En tant que trader ou investisseur, vous avez besoin de données en temps réel pour prendre des décisions éclairées. Les marchés fonctionnent 24h/7 et XNUMXj/XNUMX, ce qui fait fluctuer les prix. Vous devez extraire et analyser les données efficacement.

Python est l'outil idéal pour ce travail ; vous pouvez récupérer les prix en temps réel via des API ou explorer les échanges de cryptomonnaies pour obtenir plus d'informations. Une fois les données obtenues, vous pouvez les nettoyer, les stocker et les analyser pour identifier les tendances et les opportunités.

Dans cet article, nous verrons comment extraire des données de prix de cryptomonnaies avec Python, les nettoyer pour en vérifier l'exactitude et les analyser à l'aide de techniques statistiques et de visualisation. C'est parti !

Table des Matières

  1. Pourquoi l'extraction des données sur les prix des cryptomonnaies est importante
  2. Configuration de votre environnement pour l'extraction de données cryptographiques
  3. Extraction des données de prix des cryptomonnaies avec Python
  • Récupération des prix des cryptomonnaies en temps réel
  • Extraction de données cryptographiques historiques
  1. Analyser les tendances des prix des cryptomonnaies avec Python
  • Chargement et préparation des données
  • Calcul des moyennes mobiles pour l'analyse des tendances
  • Visualisation des tendances des prix des cryptomonnaies
  • Détection de la volatilité du marché avec les bandes de Bollinger
  1. Réflexions finales
  2. Foire aux questions (FAQ)

Pourquoi l'extraction des données sur les prix des cryptomonnaies est importante

Les cours des cryptomonnaies fluctuent en quelques secondes. Traders, investisseurs et analystes ont besoin de données de prix historiques et en temps réel pour prendre des décisions éclairées, anticiper les tendances et optimiser leurs stratégies de trading. Pour les investisseurs, un tracker de portefeuille crypto Les investisseurs peuvent obtenir une vue d'ensemble de leurs avoirs et de leur performance globale grâce à ces données de prix fluctuantes. Obtenir des données sur les prix des cryptomonnaies permet :

  • suivi de tendance – Observez les mouvements de prix pour repérer les tendances haussières ou baissières.
  • Stratégie de tradings – Utiliser les données de prix pour créer des modèles de trading algorithmiques.
  • Analyse des sentiments – Données historiques pour voir comment le marché réagit aux nouvelles et aux événements.
  • Comparaison des échanges – Les prix diffèrent selon les bourses, ce qui crée des opportunités d’arbitrage.

Configuration de votre environnement pour l'extraction de données cryptographiques

Avant d'extraire les données de prix des cryptomonnaies, vous devez configurer un environnement Python avec les outils appropriés. Python fournit des bibliothèques puissantes qui optimisent l'extraction et l'analyse des données.

1. Installer les bibliothèques requises

Vous avez besoin de bibliothèques pour effectuer des requêtes API, gérer les données et visualiser les tendances. Installez-les en suivant les instructions suivantes :

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requêtes d'installation pip pandas matplotlib
  • demandes – Récupère les données des API de crypto-monnaie.
  • pandas – Manipule et traite les données extraites.
  • matplotlib – Aide à visualiser les tendances des prix.

2. Choisissez une source de données

Les plateformes d'échange et les plateformes financières de cryptomonnaies proposent des API permettant d'accéder aux données de prix en temps réel et historiques. Parmi les options les plus courantes, on trouve :

  • API Binance – Fournit des données de marché en temps réel.
  • API CoinGecko – Offre un accès gratuit à l’historique des prix.
  • API CoinMarketCap – Agrège les données de plusieurs échanges.

3. Obtenez l'accès à l'API

La plupart des API nécessitent une clé API pour l'authentification. Inscrivez-vous sur votre plateforme préférée, générez une clé API et conservez-la en lieu sûr.

4. Configurer un script Python

Créer un nouveau script Python (crypto_scraper.py) et importez les bibliothèques nécessaires.

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importer demandes
importer pandas as pd
importer matplotlib.pyplot as plt

Maintenant que votre environnement est prêt, vous pouvez commencer à extraire les données de prix des crypto-monnaies et à analyser les tendances du marché.

Extraction des données de prix des cryptomonnaies avec Python

Une fois votre environnement configuré, vous pouvez commencer à extraire les données de prix des cryptomonnaies à l'aide d'API. Python simplifie ce processus grâce à des bibliothèques telles que demandes pour les appels API et pandas Pour la gestion des données. Ci-dessous, nous verrons comment récupérer des données de prix de cryptomonnaies en temps réel et historiques à partir de différentes sources.

Récupération des prix des cryptomonnaies en temps réel

Vous pouvez utiliser l'API CoinGecko pour obtenir les dernières données de prix pour Bitcoin et d'autres crypto-monnaies.

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importer demandes

# URL de l'API CoinGecko pour le prix du Bitcoin
URL = "https://api.coingecko.com/api/v3/simple/price?ids=bitcoin&vs_currencies=usd"

# Récupérer des données
réponse = demandes.get(url)
données = réponse.json()

# Imprimer le prix du Bitcoin en USD
impression(f"Prix du Bitcoin : ${données[« bitcoin »]['USD']}")

Exemple de sortie :

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Prix ​​du Bitcoin : 86650 XNUMX $

Ce script envoie une requête à CoinGecko et récupère le cours actuel du Bitcoin en USD. Vous pouvez le modifier pour obtenir le cours d'autres cryptomonnaies en modifiant le ids paramètre.

Comment extraire des données cryptographiques historiques

Si vous avez besoin de données de prix passées pour analyser les tendances, vous pouvez utiliser l'API Binance pour obtenir des données de chandeliers historiques (OHLC).

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importer demandes
importer pandas as pd

# URL de l'API Binance pour les prix historiques du Bitcoin
URL = "https://api.binance.com/api/v3/klines?symbol=BTCUSDT&interval=1d&limit=5"

# Récupérer des données
réponse = demandes.get(url)
données = réponse.json()

# Convertir en DataFrame
df = pd.DataFrame(données, colonnes=['horodatage', 'ouvrir', 'haut', 'faible', 'fermer', 'volume', '_', '_', '_', '_', '_', '_'])
df = df[['horodatage', 'ouvrir', 'haut', 'faible', 'fermer', 'volume']]

# Convertir l'horodatage et les prix en valeurs numériques
df ['horodatage'] = pd.to_datetime(df['horodatage'], unité='MS')
df[['ouvrir', 'haut', 'faible', 'fermer', 'volume']] = df[['ouvrir', 'haut', 'faible', 'fermer', 'volume']].astype(flotter)

impression(df)

Instantané de sortie :

sortie de données de chandeliers historiques

Ce script récupère les données Bitcoin des 5 derniers jours de Binance : ouverture, plus haut, plus bas et volume, plus bas et clôture. Les données sont ensuite converties dans un DataFrame Pandas pour une analyse plus approfondie.

Grâce à cela, vous pouvez obtenir et stocker des données cryptographiques en temps réel ou historiques pour l'analyse des tendances, les stratégies de trading et les prévisions de marché. Nous verrons ensuite comment analyser ces données avec Python.

Une fois les données sur le prix des cryptomonnaies disponibles, l'étape suivante consiste à analyser les tendances et les schémas. Python dispose de puissantes bibliothèques comme Pandas, Matplotlib et Numpy pour traiter et visualiser les données, facilitant ainsi l'analyse des mouvements du marché.

Chargement et préparation des données

Avant l'analyse, assurez-vous que vos données sont propres et correctement formatées. Si vous disposez déjà de données de prix historiques, vous pouvez les charger dans un DataFrame Pandas pour un traitement ultérieur.

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importer pandas as pd

# Charger les données à partir d'un fichier CSV (en supposant que vous ayez enregistré les données extraites plus tôt)
df = pd.read_csv("crypto_prices.csv", parse_dates=["horodatage"])

# Convertir les colonnes de prix en flottant
df[["ouvert", "haute", "faible", "proche", "le volume"]] = df[["ouvert", "haute", "faible", "proche", "le volume"]].astype(flotter)

# Afficher les premières lignes
impression(df.tête())

Calcul des moyennes mobiles pour l'analyse des tendances

Les moyennes mobiles (MM) permettent de lisser les fluctuations de prix et de révéler les tendances générales. Les moyennes mobiles sur 50 et 200 jours sont des indicateurs couramment utilisés en analyse technique.

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# Calculer les moyennes mobiles sur 50 et 200 jours
df ["MA_50"] = df["proche"].rolling(fenêtre=50).signifier()
df ["MA_200"] = df["proche"].rolling(fenêtre=200).signifier()

# Afficher les dernières lignes avec les moyennes mobiles
impression(df.tail())

Tracer les mouvements de prix permet d'identifier les tendances et les signaux de trading potentiels. Avec Matplotlib, vous pouvez visualiser les prix historiques ainsi que les moyennes mobiles.

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importer matplotlib.pyplot as plt

# Tracer le cours de clôture et les moyennes mobiles
plt.figure (figsize = (12, 6))
plt.plot(df["horodatage"], df["proche"], étiquette="Le dernier prix", couleur="bleu")
plt.plot(df["horodatage"], df["MA_50"], étiquette=« MA 50 jours », couleur="Orange")
plt.plot(df["horodatage"], df["MA_200"], étiquette=« MA 200 jours », couleur="Red")

# Formatage du graphique
plt.xlabel ("Date")
plt.ylabel ("Prix (USD)")
plt.title (« Tendance du prix du Bitcoin avec moyennes mobiles »)
plt.légende()
plt.grid()
plt.show ()

Ce graphique représente visuellement les fluctuations du prix du Bitcoin et son interaction avec les moyennes mobiles. Si la moyenne mobile à court terme (50 jours) dépasse la moyenne mobile à long terme (200 jours), cela pourrait signaler une tendance haussière, tandis qu'un croisement en dessous pourrait indiquer une tendance baissière.

Détection de la volatilité du marché avec les bandes de Bollinger

Les bandes de Bollinger aident à mesurer la volatilité du marché en montrant les fluctuations de prix autour d'une moyenne mobile.

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# Calculer les bandes de Bollinger (moyenne mobile sur 20 jours avec écart type)
df ["MA_20"] = df["proche"].rolling(fenêtre=20).signifier()
df [« Bande supérieure »] = df["MA_20"] + (df["proche"].rolling(fenêtre=20).std() * 2)
df [« Bande_inférieure »] = df["MA_20"] - (df["proche"].rolling(fenêtre=20).std() * 2)

# Tracer les bandes de Bollinger
plt.figure (figsize = (12, 6))
plt.plot(df["horodatage"], df["proche"], étiquette="Le dernier prix", couleur="bleu")
plt.plot(df["horodatage"], df[« Bande supérieure »], étiquette=« Bande de Bollinger supérieure », couleur="Green")
plt.plot(df["horodatage"], df[« Bande_inférieure »], étiquette=« Bande de Bollinger inférieure », couleur="Red")

plt.xlabel ("Date")
plt.ylabel ("Prix (USD)")
plt.title (« Prix du Bitcoin avec les bandes de Bollinger »)
plt.légende()
plt.grid()
plt.show ()

Lorsque les prix approchent de la bande supérieure, le marché peut être suracheté, tandis qu'atteindre la bande inférieure peut indiquer une situation de survente. Les traders utilisent ces signaux pour prendre des décisions éclairées.

Alimentez vos projets de données cryptographiques avec Crawlbase

L'extraction de données de cryptomonnaies avec Python est une approche puissante pour l'analyse de marché, les stratégies de trading ou la création de tableaux de bord personnels. Cependant, de nombreux sites web de cryptomonnaies disposent de mesures anti-scraping qui peuvent ralentir, voire stopper, votre projet.

C'est là que Crawlbase entre en jeu.

Pourquoi utiliser Crawlbase pour l'extraction de données cryptographiques ?

  1. Restrictions du site de contournement : Crawlbase gère automatiquement la rotation IP, les CAPTCHA et le rendu JavaScript, ce qui facilite l'extraction de données même à partir des plateformes cryptographiques les plus protégées.

  2. Gagnez du temps et des ressources : pas besoin de gérer des serveurs proxy ou de créer une infrastructure de scraping à partir de zéro. Crawlbase fournit du HTML propre et prêt à l'emploi, vous permettant de vous concentrer sur les informations relatives aux données.

  3. Fiable à grande échelle : Crawlbase est conçu pour s'adapter à vos besoins. Vous pouvez suivre quelques jetons ou surveiller des milliers de points de données sur plusieurs plateformes d'échange.

Inscrivez-vous. Vous pouvez combiner la flexibilité de Python avec la fiabilité de Crawlbase.

Foire aux questions (FAQ)

Le web scraping est légal si vous respectez les conditions d'utilisation du site web et ne récupérez pas de données confidentielles. La meilleure approche consiste à utiliser des API officielles comme Binance, CoinGecko ou CoinMarketCap pour garantir la conformité.

Vous pouvez analyser les tendances de prix à l'aide de bibliothèques Python telles que Pandas pour le traitement des données, Matplotlib pour la visualisation et NumPy pour les calculs statistiques. Les moyennes mobiles, les tendances de volume et les indicateurs de volatilité peuvent vous aider à identifier les tendances du marché.

Q. À quelle fréquence dois-je collecter des données sur les crypto-monnaies à des fins d’analyse ?

Cela dépend de vos besoins. Pour le trading en temps réel, des mises à jour régulières peuvent être nécessaires ; pour une analyse des tendances à long terme, des données quotidiennes ou horaires peuvent suffire. Grâce aux API, vous obtenez efficacement les derniers prix.