukazuje, jak to lze provést v Pythonu.

obchody = client.get_historical_count (

‘obchod’,

‘binance’,

‘BTC’,

‘USDT’,

„2019-05-01T00: 00: 00 000Z“,

‘2019-05-02T00: 00: 00.000Z’

)

Odpověď na tento požadavek bude obsahovat počet obchodů, které jsou k dispozici v daném časovém rozmezí pro určený obchodní pár. Vypadá to takto:

{

"počet": 165012

}

Závěry

Je čas začít stavět!

Neexistují žádná omezení toho, co můžete vytvořit pomocí historických obchodních údajů. Ať už chcete konstruovat modely strojového učení, které dokážou předvídat budoucí cenu aktiva, nebo jednoduše chcete analyzovat zajímavou událost černé labutě, obchodní data jsou skvělým místem pro začátek při analýze historických údajů o trhu.

Nemůžeme se dočkat, až uslyšíme, co stavíte! Zanechte komentář, který sdílí nástroje, které vytváříte s rozhraními Shrimpy Developer API!

Další dobrá čtení

Jak si vyrobit kryptoobchodního robota pomocí Pythonu

Jak stahovat data svícnů z kryptoměny z burz

Arbitrážní skripty pro roboty pro krypto obchodování

Skript pro živý tiket ceny bitcoinů (pomocí Websocků)

O Shrimpy

Shrimpy’s Developer Trading API je jednotný způsob, jak integrovat obchodní funkce na všech hlavních burzách. Sbírejte tržní data, přistupujte k websocketům v reálném čase, provádějte pokročilé obchodní strategie a spravujte neomezený počet uživatelů.

Shrimpy Crypto Trading API: Krevety | Kryptoměnová rozhraní API pro vývojáře

Nezapomeňte nás sledovat Cvrlikání a Facebook pro aktualizace a zeptejte se našich úžasných otázek Telegram společenství.

Shrimpy Team

Mike Owergreen Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me