財務チャートデータのインポート

概要
市場には技術分析に関する本がたくさんある.しかし、ほとんどは過去の株価データを利用して述べられている.しかし、最近は短期投資家の増加に伴い、コインとして、短期的なピークマップを利用する本もあまりありません.しかし、最近実際の収益を創出したIntraは、主に長距離短打戦略を使っている.そこで、コインを利用したショートショットのトレンド戦略を見てみましょう.
用意する.
技術分析を行う前に、まず必要なデータを取得します.
私たちの目標は銀行の技術分析に基づいて自動取引システムを作成することです.
バイナンスAPIを利用してデータを収集する.
バイナリAPIインタフェース
サードパーティ製ライブラリはいくつかありますが、フィナンシャルタイムズのドキュメントに記載されている数式コネクタを使用します.
既存のバインドAPIはrestfulウェブ呼び出しまたはwebsocketによって直接受信できるが、より直感的で包括的に符号化するために、本明細書では、公式にサポートされているコネクタを使用する.
次のCMDウィンドウで、モジュールをインストールするコマンドを入力します.

pip install binance-connector

バイナリAPIキーの作成と取得
「財務」で、「プロファイル」をクリックします.

[API管理]をクリックし、目的のAPI名を入力します.
「Create API」をクリックします.
APIを使用したデータの受信
バインディング

from binance.spot import Spot 
import datetime
import pandas as pd

client = Spot()
print(client.time())

client = Spot(key='바이낸스 퍼블릭 키', secret='부여받은 시크릿 키')

グラフデータの受信

# 3분봉 차트 1000틱
data = client.klines(symbol='BTCUSDT', interval='3m', limit=1000)

# 문자열을 float 타입으로 변환
for i in range(len(data)):
    for j in range(len(data[i])):
        if isinstance(data[i][j], str):
            data[i][j] = float(data[i][j])

# pandas DataFrame 객체 생성
df = pd.DataFrame(data, columns=
             [
                'datetime', 
                'open', 
                'high', 
                'low', 
                'close', 
                'volume', 
                'closeTime', 
                'QuoteAssetVolume', 
                'NumTrades',
                'TakerBuyBaseAssetVolume',
                'TakerBuyQuoteAssetVolume'  ,
                 'Ignore'
                ]
) 

# Timestamp를 Datetime(날짜-시간)형태로 변환
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'], unit='ms')
df.set_index('datetime', inplace=True)

# 필요한 차트 데이터만 가져오기
df = df[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume]]
df

グラフを描く
グラフをCandle Stickシェイプに描画するためのモジュールを設定します.

pip install --upgrade mplfinance

受信したデータの最近の100文字をグラフにします.

import mplfinance as mpf

df_100 = df.iloc[-100:]
mpf.plot(df_100,type='candle',mav=(3, 5),volume=True, title='BTC/USDT')

現在、技術分析を行うための基本的な準備ができています.
データを利用して、今いくつかの基礎の技術の分析方法を学びます.