[Python Websocket JSON-RPC OHLCV] bitFlyer の約定情報からオレオレOHLCデータを作成する
関連note
最新版
やったこと
bitFlyer の Realtime API(JSON-RPC over websocket)で配信される約定情報から、オレオレOHLCデータを作成。
動機
Cryptowatch と TradingView の OHLCデータに結構誤差があり、bot の動作に影響したため。オレオレOHLCで誤差が少なくなれば嬉しいなと思い。
コード
たぶんもっと上手いやり方あると思う。
import json
import websocket
from datetime import datetime, timedelta
import dateutil.parser
from time import sleep
from logging import getLogger,INFO,StreamHandler
logger = getLogger(__name__)
handler = StreamHandler()
handler.setLevel(INFO)
logger.setLevel(INFO)
logger.addHandler(handler)
def get_exec_date(d):
exec_date = d["exec_date"].replace('T', ' ')[:-1]
return dateutil.parser(exec_date) + timedelta(hours=9)
"""
This program calls Bitflyer real time API JSON-RPC2.0 over Websocket
"""
class RealtimeAPI(object):
def __init__(self, url, channel):
self.url = url
self.channel = channel
self.ohlc = {}
self.ohlc["date"] = ""
#Define Websocket
self.ws = websocket.WebSocketApp(self.url, header=None, on_open=self.on_open, on_message=self.on_message, on_error=self.on_error, on_close=self.on_close)
websocket.enableTrace(True)
def run(self):
#ws has loop. To break this press ctrl + c to occur Keyboard Interruption Exception.
self.ws.run_forever()
logger.info('Web Socket process ended.')
"""
Below are callback functions of websocket.
"""
# when we get message
def on_message(self, ws, message):
output = json.loads(message)['params']
now = datetime.now()
for d in output["message"]:
exec_date = get_exec_date(d)
# 約定データが現在時刻より過去の場合は捨てる
if(datetime(exec_date.year, exec_date.month, exec_date.day, exec_date.hour, exec_date.minute) < datetime(now.year, now.month, now.day, now.hour, now.minute)):
continue
price = float(d["price"])
# OHLC データの時刻が更新された場合
if(self.ohlc["date"] != exec_date.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:00")):
# 起動直後でなければ OHLC データを出力
if(self.ohlc["date"] != ""):
logger.info("{}, {}, {}, {}, {}, {}".format(now, self.ohlc["date"], self.ohlc["open"], self.ohlc["high"], self.ohlc["low"], self.ohlc["close"]))
self.ohlc["date"] = exec_date.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:00")
self.ohlc["open"] = price
self.ohlc["high"] = price
self.ohlc["low"] = price
self.ohlc["close"] = price
# OHLC データの時刻が同じ場合
else:
self.ohlc["high"] = max(self.ohlc["high"], price)
self.ohlc["low"] = min(self.ohlc["low"], price)
self.ohlc["close"] = price
# when error occurs
def on_error(self, ws, error):
logger.error(error)
# when websocket closed.
def on_close(self, ws):
logger.info('disconnected streaming server')
# when websocket opened.
def on_open(self, ws):
logger.info('connected streaming server')
output_json = json.dumps(
{'method' : 'subscribe',
'params' : {'channel' : self.channel}
}
)
ws.send(output_json)
if __name__ == '__main__':
#API endpoint
url = 'wss://ws.lightstream.bitflyer.com/json-rpc'
channel = 'lightning_executions_FX_BTC_JPY' # 約定
json_rpc = RealtimeAPI(url=url, channel=channel)
#ctrl + cで終了
json_rpc.run()
注意点
・1分足限定になってるので、5分足とか15分足とかやるなら、もう少しコードいじる必要あり。トリガー時刻みたいなのを設定すればいいんじゃないかな。
・最新OHLCデータ(1件)しか保持しない作りになっているので、過去n本分のOHLCデータをインジケータに食わせたい場合は、list 使ってください。n を変数にして、insert/append/pop/del などで対応すればいけるはず。
↑の注意点は最新版で対処済
実行結果
初回データは起動時刻からローソク足更新タイミングまでの中途半端なデータになるので注意。(※ 22:07:30 に起動したら、22:07:30〜22:07:59 までのデータ)
出力内容は [データ出力時刻, 対象ローソク足時刻, Open, High, Low, Close]
$ python create_ohlc_realtime_api.py
(中略)
2018-07-09 22:07:00.281850, 2018-07-09 22:06:00, 758284.0, 758314.0, 758261.0, 758314.0
2018-07-09 22:08:00.816771, 2018-07-09 22:07:00, 758311.0, 758873.0, 758246.0, 758677.0
2018-07-09 22:09:00.575687, 2018-07-09 22:08:00, 758640.0, 758679.0, 758351.0, 758447.0
2018-07-09 22:10:00.448579, 2018-07-09 22:09:00, 758426.0, 758887.0, 758300.0, 758587.0
...
TradingView、Cryptowatch との誤差比較
それぞれ TradingView と重ね合わせた画像を載せておく。ざっと見た感じ、オレオレOHLCの方が TradingView に近い(気がする)。
計測期間:2018/07/09 22:06〜23:32
TradinvView vs オレオレOHLC
TradingView vs Cryptowatch
個別の画像はこちらのツイートから辿っていってください。
API ドキュメント
おわりに
有料(¥100)にしてるけど、これで内容は全部です。募金してくれる人がいれば、ジュース代としていただけると嬉しい。コードは、インデントくずれが起きたりするようなので、コピペ時には注意してください。
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