python + Ta-lib(テクニカル分析ライブラリ)を使って、ビットコイン過去データの移動平均線を算出して、グラフ化してみる

admin

2年前

参考URL：
https://qiita.com/mahoutsukaino-deshi/items/8907a34986804c58724a

Ta-libをgoogle colabにインストール(ソースをDLして、ビルドして、インストール)

curl -L http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz -O && tar xzvf ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
cd ta-lib && ./configure --prefix=/usr && make && make install && cd - && pip install ta-lib

1 2	curl -L http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz -O && tar xzvf ta-lib-0.4.0-src.tar.gz cd ta-lib && ./configure --prefix=/usr && make && make install && cd - && pip install ta-lib

windowsなら、python –version でバージョンに合わせたlibファイルをダウンロードしてきて、pip install ダウンロードしたファイル名

import talib
import numpy as np
import pandas as pd

import datetime
import requests
import json
import matplotlib.pyplot as plt

# ビットコインの過去データを取得
# response = json.loads(requests.get("https://api.cryptowat.ch/markets/bitflyer/btcjpy/ohlc?periods=86400&after=1514764800").text)
response = json.loads(requests.get("https://api.cryptowat.ch/markets/bitflyer/btcjpy/ohlc?periods=86400&after=1641027688").text)

# DataFlame型に変換
df = pd.DataFrame(response['result']['86400'], columns=['date','open','high','low','close','volume','quoto_volume']).dropna().drop(columns=['volume','quoto_volume'])

# 単純移動平均線をデータフレーム追加
df['sma5'] = talib.SMA(df['close'],5)
df['sma25'] = talib.SMA(df['close'],25)
df['sma75'] = talib.SMA(df['close'],75)


# unix時間をyyyy-mm-ddに変換
df['created_at'] = pd.to_datetime(df['date'].astype(int), unit='s')


# グラフ出力
plt.plot(df['created_at'], df['sma5'])
plt.plot(df['created_at'], df['sma25'])
plt.plot(df['created_at'], df['sma75'])



# plt.savefig('hoge.png') # 画像の保存
plt.show()

import talib

import numpy as np

import pandas as pd

import datetime

import requests

import json

import matplotlib.pyplot as plt

# ビットコインの過去データを取得

# response = json.loads(requests.get("https://api.cryptowat.ch/markets/bitflyer/btcjpy/ohlc?periods=86400&after=1514764800").text)

response = json.loads(requests.get("https://api.cryptowat.ch/markets/bitflyer/btcjpy/ohlc?periods=86400&after=1641027688").text)

# DataFlame型に変換

df = pd.DataFrame(response['result']['86400'], columns=['date','open','high','low','close','volume','quoto_volume']).dropna().drop(columns=['volume','quoto_volume'])

# 単純移動平均線をデータフレーム追加

df['sma5'] = talib.SMA(df['close'],5)

df['sma25'] = talib.SMA(df['close'],25)

df['sma75'] = talib.SMA(df['close'],75)

# unix時間をyyyy-mm-ddに変換

df['created_at'] = pd.to_datetime(df['date'].astype(int), unit='s')

# グラフ出力

plt.plot(df['created_at'], df['sma5'])

plt.plot(df['created_at'], df['sma25'])

plt.plot(df['created_at'], df['sma75'])

# plt.savefig('hoge.png') # 画像の保存

plt.show()

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