pythonで仮想通貨②【コピペでOK】coincheckで自動売買botを稼働。ボリンジャーバンドは儲かる！？

!pip install coincheck

# @title CC_Bollband
 from coincheck import market,order
 import time
 import pandas as pd
 
 
 access_key = "ご自身のAPIコードを入力"
 secret_key = "ご自身のAPIシークレットを入力"
 
 #約何秒間botを起動させるか
 working_time = 300
 
 #何秒ごとに価格データを確認するか
 interval_sec = 10
 
 #初めの何回か(デフォルトでは25回)は取引をせずに価格データをただ集める
 def price_data_collecting(how_many_samples=25):
  print("まずは今から"+str(how_many_samples*interval_sec)+"秒間、価格データを収集します。")
  price_list = []
  for i in range(how_many_samples):
  price_list.append(m1.ticker()["last"])
  time.sleep(interval_sec)
 
  print("収集が完了しました。")
  return price_list
 
 
 m1 = market.Market()
 o1 = order.Order(secret_key=secret_key,access_key=access_key)
 
 #初めのサンプル価格データの収集
 sample_data = price_data_collecting()
 
 #空のデータフレーム作ってさっき集めたデータを入れる
 df = pd.DataFrame()
 df["price"] = sample_data
 print(df)
 
 #ボリンジャーバンドの期間。20とすることが多い
 #今回の場合、要するに過去20個の価格サンプルの内、今の価格の偏差値が30以下の場合に買い注文をいれるということ
 duration = 20
 sigma = 2
 
 
 for i in range(int(working_time/interval_sec)):
 
  #最新の価格を取ってくる
  price_now = m1.ticker()["last"]
  df = df.append({'price': price_now,}, ignore_index=True)
 
  ##この辺りのロジックを書き換えれば、自分の好きなアルゴリズムで自動売買botが作れる
  #移動平均と標準偏差を計算
  df["SMA"] = df["price"].rolling(window=duration).mean()
  df["std"] = df["price"].rolling(window=duration).std()
 
  #注目している σ区間の境界線(今回は下にsigma分、つまり偏差値30以下)
  df["buy_price"] = df["SMA"]-sigma*df["std"]
  df["sell_price"] = df["SMA"]+sigma*df["std"]
 
  #最新の値段がσ区間を超えているか判定
  #今回は 「低すぎる値なら下がり過ぎなので、その時の価格で買うべき」という考え方を想定
  I_should_buy = df.iloc[-1]["price"] < df.iloc[-1]["buy_price"]
  I_should_sell = df.iloc[-1]["price"] > df.iloc[-1]["sell_price"]
 
 
  if I_should_buy:
  print("買い注文を実行します。")
  # print(o1.buy_btc_jpy(rate=str(price_now),amount=0.005))
  print(str(df.iloc[-1]["buy_price"]) + "円で" + str(df.iloc[-1]["price"]*0.005) + "円分ロングしました")
 
  elif I_should_sell:
  print("売り注文を実行します。")
  # print(o1.sell_btc_jpy(rate=str(price_now),amount=0.005))
  print(str(df.iloc[-1]["sell_price"]) + "円で" + str(df.iloc[-1]["price"]*0.005) + "円分ショートしました")
 
 
  else:
  print("売買はありません。")
 
  #先頭行を削除してdfの長さを一定に保つ（長時間の運用時のメモリ対策）
  # df = df.drop(df.index[0])
  time.sleep(interval_sec)
 
 
 print(str(df.iloc[-1]["price"]) + "円でポジションを全決済します")
 # 作成したデータをcsvで保存
 df.to_csv("CC_Bollband.csv", encoding="utf-8-sig")
 df