ビットコインの過去価格CSVデータ(分足4本値)をゲットする方法＋ダウンロード。

記事の目次

仮想通貨(ビットコイン)がトレード商品として画期的なのは、API経由で簡単に自動売買できるところ。
「仮想通貨の過去のヒストリカルデータ(分足)入手できなくね？」。仕方ないから素の取引売買データからPythonで分足四本値をセルフ集計してみた。
bitFlyer・coincheckのBTC/JPYの5分足・15分足(4本値)の過去CSVデータのダウンロードはコチラ！

仮想通貨(ビットコイン)がトレード商品として画期的なのは、API経由で簡単に自動売買できるところ。

仮想通貨の魅力とはなんでしょう？バカみたいな値上がり？ブロックチェーンの将来性？

まあ、それもあるでしょうけど、投機・トレードやマネーゲームの商品としてみたときに、一番画期的だと思うのは取引所が標準でAPIを公開している点だと私は思います。

だいたいの取引所は公開してますよね。例えばZaifだと、↓こんなやつ。

引用元：Zaif https://zaif.jp/

これは革命的！。従来の株式・先物・FXなどの投資商品では証券会社とかがAPIを公開しているケースは非常にレアでした。なので、自動売買するには色々と工夫が必要だったわけです。

一方、仮想通貨業界はAPIが標準装備。bitFlyerなんてwrapper(pybitflyerというライブラリ)も用意されてるので、Pythonならpip installだけですぐに簡単に自動売買システムの開発が始められちゃう。

トレード判断、発注・決済、ロスカット、資金管理、リスク管理、失敗したときのオートリバランスから、アービトラージ、スクレイピングで取得したチャート以外の要素による投資判断、AIの組み込みですら、Python一本で完全自動化できるということです。

「画面操縦での自動発注じゃ限界があるよ…」とか「Meta Trader 4 + EAで自動売買始めたけど、クソEA掴まされた！」とか「FXのAPIって結局OANDAしか選択肢ないの？」とか「APIあると思ったら法人口座だけじゃねえか！」みたいなものに悩まされる時代は終わったんです。

つまり、これからは、難しいこと抜きに、Pythonとかでプログラム書ける人なら「誰でも」「無料で」「簡単に」「自分だけのロジックで」自動売買が始められる時代になったわけです。

だがしかし。。。問題点がないわけではありません。。。

ビットコイン(BTCJPY)の5分足や15分足の過去価格CSVデータ(4本値)が入手できないんですよ！バックテストができないよ～！！ｗ

ネットを探し回ったんだけど、落ちてないんだよね・・・。

「仮想通貨の過去のヒストリカルデータ(分足)入手できなくね？」。仕方ないから素の取引売買データからPythonで分足四本値をセルフ集計してみた。

一応、こちらの良サイトでCSVがゲットできるのですが、日足は充分な期間が取れるんですが、5分足とかだと非常に短い期間のデータしか取れなかったり。

仮想通貨(暗号通貨)4本値CSVゲッター from Cryptowatch

一方、こちらは過去分もたんまりデータがあるんですけど、素の取引売買データで使いにくかったり（しかも時間はUNIXTIMEですｗ）。

bitcoincharts.com(サイトが消えました・・・)

どっかにあるのかもしれないが探し回るのも時間の無駄なので、苦肉の策で、上述の素の取引データから分足4本値をPythonでセルフ集計してみました。5分毎に区切ってけば、四本値っぽい何かになるだろう…。

やってることは簡単です。bitcoincharts.comでダウンロードしてきた素の取引データ(CSV)を読み込んで、UNIXTIMEを時間に変換して、区切り時間毎に4本値を作りこんでいます。

5分足なら「minutes=5」をtimedeltaに設定。

import sys
import csv
import datetime

##設定値
#元データのCSVファイル名　※元データのCSVファイルは「https://api.bitcoincharts.com/v1/csv/」で取得できます
input_file_name = "data.csv"
#作成する4本値のCSVファイル名
output_file_name = "data_out.csv"
#集計を開始する日付＋時刻
kijyun_date = datetime.datetime.strptime('20170704 17:15:00', '%Y%m%d %H:%M:%S')
#分足の単位。例えば5分足なら「minutes=5」
kizami_date = datetime.timedelta(minutes=5)


#CSV読み込み
csv_file = open(input_file_name, "r", encoding="ms932", errors="", newline="" )
f = csv.reader(csv_file, delimiter=",", doublequote=True, lineterminator="\r\n", quotechar='"', skipinitialspace=True)

#4本値を計算
datalist = []
priceH = 0
priceT = 0
priceY = 0
priceO = 0
for row in f:
    if (datetime.datetime.fromtimestamp(int(row[0])) < kijyun_date + kizami_date):
        if priceH == 0:
            priceH = int(row[1].replace('.000000000000',''))
            priceT = int(row[1].replace('.000000000000',''))
            priceY = int(row[1].replace('.000000000000',''))
            priceO = int(row[1].replace('.000000000000',''))
        else:
            if priceT < int(row[1].replace('.000000000000','')):
                priceT = int(row[1].replace('.000000000000',''))
            if priceY > int(row[1].replace('.000000000000','')):
                priceY = int(row[1].replace('.000000000000',''))
    else:
        if priceH > 0:
            priceO = int(row[1].replace('.000000000000',''))
        datalist_new = '{0:%Y%m%d %H:%M:%S}'.format(kijyun_date + kizami_date), priceH, priceT, priceY, priceO
        datalist.append(datalist_new)
        kijyun_date = kijyun_date + kizami_date
        priceH = 0
        priceT = 0
        priceY = 0
        priceO = 0

#CSVファイルに出力する
csv_file = open(output_file_name, 'w', encoding='UTF-8')
csv_writer = csv.writer(csv_file, lineterminator='\n')
for j in range(len(datalist)):
    csv_writer.writerow(datalist[j])
csv_file.close()

importsys

importcsv

importdatetime

##設定値

#元データのCSVファイル名　※元データのCSVファイルは「https://api.bitcoincharts.com/v1/csv/」で取得できます

input_file_name="data.csv"

#作成する4本値のCSVファイル名

output_file_name="data_out.csv"

#集計を開始する日付＋時刻

kijyun_date=datetime.datetime.strptime('20170704 17:15:00','%Y%m%d %H:%M:%S')

#分足の単位。例えば5分足なら「minutes=5」

kizami_date=datetime.timedelta(minutes=5)

#CSV読み込み

csv_file=open(input_file_name,"r",encoding="ms932",errors="",newline="")

f=csv.reader(csv_file,delimiter=",",doublequote=True,lineterminator="\r\n",quotechar='"',skipinitialspace=True)

#4本値を計算

datalist=[]

priceH=0

priceT=0

priceY=0

priceO=0

forrowinf:

if(datetime.datetime.fromtimestamp(int(row[0]))<kijyun_date+kizami_date):

ifpriceH==0:

priceH=int(row[1].replace('.000000000000',''))

priceT=int(row[1].replace('.000000000000',''))

priceY=int(row[1].replace('.000000000000',''))

priceO=int(row[1].replace('.000000000000',''))

else:

ifpriceT<int(row[1].replace('.000000000000','')):

priceT=int(row[1].replace('.000000000000',''))

ifpriceY>int(row[1].replace('.000000000000','')):

priceY=int(row[1].replace('.000000000000',''))

else:

ifpriceH>0:

priceO=int(row[1].replace('.000000000000',''))

datalist_new='{0:%Y%m%d %H:%M:%S}'.format(kijyun_date+kizami_date),priceH,priceT,priceY,priceO

datalist.append(datalist_new)

kijyun_date=kijyun_date+kizami_date

priceH=0

priceT=0

priceY=0

priceO=0

#CSVファイルに出力する

csv_file=open(output_file_name,'w',encoding='UTF-8')

csv_writer=csv.writer(csv_file,lineterminator='\n')

forjinrange(len(datalist)):

csv_writer.writerow(datalist[j])

csv_file.close()

bitcoincharts.comのデータなら、どの取引所のどの通貨でも、だいたい同じ方法で4本値を生成できるはず＾＾。

「.000000000000」置換のところは手抜きコーディングなんで、他のデータでは通用しないと思うので、ビットコイン以外の場合は修正してから使ってねｗ。

あと、流してから気が付いたが、データがない時間帯に「0,0,0,0」が入っちゃう不具合がありました…( ﾉД｀)。気になる人は自分で直してください。

【2022/04/30追記】

bitcoincharts.comのサイトが消えましたね・・・。というわけで、今後はデータは自炊していくしかないかと（海外取引所含めて、過去データが昔まで全部取れる取引所APIやサービスってないからね）。。

bitFlyer・coincheckのBTC/JPYの5分足・15分足(4本値)の過去CSVデータのダウンロードはコチラ！

同じ悩みを抱えている人がいるかもなので、一応CSVファイルを公開しておきます（coincheckはもっと昔のもあるけど、容量が大きくなるので、とりあえず8か月分）。

分足四本値ダウンロード

bitFlyer BTC/JPY 5分足(2017/07/06～2018/03/04)

bitFlyer BTC/JPY 15分足(2017/07/06～2018/03/04)

coincheck BTC/JPY 5分足(2017/07/06～2018/03/04)

coincheck BTC/JPY 15分足(2017/07/06～2018/03/04)

ただ、まあ、間違ってるかもなので参考程度で（このデータで検証したロジックで投資に失敗しても知らないよ？ｗ自己責任で！ｗ）。

なぜか全体的に実際よりも少し価格が低いみたいですね・・・。集計が何かおかしいのか、時差とかのせいなのか、海外のデータだからドル/円の関係なのか原因は不明。まあ、仮置きのバックテストくらいには使えるのではないかと。

急がない人は、ちゃんとしたデータはCryptowatchのAPIとかでMySQLとかにコツコツと貯めていくのが良いと思います。私はデータ収集も完全自動化してます～。

あと、自動売買する人は複数の仮想通貨取引所・複数通貨FXを併用するのをオススメします。以下で書きましたけど、仮想通貨FX向きの取引所も結構ありますし。

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こんな記事もあるよ。pythonゴリゴリ書いてます。

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