Pythonで仮想通貨取引所「CoinEX」のAPIの使って価格データを取得する

今回はイギリスの仮想通貨取引所「CoinEX」をのAPIを使って、価格データを取得したり自動取引するBotを作っていきたいと思います。

Contents

CoinEXの注目ポイント
CoinEXの登録方法
tickerデータを取得する

一定時間間隔で取得してtickerの配列を作る

CoinEXの注目ポイント

CoinEXがオススメな点としては、CETというCoinEXの取引所内で使えるトークンを持っていると新しく上場するコインがエアドロップで無料で一定枚数貰えたり、取引手数料金がお得になったりする点です。

CoinEXはUIやサービスが充実しており、これから伸びてくる仮想通貨取引所ではないかと思われます。

CoinEXの登録方法

まずはCoinEX公式サイトにアクセスしユーザー登録を行います。登録に必要なのは、メールアドレスとパスワードだけです。（ただセキュリティのことを考えると二段階認証もしておいた方が良いです。）

tickerデータを取得する

まずBotを作るうえで基本となるtickerデータの取得ですが、CoinEXのCETのtickerデータを取得したい場合は以下のURLにアクセスすればいけます。

https://api.coinex.com/v1/market/ticker?market=CETBCH

もちろん、～ticker?market=CETBCHを部分を変更すれば他の通貨やペアの価格も取得することができます。通貨名通貨ペアの順でURLは設定されているので、例えばUSDT建てのCETの価格を入手したいときは「https://api.coinex.com/v1/market/ticker?market=CETUSDT」とすればいいですし、他にもXRPのBTC建ての価格を入手したいときは「https://api.coinex.com/v1/market/ticker?market=XRPBTC」とすればtickerデータをGETできます。

そして、これをPythonで実行するなら以下のような感じですね。

# 必要なライブラリのインポート
import requests
import json
import pandas as pd
import numpy as np
import time

# tickerデータを取得する
tick = requests.get('https://api.coinex.com/v1/market/ticker?market=CETBCH')

このままだとレスポンスステータスしか返ってこないので、json.loads()で中身を表示させます。

# jsonの中身を表示する
cet_tick = json.loads(tick.text)
cet_tick

すると↓のような感じのJSONデータが返ってきます。

{‘code’: 0,
‘data’: {‘date’: 1531727374899,
‘ticker’: {‘buy’: ‘0.00014408’,
‘buy_amount’: ‘1876.72832603’,
‘high’: ‘0.0001638’,
‘last’: ‘0.00014417’,
‘low’: ‘0.0001365’,
‘open’: ‘0.00015862’,
‘sell’: ‘0.00014417’,
‘sell_amount’: ‘1.06833318’,
‘vol’: ‘2022149306.6133139’}},
‘message’: ‘OK’}

# CETの価格だけを抽出する
data=cet_tick['data']
ticker=data['ticker']
cet_price=ticker['last']
cet_price

※これで最新のCETの価格が返ってきます。

一定時間間隔で取得してtickerの配列を作る

pythonでCoinEXからtickerデータを引っ張ってくる→json形式のデータから価格データだけ抜き出す→事前に作っていた空のリストにぶち込む（1分ごとにこれを繰り返す）

というこれらの一連の処理をまとめた関数を作ると以下のようになります。

これでget_cet_price()を実行すると

※[0.0001432, 0.00014321, 0.00014338]

って感じでCETの価格が格納された配列が返ってきます。上の関数はあくまでテスト用に作っただけなので、Botとかに使う時はwhileとかで無限に回したり、timesleepの間隔を調整したりしてください。

この返ってきたリストをpandasのデータフレームに変えて、sma5 = df.rolling(5).mean()とかで移動平均を計算したりもできますね。

# 上の関数で作ったリストをデータフレームにする
a=get_cet_price()
Cet_PriceData=pd.Series(a)

# 5分・25分の二つの移動平均を計算する
sma_short=Cet_PriceData.rolling(5).mean()
sma_long=Cet_PriceData.rolling(25).mean()

関連記事:Pythonを使って有名なテクニカル指標を計算してみる

んで短期と長期の移動平均のゴールデンクロスとデッドクロス売買のタイミングにするBotｍたいなのが作れますね。注文を出したり板データを取得するみたいなところはまた気が向いたら書きます。