Neste projeto vamos capturar séries de preços de mercados de criptomoedas visualizá-los e armazená-los para posterior uso. Você pode fazer sua implementação diretamente em um notebook Jupyter. Este notebook deve ser mantido em um repositório público no Github.
Vamos usar aqui a biblioteca ccxt para capturar a série de preços. Consulte a documentação deste pacote para descobrir como realizar o Download. Você pode consultar este tutorial para ter uma breve introdução.
Você deve capturar dados OHLCV, ou seja dados de preços, agregados a intervalos de 5 minutos.
Escolha uma exchange e informe ao professor. (Para evitar que todos escolham a mesma). Escolha ao menos dois mercados nesta exchange. Por exemplo: DASH/USD e DASH/EUR
O seu codigo de captura deve consistir em uma função ou uma classe, capaz de capturar um intervalo de dados de pelo menos um ano, respeitando a taxa de requisições máxima de cada exchange, e que seja capaz de tratar exceções de captura e retomar a captura até completar a tarefa.
- Bittrex: Luis Henrique
- Cryptopia: Bianca Gonçalves Pereira
- CEX.IO: Artur Chiaperini Grover
- : Brenda Q. Prallon
- Poloniex: Guilherme Horta
- Bitstamp: Marcelo Barata Ribeiro
- Kraken: Bernardo Bikman
- Binance: Marcelo Orgler
- Mercado Bitcoin: Luiz Claudio
- Foxbit: Luis Felipe Kopp
- Bitfinex: Daniel Carletti
- 1BTCXE: Alessandro Tessarollo
- GDAX: Igor Carvalho
- TIDEX: Franklin Oliveira
- Gemini: Felipe Santos
- Dash: Arthur José Quintão Silva
- BTCChina: Larissa Machado
- OKEX: Fernanda Pedrosa
- : Tomaz Leal
- Coincheck: Pedro Medeiros Teixeira
- Coinbase: Juliana de Araujo C.B. Castro
- Coinmarketcap: Luiz Bezina de O. Preto
- Huobi: Igor Sales do Nascimento
- Bithumb: Denise de Oliveira Alves Carneiro
- Bleutrade: Rafael Martins Kovashihara
- Bittrex: Pedro Issler REPETIDA, TROCAR
- THE ROCK: Daniel Quintão de Moraes
- HitBTC: João Vítor Amaro
Uma vez que já tenha implementado um capturador, construa visualizações interativas de seus dados. Voce pode consultar os notebooks deste repositório para se inspirar, mas precisará construir pelo menos 5 visualizações diferentes que aplicará aos seus dados. Recomendo a utilização da Biblioteca Holoviews. Mas a escolha é livre.
Vamos agora realizar o armazenamento dos dados capturados. O dados que são devolvidos pelo ccxt são em formato JSON, logo será necessário manipular os dados para escrevê-lo em um banco de dados. VoCê tem duas opções de bancos de dados para utilizar: SQLite, banco relacional mais simples, e Influxdb juntamente com seu cliente python. O Influxdb é um banco de dados especializado em séries temporais facilitando análises sobre este tipo de dados. Os alunos que optarem por usar o Influxdb receberão crédito extra.
Uma vez implementado o armazenamento adapte seu código de visualização para visualizar os dados a partir do banco.