CryptoMarketAnalysis

Trabalho do curso de Verão 2018 - FGV

• Autor: Bianca Gonçalves
• Professor: Renato Rocha e Flavio Coelho
• Exchange escolhida: Allcoin
• Local da exchange: Canadá
• Mercados: Gold Bitcoin (BTG/BTC), Bitcoin Diamond (BCD/BTC) e Ether (ETH/BTC)

Estrutura do trabalho

1 - Obtendo os dados

Escolhida a exchange Allcoin, os dados são obtidos através da biblioteca ccxt

• src/capturador.py: possui uma classe chamada capturador que executa a extração baseada nos seguintes argumentos:

  • max_dias: Quanditade de dias até a data atual
  • symbol: Tipo de moeda que se deseja obter os valores
  • time_frame: intervalo de tempo dos dados (ex.: 5 minutos)

2 - Banco de dados (MySQL)

Com o banco de dados online, uma tabela foi criada para os dados da exchange escolhida. Com uma chave primária composta (date e mercado). É possível armazenar em um único lugar, dados de diferentes moedas e time frames sem duplicatas.

Estando o banco online, não há necessidade de recriar o storage toda vez que o script for rodado em um ambiente novo.

• src/capturador.py: possui uma função chamada save que armazena os dados extraídos do capturador e uma função chamada get que puxa os dados do banco.

• Argumentos da função save

  • data1: objeto com os dados da moeda
  • symbol: Tipo de moeda que se deseja obter os valores

• Argumentos da função get

  • symbol: Tipo de moeda que se deseja obter os valores
  • datainicio: Data inicial (Não necessário)
  • datafim: Data final (Não necessário)

3 - Visualização dos dados a partir do banco.

A visualização está contida em notebooks/visualizacao.ipynb

A uma função chamada mercados que verifica se as moedas escolhidas possuem dados disponíveis através da ccxt para a exchange escolhida. Nesse trabalho, no caso, é a Allcoin. Os parâmetros:

• exch: exchange escolhida
• moedas: por exemplo, ['ETH','LTC','BTG']

Algumas Dependências para rodar os códigos

• bokeh
• numpy
• ccxt
• pandas
• requests
• mysql.connector
• plotly