- WSL の使用
- Python pip venv のインストール、pip はパッケージのインストールに使用され、venv は仮想環境の作成に使用されます。
sudo apt update
sudo apt upgrade
sudo apt install python3
sudo apt install python3-pip
sudo apt install python3-venv
- 仮想環境の作成
sudo python3 -m venv bot
- 環境のアクティベート
source bot/bin/activate
- VSCode の設定
which python
/home/skka3134/folder/bot/bin/python
6. インタプリタの選択、ctrl+shift+p、作成した環境 bot を選択
7. Python 拡張機能のインストール
8. ccxt のインストール、ccxt は世界中のほとんどの取引所の API をカプセル化しており、データのダウンロードや取引の発行に使用できます。
sudo /home/skka3134/folder/bot/bin/python -m pip install ccxt
- 取引所のインスタンス化、マーケットデータのキャッシュ
exchange = ccxt.binance({
'apiKey': '',
'secret': '',
'enableRateLimit': True,
})
exchange.load_markets()
- exchange.fetch_ohlcv を使用してローソク足データを取得します。ohlcv は o（open、始値）、h（high、最高値）、l（low、最低値）、c（close、終値）、v（volume、取引量）を表します。symbol はクエリする暗号通貨ペアを設定し、time_interval はデータの頻度を 1 日に設定し、start は開始時間です。
symbol = 'BTC/USDT'
time_interval = '1d'
start = exchange.parse8601('2020-01-01T00:00:00')
data = exchange.fetch_ohlcv(symbol=symbol, timeframe=time_interval,since=start)
12. データの形式を変換して表示を容易にするために、pandas をインストールします。
sudo /home/skka3134/folder/bot/bin/python -m pip install pandas
- DataFrame を使用してデータを変換します。DataFrame は表形式のデータ構造です。
import pandas as pd
data = pd.DataFrame(data, dtype=float)
data.columns = ['Time','Open','High','Low','Close','Volume']
data['Time'] = pd.to_datetime(data['Time'], unit='ms')
14. 新しいデータを保存します。
data.to_csv('data.csv')