高卒理論の再現をPythonで目指すスレ トッピング 2品目

高卒たんの理論を利用した銘柄選びやエントリーポイントを探る
プログラムの作成を目指すスレです。

Pythonの使い方についても一緒に勉強していきましょう

目指せ億トレ！！
目指せCoCo壱フルトッピング！！

◆現在の成果物:
PC用　https://kousotsu-py.info/
モバイル用　https://kousotsu-py.info/mobile/

◆プログラムソース
バックエンド　https://github.com/tyaro/kousotsu-py_v2
フロントエンド(PC用) https://github.com/tyaro/kousotsu-react
フロントエンド(モバイル用) https://github.com/tyaro/kousotsu_flutter

プログラムの内容や機能の追加等も話題にしていただければと思います。

※始まりのスレッド
高卒億トレプロのスレ Part.8
https://fate.5ch.net/test/read.cgi/cryptocoin/1623324966/

※姉妹スレ
高卒億トレプロのスレ Part.14
https://fate.5ch.net/test/read.cgi/cryptocoin/1628151859/

お試し適当AI予想プログラム(お蔵入り)
https://colab.research.google.com/drive/1bcLvuyS9ANvK9ssx77M5JFIWEJmrZDRh?usp=sharing

>>30
自動インストール部分は後回しになりますが
今夜までには追加分はっつけておきま

R言語使いだったMBが何故Pythonスレに興味を持ったのか
死人に口なし

MBさんのレスがどれだったのか特定できない・・・

>>30
Docker用に最適化未着手ですが、使用しているｐｙファイルは反映しました。

setup.shてLinuxでも使えるんかな？

>>36
シェルの指定をもしかしたら替えなきゃかもですが基本的にはいけるかと

>>37
どうもありがとうございます(^^)

>>35
サンクス！

出来高ランキングの出来高、桁落ちしてるんかなこれ

取り込み周期の違いでした
15分足ベースで24時間までは積み立てる予定なのでとりあえず放置

>>31
あい(>_<)

高卒たんメソッドのページにC98が反映されるのはいつ頃になりますでしょか？

>>43
適正価格計算に三日前の日足が必要なんで後二日位ですかね

>>43
とりあえず表示は出るようにしました

ちょこちょこ作成中・・・

https://pbs.twimg.com/media/E9uv_lqVkAE-ECz?format=jpg&;name=medium

いつかお返しできるようになる日までつかいつづけます

俺も儲けて寄付したいが今のところマイナス‥‥

ビットコの比率将来的には下がってくだろうからBTCDOMショートしとけばいいんじゃないかと思ってきた

https://pbs.twimg.com/media/E93M4OGVIAM9tmH?format=jpg&;name=4096x4096

変更点：
・ダッシュボード
　出来高の銘柄占有率を追加しました。
・ランキングリストを変更しました。

予定：
・BB%B ランキング
・BB幅 ランキング

RSIはランキングしても微妙やし
1分・15分・1時間 のRSI(14) ＞70　かつ 4時間・6時間RSI(14) < 50 以下でエントリータイミングかも？表示とかですかねぇ

そいやMACD計算させないとだった

EMA50/EMA75/EMA100/EMA200との乖離率ランキングもあってもいいですかね

オカルト分析で時間帯/曜日別上げ下げ統計も取りたいですね

どうやらロングショート比率取れるみたいだけど
記録してランキングにするか、銘柄個別ページで表示させるか

ロングショート比率のランキングあんま需要無いような気がするなあ
秒単位でガラッと変わるし

というわけで個別ページ希望です
そしたらいなごプッシュアンインストール出来る

取れるのが最短5分単位っぽいのでどうなんでしょうねぇ

>>50
乙です
カコイイ！
凄い勝てる気分になるw

後出来高は先物で出してるけど現物と異なるので必ずしも売買比率と上げ下げが一致しなくてどうしたもんかなと
他の取引所の影響もあるのかしら

>>55
情報商材買わなくても良いように頑張ります

レイアウト案とかあればお願いします(>_<)
センスが枯渇してまする・・・

できればモバイルでもPCページが上手くリサイズしてくれたら良いんですけどどうすりゃいいのかしら・・・

https://pbs.twimg.com/media/E95PVpMVgAAc4e-?format=jpg&;name=large

銘柄分析ページを追加して、ロングショートアカウント比率を追加しました。

1人だとデバッグつらたんなので、動作が変なところがありましたら教えて下さい。

乙です！
凄い、もはや仮想通貨の総合情報ツール！

上昇継続でメソッドの活用が難しく？、本人のドンピシャが少なくて光が弱まってるところが開発者さんも悩みどころですね。。。

リップル単独騰げで警報出るようになったら相当使えると思うんだが

>>61
リップルの出来高表示しときましょうか

>>62
出来ればですが、通知が嬉しいですね！
XRP騰がったらロング撤退警報かつショートチャンスだと思うので

いちおうリップラーとしては
「突出した大出来高を伴う一定期間の上げ」以外は
普通にあるという認識でいる（強烈な下げ警報とは判定しない、の意）

XRPは板スッカスカのときにスコーンと上げてひとりでに全モとかよくあるのでｗ

チャート眺めてましたけど4月の時は4月5日から4月14日まで上げてから
ビットコが4月16日(最高値は14日)から下げるって感じなんで
XRPの1週間変動率が高くてボラ(ADR)も大きくなってるって感じなんでしょうか

時間足ベースで同じような条件で見てるとそんなに関連性がなくて誤検知しまくりそうな気がしますね・・・

>>62
出来高って何を根拠に判定してるの？
tickerの24時間で取得できるquoteVolume？
ある一定期間の取引高とかはどう算出してる？

>>66
ローソク足のクオートアセットボリュームですね

ダッシュボードの出来高表示は15分明日ベースに積み上げて直近からの1時間4時間6時間を出してます
実際は4時間と言っておきながら3時間45分から3時間58分位ですが・・・
直近の動きを見るにはこっちのがええかなと

4時間ローソク足から取ると4時間毎にリセットされちゃうので・・・

>>67
それってAPIのどの機能と条件で切り出してる？

なんか変やなぁと思うけど色々あって指摘難しい

これのクオートアセットボリュームとテイカークオートアセットボリュームですね

fapi.binance.com/fapi/v1/klines?



[
[
1499040000000, // Open time
"0.01634790", // Open
"0.80000000", // High
"0.01575800", // Low
"0.01577100", // Close
"148976.11427815", // Volume
1499644799999, // Close time
"2434.19055334", // Quote asset volume
308, // Number of trades
"1756.87402397", // Taker buy base asset volume
"28.46694368", // Taker buy quote asset volume
"17928899.62484339" // Ignore.
]
]

ローソク足でのボリュームだからクローズが最高値にならんかぎり
そりゃ売買比率とかほぼマイナスなりますわな・・・
どう表現したもんかな
MFIと出来高重ねるのがいいのかなぁ

昇順降順の矢印が一般的な表現（Excel等）と逆になっててパッと見分かりづらいです

PC版は昇順が↑ 降順が↓で
mobile版が逆になってるのか・・・
デフォルトだけど揃えときますかね・・・
flutterとreactの違いかなぁ

個別ページの出来高表示ですが

ローソク足の
始値<終値は買い出来高
始値>終値は売り出来高
の表示にしたら流れがわかりやすいのかな・・・

MFIも導入予定ですが出来高が視覚的に見えた方がいいかなと

ある一定期間
例えば11:00〜12:00までのXRPの取引高を算出することってBinanceのAPIで可能だっけ？
11:00、12:00のそれそれでTicker呼び出して
24時間quoteVolumeでの差額を見て概算を出すくらいしか方法がない？

でもそうすると24時間前に取引高が急激に減ってたら
逆に取引高が増えたって誤審されるのよな

>>76

1時間ローソク足(kline)のクオートアセットボリュームがそれに該当しますね

>>77
OrderBookの情報は分析には役立てないの？

>>71
どうしてv3つかわんの？

>>79
先物でv3出ました？

>>78
見せ板上等のオーダーブックはどう使えばいいかわからんす

オイラは機械学習とかプログラミングしてるんだけど
そこらへんのOrderBookの情報を特徴量として推論モデルを作ろうと思ってる
どういった数値を特徴量として実験すべきかな？

a. 売り板の薄さの変化率

b. 24時間取引量(同様に直近5分、10分、30分、60分、180分、720分も)

c. 24時間価格変化率(同様に直近5分、10分、30分、60分、180分、720分も)

これらの他に特徴量(傾向を出すための指標)となるような数値って何か思い当たる？

>>82
仮想通貨全体の出来高の占有率も特徴に使えるのではないでしょうか？
(出来高上位に来るとしばらく持続する感)
ビットコドレインやアルトドレインは値動きに影響ありそうです


出来高高くても釣り合って値動きが殆どない時もあるので
変動率出来高それぞれで特徴量とするのは効果的かと思います

オカルト的な部分もありますが週末と平日や時間帯で動きに違いがありそうなので

そこらも学習要素に入れると良いのかも知れません

>>83
具体的で参考になるトンクス

BTCだけはトレンドとして入れておこうと思いましたが
BNBとかもCakeやBakeなんかのBNB銘柄に影響大ですし入れるかな
曜日と時間帯もいいね

ひとまず過去半年くらいからのデータを学習データとして収集していって今の結果に当て嵌めて推察モデルを作ってみる
面白い結果がでてきたら開発コラボしましょう

>>84
開発コラボレーション是非是非

最初ダッシュボードで偏差値出していたのですが
狙いとしてはいつもと動きがちがうものをあぶり出す事を目的としていました

通貨全体合計の出来高履歴から中央値とっての当日偏差値や
銘柄個別出来高履歴からの銘柄偏差値は良い指標になるんじゃないかと考えています。
(ボラリティ指標のADRもきいてくるかも？)

バイナンス先物の出来高占有率見る限り
普段は上位20位で出来高の75%
上位3位で50%を占めています。
短期的に見るとその上位3位に普段は20位にも入らない銘柄が食い込んだりします(BTCより大きい出来高になったり)

BNBやcakeの動きと関連銘柄の関係性は注視してなかったので今後見ていきたいと思います

>>85
出来高占有率
とても面白い着眼点だね
オイラは先物とかはやってなかったのだけど
現物をやらない理由はあるの？

判定発動のタイミングとかも検証してみたら面白いのかなと思っているところ
例えば一定時間内に一定率以上ビットコ価格が落ちたら判定開始でその落ちている間の出来高占有率の推移だったり価格推移がどうかってところだね
考えるほどに面白いけど特徴量の種類が増えすぎそw

>>86
現物だと下降トレンド中なんも出来ないので先物ばっかりになりました

今ダッシュボードに試験的に変動率全体平均とビットコの価格推移のせてますけどビットコヨコヨコ中にアルト全体は上昇傾向のアルトドレインや
その逆のビットコドレインがたまに観測されます。
(6時間変動率がわかりやすいかも)

AIでどの特徴量が一番効いてるのか判別出来そうですしファイトであります

(そのうち私もやりたい)

>>87
なるほどなーw常にトレードありきなのねw

ドレイン系に焦点をあてて推測モデルを作るのも面白いかもw
出来たら通貨それぞれにタグをつけてフラグをたてたいところw
他の通貨との兼ね合いとか
もしやるとしたら過去一年分くらいのデータをもとに一から作るかどうか
Pythonでプログラミングしてるみたいだから機械学習は突きやすいと思う

ちなみに教えてほしいのだけれど下記の解釈を教えてもらえないかな？

symbol=BTCUSDT&interval=1h で呼び出した時

"2434” Quote asset volume…..1時間ごとの取引高(単位:USDT)であってますか？

"1756.", // Taker buy base asset volume…..?

"28.", // Taker buy quote asset volume…..?

"17928899." // Ignore……?

クオートアセットボリュームはUSDT換算出来高

Taker buy base asset volume 買われたコイン枚数出来高

Taker buy quote asset volume 買いのUSDT出来高

ignore 取引失敗？回数 (よくわかりません)

>>89
ありがとう
試しにグラフを1時間単位のローソク足に変えて
棒グラフの出来高の数値を見るけど
taker buy quote asset volumeと一致しないのは何故？

色々と大口の動きを推測したいけれど
大口ってバレないように時間をかけてゆっくり買い漁ってる印象？
どういう風にそれを判別するのが最適解だと思う？
もし時間かけて拾い集められてるとしたら
1週間での買いボリュームの合計が今まで過去にないボリューム且つ全体のアルト投資額の中でも割合が増えてる
とかかな？
1日とか1時間とかの短い期間で見ても判断つかなさそうw

>>90
基本的に投資機関が常時行っているのは裁定取引と思われます。
(トレード履歴で0.001とか小さい単位がざーっと流れていくようなヤツ)

そんな中たまに価格操作する為なのか大きい金額で成り行きの注文で売買が入ることがあります。

ある程度変動するとイナゴやアルゴリズム取引がそれにのっかり価格が更に動きます。

時価総額の割に出来高ランキング高い銘柄があるのは価格操作がしやすいからじゃないかなと思います。

実際の所大口がどのようなタイミング・手法で介入してくるのかわかりませんが、
どかんと来たとき仕手戦のような価格変動(両面狩り)があったりします。

>>91
とても分かりやすい解説をありがとう
ちなみにそこでも買いと売りの比率枚数での強さも特徴量に出来そうですね
売りの出来高ってイコールで買いの出来高と同じ数値にならないの？

>>92
そこまで傾向をよく掴んでるね
このレベルでの話ができる人ってなかなかいないから
詳しく話せて楽しいw

いろいろと仮説を立ててデータ突っ込んで検証していきたいなw
0.0001とか小さく刻むと言うことは取引回数については何かしらの特徴でてそうだよねw
さっきも書いたけどおそらく大口は1週間とか数日かけて仕込むだろうから1週間単位とかの移動平均とかで見たら何かしら傾向が掴めそう

つくづく思うのは指摘されてるとおり
時価総額が低くて供給の少ない通貨
且つチャートの形がずっと底を這ってて過去にすごく跳ね上がったことのある通貨はあがりやすいよね
あとはその仕掛けをどうやって見抜くかなのねw

>>93
大抵の人たちは例えば$100から$150(50%UP)になるのを狙うけれど$115まで様子見してて$130(13%UP)を何回も狙う方がリスク低くていいのよねw
そんな隙間を狙うアルゴリズムを組みたいなw

オーダーブックにこの値段で売買しますよと置いてるのはmaker

成り行きで売買するのがtakerになります

takerが売買することによって値段は変動します

例えば下記のオーダーブック(市場)があったとします
101ドル 売り 2
100ドル 売り 1

100ドルの1個を買うと市場には101ドルのものしかなくなります

そのため市場価格は101ドルになります


出来高はmaker側は加算されずにtaker側のみとなるので
売買の出来高が異なってきます

>>93
ちなみにOrderBookの見せ板とかはどんな持論を持っていますか？
どうかはまだわからないのだけれど例えば大口が買い集めてるときに価格が下がらないように下に蓋をして買い板を一時的に厚くしてたりしないかな？
>>93氏が言うように0.001とかの小さい額で頻繁に数日にわたって買い集めていて(取引回数が過去と比べると平均的に多い)、且つその期間ずっと買い板を動かさずに買い蓋として設置してる
といったような

>>97
ありがとんくす
今週かけて機械学習モデルを組み込んだ推論による予測アルゴリズムを作ってみようと思う

そして売買比率なんですけどローソク足ベースにすると
ローソク足一本で最終値=高値になってることは少ないので
基本的にマイナスになっちゃうんですよね・・・

なんで上がってんのに50%切るんだろうとずっと悩んでましたが
考えてみりゃ当然でした(´･ω･`)

>>98
サクッと良い絵が無かったのですが、
例えば下記のスクショでは
20.5ドル台で45.27KのALICEﾀﾝを売るとありますが
ALICEﾀﾝの価格が上昇したとき買われた訳でもないのに
居なくなる場合があります

https://i.imgur.com/ZfjuI5B.png


上蓋の場合は心理的圧迫与えてそこでのショートを誘い
逆に買いを入れて価格を釣り上げそのショートのロスカットを狙う感じです

>>98
指値で大量注文した場合、約定するのに時間かかる(約定する度に値段上がる)ので結果として何日もかけてるように見えるのかもしれませんね

>>100
売買比率って基本的に買いと売りって同じ数字にならんの？売られてる分だけ買ってるはずよね？

>>101
アルゴとかはまさにそんなかんじねw
見せ板作ったり外したりってのをずっと機械的にやってるね

>>103
出来高は指値で置いてる方(maker)は除外なのです
並べてあるものを売り買いする方(taker)の出来高がvolになりますので
売り買い出来高の比率は異なります

スマホのページにも変動率1分がほしいです

あら・・・
スマホでも一分需要あるのね・・・

PCからでもスマホのページみてるんです

了解です。
明日から変動率ページのとこ弄ります

ちょいと病院行ったら肺が少し白くなってたので開発遅れます・・・

それ笑えないやつ

元々心臓悪いので・・・

>>104
トンクス
今日から時間が取れそうだから検証してみる
ところで全部のコインのこの1時間の取引量を一括で取得する方法ってないよね？
klineだとsymbol=でコインごとの指定だし

>>112
残念ながら無いです(>_<)

頭回らんので簡単にプログラム説明

PythonでBinanceからTikcer情報(全銘柄の現在価格)は下記で取得できます。

―――――――――――――――――――――――
# requestsライブラリ
Import requests

# 先物用のAPI
endPointF = 'https://fapi.binance.com'

# 現在価格取得URLパス
path = '/fapi/v1/ticker/price'

# APIサーバから値を取得
response = requests.get(endPointF + path).json()


responseに取得したデータがJson形式で入ってますので
print(response)をするとそのデータが表示されます。

とってきたデータは扱いやすいpandasのデータフレーム型に変換します。
※ループ処理を書かなくてもさくっと色々計算できる

また、色々計算した後に小数点位置が銘柄毎に違うので
ここで小数点位置を計算しておくのがよかです
(現物の場合は少し異なる)

APIから取得したデータのタイムスタンプはUnix時間で表記されていて
直感的ではないのでわかりやすいDatetime型のTimestampに変換します。
ついでに日本時間に合わせておくと混乱が少ないかもしれません。

――――――――――
import requests
import pandas as pd
import datetime

# 先物用のAPIエンドポイント
endPointF = 'https://fapi.binance.com'

# 現在価格取得URLパス
path = '/fapi/v1/ticker/price'

# APIサーバから値を取得
response = requests.get(endPointF + path).json()

# なにかと扱いやすいのでpandasのデータフレームに変換
df = pd.DataFrame(response)

# 小数点位置データを作成して格納しておく
df['point'] = df['price'].str.len() - df['price'].str.find('.') - 1

# Unix時間だとぱっと見よくわからないのでわかりやすい形式に変換しておく。またUTC0時なので日本時間に合わせておく
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'],unit='ms') + datetime.timedelta(hours=9)

print(df)

Panndasのデータフレームですが列にアクセスする際は

df[‘price’] でも df.price でもどちらでも構いません。
※ 列に price 列があること前提です。

リスト型データの中味を操作する場合、通常ですとループ処理を記述しますが、
Pandasは1行でデータフレームの全列に対して処理を行うことができます。

Python使うならpandas使わないともったいなすなのです。

>>116
トンクス
やっぱりTickerなんか

1 価格(Price)の推移　と　2 取引高(quoteVolume)の推移　と　3 OrderBook の推移

これらの3つの情報をクローラーで回して取得しつつってのだと一周させるのに相当時間がかかりそう
金持ちは複数台のPCでクラスター組んでやってるのかね

>>117
今高卒たんツールはtickerは1分で回して
別の遅い周期で取ってるローソク足の最終値に突っ込んでから
(高値安値も最終値が上回ったら更新)使ってます。
ローソク足データは始値終値高値安値ボリュームが梱包されてるので
それを使うのが楽かなと

またバイナンスはIPでアクセス制限かけてるので同一IPでアクセスしまくると
ロックがかかります
(一回ローカルでやらかして半日ほどロックかかりました)

1分間で1200回までとありますがこれが取引のアクセスなのか
パブリックAPIのアクセスも含むのかよくわからんです

監視銘柄数を絞ってアクセス回数増やすかレンタルサーバー分散させて取ってくるかになりそうです

>>118
貴重な意見トンクス
仮にPythonだとklineで1分足のデータを500種類のコインを取り込んで処理にかけるとしたら
取り込みだけでどれくらい時間がかかりそう？
たとえば1種類で取り込みに5秒
その取り込んだデータへの計算処理で2秒
合計7秒かける500種類で3500秒
だいたい1時間かかるとか？

>>120
いや、取り込み自体は早いですよ
接続制限怖がってスパン広げてるのをやめれば2秒ぐらいでいけるのでは

Google colabで試してみますか

>>121
1分で1200アクセスだとしたら

OrderBookを500種類取り込み及び分析処理
klineで500種類の取引高取得(1分足と1時間足の2種類)

この2種類を取り込むのに一周で所要時間どれくらいかかる？

>>121
google colabで実験おねがい

先物全銘柄のKlinesとってみました。

試してみて下さい。

https://colab.research.google.com/drive/1LEMj_q4THIxkZsUndj_yFywrQfD4mtez?usp=sharing

APIアクセスをマルチスレッドにしないと133件で30秒ぐらいかかりますので
ざっくりAPIアクセスが100件30秒として500件で150秒ｘ2の300秒

取り込んだデータの計算はよっぽど複雑でも全体で5〜10秒で終わると思います。
AIとなるとまたかわってきますが

AUDIOのロングエントリー推奨価格とショートエントリー推奨価格が同じ価格になってますね

>>126
まだデータ足りないからですね
C98も同様です

今の算出メソッドだとロングショートはそれぞれ10日ずつアップダウンが無いと出ないのですよね・・
最短20日

高騰する順番とかあるんかなぁ

>>124
アリガトン
思ったんだけど
まずは短期的な価格や取引高で予測をつけるよりもinterval=1dにする
過去半年分くらいのチャートグラフの動きを日別で数値化して傾向を出してチャートがこの数ヶ月大きく膨らまず溜めているコインを見つけ出す

この中から時価総額が低いものを優先的に選択して何かしらのファンダ情報を見つけて投資した方が跳ねるコインは見つけやすいんじゃないかな

チャートを数値化して仮説での条件で判定の対象期間をずらしていけば面白そう

>>130
それもありですねー
強いファンダかどうかが中々難しそうですが(>_<)

>>131
実際に短いスパンでの分析してて的中率低くない？
二週間以上とか中長期を比較対象にしてデータ分析した方が妥当性は高そう