Только медийное адаптивное
Только медийное адаптивное

Будьте собственным аналитиком. Как получить хорошие данные о биткойнах?

2

Любой, кто знает мои статьи, знает, что у меня есть слабость к данным и их визуализации. В результате, в дополнение к диаграммам, многие другие материалы основаны на данных. Будь то еженедельные классические сравнения рынка, различный контент криптокомпаса или отчеты Биткойн за квартал: со всеми этими вкладами исходные данные являются источником. С ежедневными обновлениями курса курсы даже автоматически заносятся в форму статьи.

Теперь девиз, тесно связанный с крипто-сценой: Не верь, проверяй, Не просто доверяй, проверяй. Отношение, которое отражено в аббревиатуре DYOR (также известной в экосистеме биткойновПроведите собственное исследование) Отраженный. В конце концов, речь идет не только о раскрытии информации, но и о том, чтобы сделать каждого читателя BTC-ECHO зрелым крипто-гражданином. Поэтому в этой статье будут представлены два источника данных. На сегодняшний день мы ориентируемся на биткойны.

Слово впереди: во всех вышеперечисленных форматах язык программирования R является предпочтительным инструментом. Если вы хотите узнать больше о мощном статистическом языке программирования, вы можете узнать больше об этом видео. Однако все источники данных, упомянутые ниже, также доступны с помощью других инструментов, таких как Python.

TradingView: источник необработанных данных?

Торговая Просмотр хорошо известен за пределами биткойн-сцены. Ценовой анализ с нашей стороны в основном проводится на этой мощной платформе. TradingView — это фантастическая платформа для создания графиков. Что мало кто знает: первым шагом в манипулировании данными может быть экспорт данных TradingView. Так что даже с Pine TradingView есть довольно мощный язык программирования, который мы представили в старой статье.

Интересное  Датский поставщик финансовых услуг интегрирует Dash - 20 000 новых точек принятия

Но что, если вы хотите объединить внешние данные с данными TradingView? По этой причине платформа предлагает возможность экспорта данных в течение нескольких месяцев. Один клик позволяет экспортировать как биткойн-цену, так и все индикаторы в макете в виде CSV-файла:

CSVФайлы — это таблицы, в которых все значения строки разделены запятыми. Это дает вам удобный для чтения формат, который можно импортировать, например, в Excel или аналогичный.

Теперь аналитик может работать с этими данными. В R он сможет прочитать их с помощью простой команды:

daten <- read.csv("Pfad/zum/Dateinamen.csv")

Конечно, есть и другие возможности. Многие поклонники R клянутся Tidyverseгруппа библиотек для R, которая делает работу с данными чрезвычайно простой. Тидиверс также отражен, в частности, в отчетах о биткойнах. Тем не менее, теперь было бы за рамками углубиться в детали.

Жонглирование курсом биткойнов благодаря Коинецко

Недостаток вышеуказанного подхода: процессы не могут быть автоматизированы. Почему вы работаете с языками программирования, когда вам приходится нажимать еще три раза для обработки данных? Здесь будет полезен более прямой доступ к курсам.

Это аналитики Bitcoin & Co. часто не только о курсах. Развитие предложения и рыночной капитализации всегда находится в центре внимания анализа. В то время как TradingView может помочь и здесь, объем доступных данных растет. По крайней мере, аналитики зависят от других источников данных.

Здесь вы можете работать с API во многих местах. API означает интерфейс прикладного программирования и, проще говоря, обеспечивает доступ к данным из командной строки или из программы. Coingecko является примером такой платформы с API. The Pleasant: В настоящее время вам не нужно регистрироваться для этого.

Если вы хотите воспроизводимо запросить историю курса Биткойн, первым шагом является использование одного URL возможно:

Интересное  Finma призывает к изменениям KYC в регулировании биткойнов

https://api.coingecko.com/api/v3/coins/bitcoin/market_chart?vs_currency=usd&days=30

Проблема: формат немного странный. В отличие от файла CSV это так называемый формат JSON не простая таблица. Тем не менее, это довольно легко использовать в R:

library(jsonlite)
daten <- fromJSON("https://api.coingecko.com/api/v3/coins/bitcoin/market_chart?vs_currency=usd&days=30")

Переменные данные теперь будут содержать три таблицы, каждая из которых содержит цену, рыночную капитализацию и объем. Эти данные могут быть дополнительно обработаны с помощью данных $ price, data $ market_caps и data $ total_volumes.

Время началось в 1970 году: формат времени Unix

Для данных $ цены первые пять строк выглядят так:

Биткойн, будь собственным аналитиком - Как получить хорошие данные о биткойнах?

Второй столбец, несомненно, класс Биткойн, но какой первый? Это читаемое компьютером время, эпоха Unix. Он рассчитывает с 1.1.1970 в ноль часов утра в управляемых единицах времени. Секунды или миллисекунды часто считаются как в этом случае.

Конечно, R может помочь нам преобразовать это в более читаемое время:

as.POSIXct(daten$prices(,1)/1000,origin = "1970-01-01")
Эта команда делает метки времени читаемыми из эпох Unix:

Биткойн, будь собственным аналитиком - Как получить хорошие данные о биткойнах?

Теперь мы сделали первый шаг к анализу данных в экосистеме Биткойн. Конечно, мы просто коснулись поверхности. Мы даже не рассматривали такие вещи, как данные в сети. Но каждый путь, включая криптоаналитика, начинается с первого шага. Вышеуказанные стратегии уже могут пойти далеко. Мало того, что вы можете визуально визуализировать цену, рыночную капитализацию и объем торговли биткойнами, вы также можете искать зависимости размеров между собой. С помощью этой команды:

plot(daten$prices(,2),daten$total_volumes(,2)/10^9,xlab="Bitcoin-Kurs / US-Dollar", ylab = "Handelsvolumen in Mrd. US-Dollar")

На этом графике представлен Биткойн-аналитик.
Биткойн, будь собственным аналитиком - Как получить хорошие данные о биткойнах?

Прежде чем задуматься о достаточно высоком объеме торгов: на каждой временной отметке Coingecko хранится объем торгов за последние 24 часа.

По общему признанию, это не самый захватывающий из всех диаграмм. Теперь мы знаем, что в течение последнего месяца не было реальной зависимости между объемом торгов и ценой на биткойны. Но что этот пример хочет показать: это только начало пути. Кто-то может задаться вопросом, существует ли определенный разрыв между объемом торговли и ценой, и переписать код соответствующим образом Вы можете расширить вызов API, чтобы не только просматривать данные за последние тридцать дней. А как насчет зависимости между объемом торгов и ценой в других криптовалютах?

Интересное  Австралийский специалист по ценным бумагам готовится к «значительному увеличению» в криптовалюте - CCN.com

Вы, дорогой читатель, мы желаем много веселья и успехов с нашим собственным анализом. Если у вас есть что рассказать, было бы неплохо быть с нами и с сообществом в нашем диссонанс вступает в обмен.

. (TagsToTranslate) #Analyse (т) #Bitcoin

Только медийное адаптивное
Только медийное адаптивное

Оставьте ответ

Ваш электронный адрес не будет опубликован.

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.

sed dictum massa at elit. id ante. venenatis