OANDA API를 사용하여 송금 데이터 가져오기

환전 데이터를 사용해 보세요.

이 우체통은 21일째 우체통입니다.
파이톤으로 데이터 분석을 시도하고 싶을 때 데이터는 어떻게 합니까?나는 이것이 항상 번뇌하는 일이라고 생각한다.
환전 데이터는 많은 회사에서 역사 데이터를 무료로 제공하는데, 이럴 때 편리할 것 같아서 이 메일을 썼습니다.
외환 데이터가 좋은 곳, 어려운 점은 다음과 같다.

장점

일본시간으로 월요일 오전 7시부터 토요일 오전 7시까지 어느 나라의 공휴일이든 평일이라면 시장이 반드시 문을 연다

FX업자가 제공한 가격 데이터는 기본적으로 무료

API 일반

python 포장 가능

난점

Timezone이 다른 기술자

UTC가 아니라면 SummerTime의 전환은 정말 번거롭다

업자에게 화폐는 유한하다

이상에 근거하여 저는 OANDA의 데이터를 추천합니다. 다음은 이유입니다.

OTA에 대한 FX 데이터

Timezone은 UTC

Pythhon 잠금 메모리PyLadies Japan Advent Calendar 2020 - Adventar가 있음

Doctument 충실oanda/oandapy: Python wrapper for the OANDA REST API

계정 설명 및 API 액세스 시연

https://developer.oanda.com/rest-live-v20/introduction/에 프레젠테이션 계정

을 개설하십시오.

API 액세스 관리 - 스토리지API KEY

설치 및 확인 테스트

가상 환경을 준비하고odandapy를 설치합니다.
가상 환경 생성

$ mkdir oandatest
$ cd oandatest
$ python -m venv .venv
$ source .venv/bin/activate

odandapy 설치

# oandapy install 
$ pip install git+https://github.com/oanda/oandapy.git
# あとで使うので pandas もインストール
$ pip install pandas

확인 테스트

$ python 
>>> import oandapy
>>> oandapy.API()
<oandapy.oandapy.API object at 0x7ff69d329e48>

현재 가격 취득

달러의 현재 가격을 얻으려고 시도해 보세요

>>> api_key = "your API key here"
>>> oanda = oandapy.API(environment="practice", access_token=api_key)
>>> oanda.get_prices(instruments="USD_JPY")
{'prices': [{'instrument': 'USD_JPY', 'time': '2020-12-20T23:47:16.329850Z', 'bid': 103.422, 'ask': 103.426}]}

OK!

역사 데이터 획득

# instance の method get_history に 通貨ペア名, 粒度, 取得数を渡す
data = oanda.get_history(
    instrument="USD_JPY",  # 通貨ペア名
    granularity="M1",  # 粒度
    count=2 # 直近から何本遡ってデータを取得するか　Max5000　
    ) 

입도와 화폐 대명 여기 보세요.

https://www.oanda.jp/trade/practice/openaccountv20.do?p=0

Candlestick Granularity (세분): 사용 가능한 화폐 대조 목록.

이렇게 하면 이런 JSON 데이터를 얻을 수 있다.

{'candles': [{'closeAsk': 103.449,
              'closeBid': 103.434,
              'complete': True,
              'highAsk': 103.449,
              'highBid': 103.434,
              'lowAsk': 103.433,
              'lowBid': 103.417,
              'openAsk': 103.433,
              'openBid': 103.417,
              'time': '2020-12-20T23:48:00.000000Z',
              'volume': 17},
             {'closeAsk': 103.465,
              'closeBid': 103.45,
              'complete': False,
              'highAsk': 103.465,
              'highBid': 103.45,
              'lowAsk': 103.451,
              'lowBid': 103.436,
              'openAsk': 103.451,
              'openBid': 103.436,
              'time': '2020-12-20T23:49:00.000000Z',
              'volume': 27}],
 'granularity': 'M1',
 'instrument': 'USD_JPY'}

pandas를 넣고 데이터 프레임 만들기

# DataFrame 化する
import pandas as pd 
pd.DataFrame(data["candles"])
df = pd.DataFrame(data["candles"])

>>> df 
                          time  openBid  openAsk  highBid  highAsk   lowBid   lowAsk  closeBid  closeAsk  volume  complete
0  2020-12-20T23:53:00.000000Z  103.451  103.465  103.451  103.465  103.434  103.448   103.434   103.448      39      True
1  2020-12-20T23:54:00.000000Z  103.432  103.447  103.434  103.448  103.431  103.445   103.433   103.448      17     False

저는 역사 데이터를 간단하게 얻을 수 있다고 생각합니다.
역사 데이터는 지금부터 거슬러 올라가서 맥스 5000개를 얻을 수 있다. 즉, 입도를 D(일족)로 설정하면 5000일, M1(분족)으로 바꾸면 5000분을 얻을 수 있다.
분석 결과에서 좋은 전략이 나오기를 바란다. -)

Google Colab

파이썬의 환경 구축이 까다로운 사람은 Google Colab을 사용하면 수월합니다.
Colab은 처음부터 pandas를 사용할 수 있기 때문에 oandapy만 설치합니다
그냥

! pip install git+https://github.com/oanda/oandapy.git

하면 OK.
Google Colab 쪽.
Google Colab을 처음 사용하는 사람은 Google Drive에 프로그램을 추가해야 합니다. 여기를 참고하십시오.
Instruments

홍보 좀 해주세요.

사실 한 문장의 내용은 월간 파일 학습회에서 사용한 내용의 반복적인 사용이다(웃음)
월간 인스타그램에 평소 신경 쓰던 금융·경제 관련 뉴스, 최근 발생한 주가 급락의 원인, 그리고 이런 거래방법은 어떨까.잠깐만, 모르는 질문에 대답하는 사람이 있으면 알려주세요!여성 한정회.
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https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1812/10/news145.html