【python】ビットコインの価格データを時系列分析してみる

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時系列データ分析の概要

今回は時系列データの分析をビットコインの価格データを使って行っていきたいと思います。普通のデータ分析が身長体重のようなことなる2つの変数の関係性を分析するのに対して、時系列データ分析は現在のデータが過去のデータとどう関係があるのかを分析します。

今回のビットコインの価格データを分析する場合ならn日目のビットコインの価格はn-1日・n-2日目のデータとどう関係があるのかを分析するといった感じです。

ビットコインの価格データを入手する

分析においてまず大切なのはデータ集めです。ビットコインの価格データの入手方法については以下の記事で取り上げたのでそちらを参考にしてやります。

これで分析のもとになる価格データは入手できたので本題の時系列データ分析に移ります。

##ビットコインの価格データを取得する
##ライブラリのインストール
import pandas as pd
import time
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
import requests
import json
import numpy as np
import talib
%matplotlib inline

#ビットコインの価格を取得する関数
def get_bitcoinprice():
url=('https://api.coingecko.com/api/v3/coins/')+str('bitcoin')+('/market_chart?vs_currency=jpy&days=max')
r=requests.get(url)
r=json.loads(r.text)
bitcoin=r['prices']
data=[]
date=[]
for i in bitcoin:
data.append(i[1])
date.append(i[0])
bitcoin=pd.DataFrame({"date":date,"price":data})
price=bitcoin['price']
a=price.pct_change()
bitcoin=pd.DataFrame({"date":date,"price":data,"change":a})
return bitcoin

pricedata=get_bitcoinprice()
price = pd.Series(pricedata['price'])
price

価格データをMatplotlibで視覚化する

#価格データを可視化する

ax=pd.Series(price).plot()
ax.set_title('Price Changes Of Bitcoin')
plt.show()

基本統計量を計算する

データ分析において大切なのは基本統計量です。普通のデータ分析では平均や分散・標準偏差が基本統計量でしたが、時系列データ分析はデータ分析の概念自体が普通のデータ分析とは若干違うため、調べる基本統計量も少し違ってきます。

python

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