以前、FX システムトレードをしていたので、その経験を生かし（5 万損したけどね）、 Bitcoin でシステムトレードが出来ないか調べてみた。

• OANDA API をつかって Python で 為替レートを取得してみた | Futurismo
• tsu-nera/oanda-forex-study: My Forex Study Repository

Bitcoin API 調査

“bitcoin api” で検索をかけた。また、言語は Python で書きたいので、 Python で使えるかも注目して調べた。

ざっと調べた限りだと、 日本では以下の会社が API を提供しているようだ。

• coincheck: ビットコイン決済 API ドキュメント | coincheck payment
• bitflyer: ZaifAPI ドキュメント — Zaif api document v1.1.1 ドキュメント
• Kraken: Kraken | ビットコイン取引所 - API
• Quoine: Quoine Exchange API Reference
• Zaif: ZaifAPI ドキュメント — Zaif api document v1.1.1 ドキュメント
• BTCBOX: ヘルプ

なお、調査には、以下のサイトの情報が役立った。 システムトレードできる会社の名前が列挙されて、比較されている。

• ビットコインとシステムトレード (Bitcoin & Automated Algorithmic Trading)

python library 調査

• kmn/coincheck: Coincheck API Library for Python
• yagays/pybitflyer: Python wrapper for bitFlyer’s REST API.
• Akira-Taniguchi/zaifapi: zaif の API を簡単にコール出来るようにしました。

BitFlyer に決めた

BitFlyer の API を利用することにした。

• 仮想通貨ビットコイン（Bitcoin）の購入/販売所/取引所【 bitFlyer 】

理由は、検索で上位に引っかかったから。とりあえずお試しなので、これでいいだろう。

• yagays/pybitflyer: Python wrapper for bitFlyer’s REST API.

そんな決定で大丈夫か？大丈夫だ、問題ない（ぬわー）

インストール

Anaconda 環境を構築して、そこにインストールした。

conda create -n bitcoin
source activate bitcoin
pip install pybitflyer

BitCoin レートを取得

使い方は簡単。4 行だ。

import pybitflyer

api = pybitflyer.API()
while True:
    print(api.ticker(product_code = "BTC_JPY"))

{'product_code': 'BTC_JPY', 'timestamp': '2017-05-09T14:55:00.413', 'tick_id': 388314, 'best_bid': 208700.0, 'best_ask': 208820.0, 'best_bid_size': 6.95343174, 'best_ask_size': 0.001, 'total_bid_depth': 5013.20612844, 'total_ask_depth': 1350.24206904, 'ltp': 208700.0, 'volume': 135481.11248751, 'volume_by_product': 18380.43374774}
{'product_code': 'BTC_JPY', 'timestamp': '2017-05-09T14:55:01.023', 'tick_id': 388315, 'best_bid': 208700.0, 'best_ask': 208820.0, 'best_bid_size': 6.95343174, 'best_ask_size': 0.001, 'total_bid_depth': 5011.09612844, 'total_ask_depth': 1350.24206904, 'ltp': 208700.0, 'volume': 135481.11348751, 'volume_by_product': 18380.43374774}
{'product_code': 'BTC_JPY', 'timestamp': '2017-05-09T14:55:01.477', 'tick_id': 388318, 'best_bid': 208700.0, 'best_ask': 208820.0, 'best_bid_size': 6.95343174, 'best_ask_size': 0.001, 'total_bid_depth': 5011.21504903, 'total_ask_depth': 1350.24206904, 'ltp': 208700.0, 'volume': 135481.11348751, 'volume_by_product': 18380.43374774}

ドキュメントは以下。

• ビットコイン取引所【 bitFlyer Lightning 】

API は、

• API キーによる認証が不要な HTTP Public API
• 認証が必要な HTTP Private API

に分けられる。なのでほんとうは、pybitflyer.API()のインスタンス引数に、

• api_key
• api_secret

を取得して、設定する必要があるのだが、口座開設してすぐには発行されないので、今はこれで。 API Key, API Secret は、ビットコイン取引所【 bitFlyer Lightning 】 にログインして、 左バーのところにある API を選択して、取得する。

どんな情報が取得できたのか

json ライブラリで見やすくする。

import pybitflyer
import json

api = pybitflyer.API()
while True:
    print(json.dumps(api.ticker(product_code = "BTC_JPY"), 
                     sort_keys=True, indent=4))

取得結果。

{
    "best_ask": 209190.0,
    "best_ask_size": 0.0075,
    "best_bid": 209147.0,
    "best_bid_size": 0.02277838,
    "ltp": 209557.0,
    "product_code": "BTC_JPY",
    "tick_id": 392364,
    "timestamp": "2017-05-09T15:08:51.51",
    "total_ask_depth": 1312.51807976,
    "total_bid_depth": 4998.61968155,
    "volume": 134942.30375862,
    "volume_by_product": 18338.51424803
}

トレード用にデータを間引く

ここでトレードに必要な情報は、FX の経験からいうと、

• best_bid
• best_ask

(- product_code)

• timestamp

データを修正する。

import pybitflyer
import json

api = pybitflyer.API()

class Event(object):
    pass

class TickEvent(Event):
    def __init__(self, instrument, time, bid, ask):
        self.type = 'TICK'
        self.instrument = instrument
        self.time = time
        self.bid = bid
        self.ask = ask

    def show(self):
        print("instrument:" + self.instrument +
              ", time:" + self.time +
              ", bid:" + str(self.bid) +
              ", ask:" + str(self.ask))

while True:
    data = json.dumps(api.ticker(product_code = "BTC_JPY"))
    data_dict = json.loads(data)
    event = TickEvent(data_dict['product_code'], 
                      data_dict['timestamp'],
                      data_dict['best_bid'],
                      data_dict['best_ask'])
    event.show()

instrument:BTC_JPY, time:2017-05-09T15:52:25.537, bid:209164.0, ask:209165.0
instrument:BTC_JPY, time:2017-05-09T15:52:26.413, bid:209164.0, ask:209165.0
instrument:BTC_JPY, time:2017-05-09T15:52:26.853, bid:209164.0, ask:209165.0
instrument:BTC_JPY, time:2017-05-09T15:52:26.697, bid:209164.0, ask:209165.0
instrument:BTC_JPY, time:2017-05-09T15:52:27.257, bid:209164.0, ask:209165.0
instrument:BTC_JPY, time:2017-05-09T15:52:27.977, bid:209164.0, ask:209165.0
instrument:BTC_JPY, time:2017-05-09T15:52:27.977, bid:209164.0, ask:209165.0
instrument:BTC_JPY, time:2017-05-09T15:52:27.977, bid:209164.0, ask:209165.0
instrument:BTC_JPY, time:2017-05-09T15:52:27.977, bid:209164.0, ask:209165.0
instrument:BTC_JPY, time:2017-05-09T15:52:30.457, bid:209164.0, ask:209165.0

これで、FX とおなじデータ形式になったので、FX のコードが再利用できるぞ。

追記 ヒストリカルデータが欲しいな

シストレするためには、バックテストをしたい。そのために、ヒストリカルデータが必要だ。

さがしてみると、coincheck のデータが Bitcoincharts というサイトで Markets API として公開されているようだ。

• Bitcoincharts
• Bitcoincharts | Markets API

以下の日本語の記事が詳しい。

• Bitcoincharts で bitcoin の過去の取引履歴を取得し可視化する - おおかみ山

なので、Bitflyer は止めて、Coincheck（コインチェック） に変更することにした。

coincheck も python の API がある。ありがたい。

• kmn/coincheck: Coincheck API Library for Python

これをつかって、Producer-Consumer Pattern をつかって、値を取得する処理を途中まで書いた。

開発中のリポジトリは以下です。

• tsu-nera/bitcoin-study