【Python】CoinGeckoのAPIからビットコイン・アルトコインの価格データを取得する

仮想通貨の価格データをスクレイピングで取得する

ビットコインを始めとする仮想通貨の価格データはビットフライヤーやビットバンクなどの国内の仮想通貨取引所のAPIを使って取得することが可能ですが、国内の取引所から取得できる価格データはあくまで国内で取扱っている仮想通貨だけで、バイナンスなど海外の仮想通貨取引所に上場しているアルトコイン(草コイン)の価格データを取得することはできません。

個人的には仮想通貨の価格変化を分析するに当たってそれで少し悩んでいたのですが、いつも海外で上場しているアルトコインの価格確認に使っていた仮想通貨情報サイト:CoinGeckoのAPIで提供されているデータが想定外に豊富で、いろいろ活用できそうだったので、自分への復習もかねて紹介していきたいと思います。

仮想通貨の価格データを提供してくれるAPI機能を応用すれば、AWSなどのサーバー上で実行することで、TwitterでBotにコインの価格を自動でつぶやくようにしたり、市場情報をもとに取引所で裁定取引(アービトラージ)をさせることもできるので割と楽しめそうです。

使うプログラミング言語はpythonです。pythonはやはりWEB上のデータを取得したり便利で汎用性が高くオススメです。

Coin geckoとは?

Coin gecko(コインゲッコー)は仮想通貨のランキングチャートです。メアドとパスでアカウントを作成すれば、自分の注目している通貨をダッシュボードで管理することができたり非常に便利です。

コインゲッコーのオススメな点はデータを取扱っているアルトコインの種類が多いことと、日本円の価格が表示できるところですね。

coingeckoのAPIについては↓のリンクから取得するデータの種類や期間など色々と試すことができます。

https://www.coingecko.com/api/docs/v3#/coins

CoingeckoのAPIの機能

CoinGeckoの公式サイトのAPIに関してのページを確認すると、以下のAPIが用意されていることがわかります。いずれもデータはJSON形式で返ってきます。

・/ping…APIサーバーのステータスを確認する。アクセスできるかのチェックなど。
・/coins…すべてのコインのデータを取得。何種類のコインを取得するか指定可能。
・/coins/{id}…特定のコインのデータを取得
・/coins/{id}/history…特定のコインの概要と過去時点でのデータを取得
・/coins/{id}/market_chart…特定コインのチャートデータを取得
・/exchange_rates…BTCとの交換レートのデータを取得

全ての仮想通貨の円建ての価格情報を取得する

コインゲッコーのAPIはビットコイン以外のイーサリアム・リップルを始めとしたアルトコインの価格データを取り出せるのは勿論のことで、さらに便利なところは仮想通貨の日本円に換算した現在価格を取り出せる点ですね。

 
##ライブラリーのインストール
import requests
import json
import pandas as pd

 
##現在のアルトコインの日本円建ての価格データを取得
r=requests.get('https://api.coingecko.com/api/v3/coins/markets?vs_currency=jpy')
gecko=json.loads(r.text)
gecko

APIの説明書によると引数を変更すれば、指定した数種類の仮想通貨の価格のみを取り出すことも可能らしいです。取得したデータからコインごとの価格を取り出す場合は、データがきれいなのでfor文を使えば一発です。

##コインごとの現在価格だけを取り出す
for status in gecko:
    print(status['name']+' '+str(status['current_price']))

この結果を一定時間ごとにTwitterに呟かせれば価格BOTとかも作れます。

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ビットコインの価格データを取得する

def get_btcprice(ticker,max): 
    url=('https://api.coingecko.com/api/v3/coins/')+ticker+('/market_chart?vs_currency=usd&days=')+max
    r=requests.get(url)
    r2 = json.loads(r.text) 
    return r2

#ビットコインの全期間の価格データを取得する
get_btcprice('bitcoin','max')

第一引数で取得したコインのticker名、第2引数で期間を指定しています。今回はビットコインの全期間のデータというということで、’bitcoin’,’max’としていますが、引数を変えることで、コインの種類と期間を変更することができます。

#1か月分のビットコインの価格データをスクレピングする
get_btcprice('bitcoin','30')

そして、上記のコードを実行すると以下のようなjson方式でデータが返されます。一応価格データ[‘prices’]に加えて出来高[total_volumes]・時価総額[market_caps]のデータも返ってきます。

#ライブラリの読み込み
from datetime import datetime
import pandas as pd

#jsonから価格データだけをPandasに変換して抽出する
def get_price(r2):
    s=pd.DataFrame(r2['prices'])
    s.columns=['date','price']
    date=[]
    for i in s['date']:
        tsdate=int(i/1000)
        loc =datetime.utcfromtimestamp(tsdate)
        date.append(loc)
    s.index=date
    del s['date']
    return s

関数を実行すると↓にようなビットコインの価格データが返ってきます。

r2=get_btcprice('bitcoin','max')
btcprice=get_price(r2)
btcprice.head()

他にも「currency=〇〇」を変えることでどの通貨建ての価格を取得するかを決められます。(usd, eur, jpy,など)。またアルトコインの場合は=btcとすることで、BTC建ての価格データが返ってきます。

他にも「days=〇〇」の部分を変えることで、取得するデータの期間を変更できます。days=maxなら全期間を取得できますし、30、90、365など変えることができます。14にすると一時間足のデータが取得できます。

なお取得してくる価格データの日付はtimestamp形式なのですが、期間によっては小数点の付かないときもあってそのまま直すと1900年とかになるので、/1000して正しい時間に戻す作業が必要です。

この関数ではdatetime.utcfromtimestampの部分でUNIXTIMEを標準時に直しています。ただこれは標準時なので、日本時間にする場合は引数のtimezoneで日本時間に直す作業が必要です。

アルトコインの価格データをスクレピングする

Coingeckoは他にもデータ分析を行うために必要なヒストリカルデータも豊富にそろっています。取引所とかだと数種類のコインのヒストリカルデータしかありませんが、Coingeckoならばビットコインから草コインまで数百種類のコインの価格データを取得できます。

#アルトコインの価格データをスクレピングする関数
def get_altprice(ticker,max,pair):
url='https://api.coingecko.com/api/v3/coins/'+ticker+'/market_chart?vs_currency='+pair+'&days='+ max
r=requests.get(url)
r2 = json.loads(r.text)
return r2

###イーサリアムの今までの日本円建ての価格データを取得
get_altprice('ethereum','max','jpy')

##リップルの全期間の価格データを取得する
get_altprice('ripple','max','jpy')

大体察しは付くと思いますが、ethereumの部分は他の通貨に変えるとその通貨の価格データを取得できます。ただ略称ではなく正式名称である必要があります。(例、bitcoin、rippleなど)

終わり

以上がCoingeckoのAPIを使ったビットコイン&アルトコインの価格取得のやり方です。これだけで結構な量の価格データが取得できるので、データ分析も捗ると思います。

プログラミングの独学はとても難しい


プログラミングは小学校の義務教育にも導入され始めており、これから社会人として生きていく上でプログラミングはもはや出来て当たり前、出来なれば論外というエクセルレベルの必須スキルになりつつあります。そしてそういう話を聞いて参考書なりを購入して独学でプログラミング勉強しようと思っている人も少なくないでしょう。しかしプログラミングを独学で勉強し始めようと思うものの



・「分からない箇所で詰まって挫折してしまった」

・「勉強する時間が足りない」

・「ネットの記事だと情報が断片的でよくわからない」

・「コードのエラーの原因が分からない」



という壁にぶち当たって、プログラミングの勉強を止めてしまう方が少なくありません。独学でプログラミングを勉強してる時間のほとんどはつまづいている時間です。実際僕も最初のころ独学でプログラミングを勉強していた頃はエラーの原因が分からず丸1日を不意にしてしまった・・・そんな苦い経験がありました。それで僕は一度はプログラミングの学習を諦めてしまいましたが、就活で現実を知る中で



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