【価格分析】ビットコインはいつ買っていつ売れば儲かるのか？

こんにちは、ミナピピン(@python_mllover)です。今回はビットコインはいつ買っていつ売れば儲かるのか？ということでビットコインの月別価格変化率をPythonでまとめてみました。

<ソースコード>

import numpy as np 
import pandas as pd 
import time 
import requests 
import json
from datetime import datetime


def get_btcprice(ticker,max_):
    """
    [coingeckoのAPIからビットコインの価格データを取得する]
    
    引数
    ticker{str}: ティッカー(例：bitcoin、ethereum、ripple)
    max_{str}: 期間(例：max、14days)
    
    Return
    r2{json}:価格、出来高、市場全体の時価総額
    """
    
    url = 'https://api.coingecko.com/api/v3/coins/' + ticker + '/market_chart?vs_currency=jpy&days=' + max_
    r = requests.get(url)
    r2 = json.loads(r.text) 
    return r2


def reshape_pricedata(r2):
    """
    [jsonから価格データだけをPandasに変換して抽出する]
    
    引数
    r2{json}: get_btcprice()で取得したデータ
    
    Return
    data{dataframe}: データフレーム
    """

    data = pd.DataFrame(r2['prices'])
    data.columns = ['date','price']
    date = []
    for i in data['date']:
        tsdate = int(i / 1000)
        loc = datetime.utcfromtimestamp(tsdate)
        date.append(loc)
    data.index = date
    del data['date']
    return data


#ビットコインの全期間の価格データを取得する
r2 = get_btcprice('bitcoin', 'max')
btc = reshape_pricedata(r2)

# 変化率を計算する
btc['change'] = btc['price'].pct_change()

# ずれの修正、月単位の集計
btc['change2'] = btc['change'].shift(-1)
btc['date'] = btc.index
btc['month'] = btc['date'].dt.month

#2019年以降の価格だけに絞る
btc_ = btc[btc['date']>'2019-01-01']


print(btc_[btc_['month'] == 1]['change2'].mean())
print(btc_[btc_['month'] == 2]['change2'].mean())
print(btc_[btc_['month'] == 3]['change2'].mean())
print(btc_[btc_['month'] == 4]['change2'].mean())
print(btc_[btc_['month'] == 5]['change2'].mean())
print(btc_[btc_['month'] == 6]['change2'].mean())
print(btc_[btc_['month'] == 7]['change2'].mean())
print(btc_[btc_['month'] == 8]['change2'].mean())
print(btc_[btc_['month'] == 9]['change2'].mean())
print(btc_[btc_['month'] == 10]['change2'].mean())
print(btc_[btc_['month'] == 11]['change2'].mean())
print(btc_[btc_['month'] == 12]['change2'].mean())

	ビットコイン月別価格変化率データ
1月	-0.1751
2月	0.129844
3月	-0.34038
4月	0.494121
5月	0.690031
6月	0.045333
7月	0.250652
8月	0.139794
9月	-0.13744
10月	0.681066
11月	1.073141
12月	0.267057