こんにちは、DXCEL WAVEの運営者(@dxcelwave)です！
- ビットコイン自動売買に興味があり体験してみたい！
- Pythonによるビットコイン自動売買実践に際して、必要な環境構築手順が知りたい！
【仮想通貨】ビットコイン自動売買とは
ビットコイン自動取引とは、通貨情報参照・決済・送金等の取引関連操作をプログラムで代替することを指します。ビットコイン自動売買ツールは、暗号資産取引所が提供するAPIサービスの活用を通じて実装することができます。
ビットコイン自動取引ツールの活用により、手動操作による手間削減はもちろんのこと、仮想通貨収益化プロセスの効率化も大幅に期待できます。当サイトでは上記のように、ビットコイン自動売買に関する特集記事を多数配信しております。
Python（パイソン）とは
Pythonは1991年に開発されたオープンソースで運用されているスクリプト言語です。近年人気の高い分野であるAI開発をはじめ、業務効率化・自動化（RPA）用途やアプリケーション開発に至るまで様々な用途で利用できる言語となっております。
さまざまな用途のプログラムを作成できる汎用性があること、初心者にも分かりやすいプログラム記述形式であることから、近年最も人気の高いプログラミング言語の1つと言えます。
Pythonを使って作成されたアプリケーション事例
Pythonベースで開発されたアプリケーションを上図に示します。Pythonは私たちが日頃から活用しているアプリケーションにも幅広く活用されています。
ビットコイン自動売買を始めたい方必見！必要な準備事項
ビットコイン自動売買ツール作成は、基本的に暗号資産取引所が提供する機能・サービスを利用し、自身で自動売買ツールを構築していくという流れになります。
それらを検討するために準備すべき事項が3つがあります。
- 取引所の口座を開設する
- 取引所からAPI情報を取得する
- 自動売買ツールの開発環境を整える
本記事では「③自動売買ツールの開発環境を整える」をPythonで実践する方法について詳しく解説します。
①②については別途以下の記事で解説しています。①②の対応が未済の方は併せてご覧ください。
【入門】初めての仮想通貨・ビットコイン自動売買実践#1｜暗号資産取引所の口座開設・API情報の取得
ビットコイン自動売買に興味があり体験してみたい方向けに「自動売買の実行に必要な環境構築チュートリアル」を詳しく解説します。
【実践】Pythonの開発環境構築チュートリアル
Pythonプログラミングをこれから始めるには、お手元のPCでPythonが動作するように環境設定する必要があります。本記事ではAnacondaを利用したPython環境構築の方法を解説します。
Anacondaのインストール方法を以下の手順で解説していきます。
- Anacondaインストーラーをダウンロード
- Anacondaをインストール
- Anacondaの仮想環境を構築
- Pythonパッケージをインストール
- 動作確認
Anacondaインストーラーをダウンロードする
Anaconda公式ページ(https://www.anaconda.com)にアクセスします。
「Products」を選択し、そのタグ内の「Anaconda Distribution」を選択します。
ページ下部を確認します。Windows版、MacOS版、Linux版それぞれのインストーラーが用意されています。
お手元PC OSに適したインストーラーを選択し、Anacondaをダウンロードします。
後述ではMacOSの画面を例にインストール手順を解説します。WindowsおよびLinuxでも同様の手順となっております。
Anacondaをダウンロードする
ダウンロードしたAnacondaインストーラーをお手元のPCで実行します。
インストーラーが起動後、「Continue」をクリックし次の画面へ遷移していきましょう。
画面途中でANACONDAライセンスが表示されます。内容を確認して「I Agree」を押下します。
インストール時は600MBほど容量が必要です。問題なければ「Install」を押下しましょう。
完了後、「Continue」と「Finish」をそれぞれクリックしていきます。
Anacondaの仮想環境を構築
前述でインストールしたAnacondaを開きましょう。初期画面ではPythonプログラムを実行できる環境一覧が表示されています。Pythonプログラミング初学者の場合、JupyterLabまたはJupyter Notebookが使い勝手が良いため利用に際しておすすめです。どちらかをインストールしておきましょう。
Jupyter Notebookを起動しPythonプログラムの動作確認
前述でインストールした「Jupyter Notebook」をもとにPythonの動作確認を行います。
Jupyter Notebookの「Launch」で起動し、右上の「New」→「Python3」の順でクリックします。
Notebookを開くと、実際にPythonプログラムを記述し実行できます。
手始めにprint("hello world")と入力しRunをクリックしてみましょう。
エラーが出なければ動作確認完了です！
Anacondaで仮想環境を構築しPythonライブラリをインストール
Pythonプログラミングの特徴として、Pythonで動くパッケージとして用意された「ライブラリ」というものを呼び出してコーディングしていくのが特徴的です。
例えば仮想通貨の自動売買ツールを作成する際は、以下のライブラリを利用します。
| Pythonライブラリ名 | 用途 |
|---|---|
| Pandas | 科学計算・データ加工用途で利用 |
| ccxt | 暗号資産取引所が提供するAPIを容易に利用できるようになるライブラリ |
Anacondaでは初期設定で主要ライブラリはインストールされますが、サードパーティ製のライブラリは各自手動でインストールが必要となります。以下、AnacondaでPythonライブラリのインストール方法を解説します。
Anacondaの左部の「Environment」を開きます。デフォルトではbase（root）という仮想環境が指定してあります。仮想環境を新たに作成したい場合base(root)下の「Create」をクリックして作成できますが、今回はbase(root）をそのまま用いることとします。
上記選択肢から「Not install」をクリックすると、インストールされていないPythonライブラリの一覧を確認できます。追加でライブラリをインストールしたい場合、チェックボックスにチェックを入れて「Apply」をクリックします。
試しに「Pandas」というライブラリを見つけ、Applyを押してインストールしてみましょう！
インストールしたパッケージはJupyter Notebook上でimport ライブラリという形式で呼び出すと利用可能になります。
前述でインストールしたpandasの場合、import pandasと実行してエラーが出なければ正常にライブラリがインストールできていることになります。
【参考】pipを活用したPythonライブラリのインストール
Pythonライブラリはpipを用いてJupyter Notebookから直接インストールも可能です。
この方法も今後頻繁に利用することになりますため覚えておきましょう。
これにてPython環境の構築は完了です。次回は実際にビットコイン自動売買機能の作成に挑戦してみましょう！
【Python】ビットコイン価格情報を取得｜仮想通貨自動売買実践#3
ビットコイン自動売買に興味がある方向けに「ビットコインの価格情報を取得する機能」をPythonで構築する方法について解説します。
【Python×ビットコイン】自動売買ツール作成に挑戦ロードマップ
Pythonによるビットコイン自動売買をこれから始めたい方向けに、体系化した自動売買実践記事を配信しております。以下No順に記事をご覧いただくことでビットコイン自動売買ツールが自作できるようになるでしょう！
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