bitFlyer APIのTipsを列挙していきます。ご利用は自己責任で。
始めの一歩。pybitflyerを利用します。pythonコードではなく、シェル内で。
# sudo python -m pip install pybitflyer
秒ごとのohlcvが欲しいときに。APIの仕様で一回のapi.executions毎に500回分の執行しか取れないので、counts回分繰り返すようにする。10回繰り返す(counts=10)と、5000回(=500×10)執行分の秒足が返される。
def ohlcv_sec (step, counts, count=500):
df = pd.DataFrame([])
before = 0
for i in range(counts):
r = api.executions(product_code='FX_BTC_JPY', count=count, before=before)
df = pd.concat([df, pd.DataFrame(r)])
before = int(df.iloc[-2, 0])
sleep(0.1)
df = df.drop_duplicates(subset='id')
df['exec_date'] = pd.to_datetime(df['exec_date'])
df = df.set_index('exec_date')
df_price = df['price'].resample(step).ohlc()
df_volume = df['size'].resample(step).sum()
ohlcv = df_price.assign(volume=df_volume)
ohlcv.columns = ['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']
return ohlcv
df = ohlcv_sec('S', 50, count=500) #step = Y, M, D, H, T, S, L, U
df = df.fillna(method='ffill')
# print(df.tail())
# Open High Low Close Volume
# exec_date
# 2020-08-18 12:34:15 1298476.0 1298592.0 1298446.0 1298458.0 0.402346
# 2020-08-18 12:34:16 1298455.0 1298455.0 1298398.0 1298398.0 0.189386
# 2020-08-18 12:34:17 1298398.0 1298400.0 1298336.0 1298377.0 0.254000
# 2020-08-18 12:34:18 1298322.0 1298336.0 1298260.0 1298277.0 0.583021
# 2020-08-18 12:34:19 1298249.0 1298257.0 1298237.0 1298237.0 0.091903
ローソク足を、自分で作ってみたいと思ったときに。
# sudo python -m pip install mplfinance
簡単にローソク足が描ける。
import mplfinance as mpf mpf.plot(df, type='candle', volume=True, mav=(5, 20, 50), figratio=(18,6))
フツーの分足で良いのなら、CryptowatchのAPIから取れる。タイムスタンプはUTC標準時。呼び出しのperiodsを3600(=60×60)にすれば、1時間足が取れる。
def ohlcv(periods, counts=6000):
params = {"periods" : periods }
after = int((datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(seconds=(periods+1)*counts)).timestamp())
params["before"], params['after'] = 0, after
response = requests.get("https://api.cryptowat.ch/markets/bitflyer/btcfxjpy/ohlc",params)
data = response.json()
df = pd.DataFrame(data['result'][str(periods)]).drop([6], axis=1)
df[0] = pd.to_datetime(df[0].apply(datetime.datetime.fromtimestamp))
df = df.set_index(0)
df.columns = ['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']
return df
df = ohlcv(60)
# print(df.tail())
# Open High Low Close Volume
# 0
# 2020-08-18 12:41:00 1299029 1299068 1298270 1298919 65.158156
# 2020-08-18 12:42:00 1298924 1299618 1298394 1298643 83.296856
# 2020-08-18 12:43:00 1298667 1298816 1297620 1298001 90.063755
# 2020-08-18 12:44:00 1298002 1298601 1297596 1297832 89.762146
# 2020-08-18 12:45:00 1298104 1298955 1297878 1298499 90.814710
何かあったときに、LINEに飛ばしいときはコレ。下記リンクから、何とかして登録してみてください。
https://notify-bot.line.me/ja/
def line_notify (message):
line_notify_token = 'please_get_and_put_your_token'
line_notify_api = 'https://notify-api.line.me/api/notify'
payload = {'message': message}
headers = {'Authorization': 'Bearer ' + line_notify_token}
requests.post(line_notify_api, data=payload, headers=headers)
print(message)
# line_notify('test')
# test
時間の計測をしたいときは、コレ。奇数回目の呼び出しでカウントスタート、偶数回目の呼び出しで計測時間を表示。
timer_memory = 0
def timer ():
global timer_memory
if timer_memory == 0:
timer_memory = time.time()
else:
elapsed_time = time.time() - timer_memory
print ("elapsed_time:{0}".format(elapsed_time) + "[sec]")
timer_memory = 0
# timer()
# for i in range(5):
# print(i)
# timer()
# 0
# 1
# 2
# 3
# 4
# elapsed_time:0.00031185150146484375[sec]
成行注文をするときの関数。引数sideには、’BUY’か’SELL’が入る。ここで’PLACE’を指定すると、現在のポジションを精算する。
def order (side, size):
if side != 'PLACE':
api.sendchildorder(product_code="FX_BTC_JPY",
child_order_type="MARKET",
side=side,
size=round(size, 2))
else:
pos = api.getpositions(product_code="FX_BTC_JPY")
if pos:
sze = sum([p['size'] for p in pos])
ops = 'BUY' if pos[0]['side'] == 'SELL' else 'SELL'
order(ops, sze)
else:
return
# order('BUY', 0.01)
かなり雑多ですが、こんなところで。
シストレの本質は「エッジ×繰り返し」にあるわけですが、大体においてこのエッジが小さすぎます。なので、ちょっとした計算違いがあるとすぐにエッジがなくなり、マイナスになります。それでなくとも、シストレ屋さんの競争の中でエッジがすぐになくなるので、常に新しいエッジを求めて全力疾走を続けなければなりません。
機械学習にしても、短い時間軸では有効な予測手法にはならないように感じています。かと言って長い時間軸だと、敢えて機械学習を回すメリットが減じてしまいます。
シストレなんて、首を突っ込むものじゃないと思うんですけどね。まぁそうは言っても、やっちゃう人はやっちゃうものですが。
