Python数据分析入门：比特币价格涨幅趋势分布

李文鹏发布于2021-11-17 09:33 / 1530人阅读

摘要：看着这份台词是不是很眼熟，我稍稍改了一下，曾经差一点点点就购买比特币了，肠子都悔青了现在，今天对比特币做一个简单的数据分析。

大家好，我是辣条。

曾经有一个真挚的机会，摆在我面前，但是我没有珍惜，等到失去的时候才后悔莫及，尘世间最痛苦的事莫过于此，如果老天可以再给我一个再来一次机会的话，我会买下那个比特币，哪怕付出所有零花钱，如果非要在这个机会加上一个期限的话，我希望是十年前。

看着这份台词是不是很眼熟，我稍稍改了一下，曾经差一点点点就购买比特币了，肠子都悔青了现在，今天对比特币做一个简单的数据分析。

# 安装对应的第三方库!pip install pandas  !pip install numpy!pip install seaborn!pip install matplotlib!pip install sklearn!pip install tensorflow

使用技术点:

1. 数据处理 - pandas2. 科学运算 - numpy3. 数据可视化 - seaborn matplotlib

使用工具:

1. anaconda2. notebook3. python3.7版本

导入第三方库

#a|T + enter  notebook运行方式import pandas as pd # 数据处理import numpy as np # 科学运算import seaborn as sns # 数据可视化import matplotlib.pyplot as plt # 数据可视化import warningsimport warningswarnings.filterwarnings("ignore")

如遇到导包报错可以看看是不是自己的第三方库的版本问题

# 设置图表与 线格式plt.rcParams["figure.figsize"] = (10, 10)plt.rcParams["lines.linewidth"] = 2plt.style.use("ggplot")# 读取数据集df = pd.read_csv("./DOGE-USD.csv")df.head() # 查看前5行

	Date	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
0	2014-09-17	0.000293	0.000299	0.000260	0.000268	0.000268	1463600.0
1	2014-09-18	0.000268	0.000325	0.000267	0.000298	0.000298	2215910.0
2	2014-09-19	0.000298	0.000307	0.000275	0.000277	0.000277	883563.0
3	2014-09-20	0.000276	0.000310	0.000267	0.000292	0.000292	993004.0
4	2014-09-21	0.000293	0.000299	0.000284	0.000288	0.000288	539140.0

df.isnull().sum() # 统计缺失值的总和(sum())Date         0Open         5High         5Low          5Close        5Adj Close    5Volume       5dtype: int64df.duplicated().sum() # 查看重复值0# 数据类型 分布基本情况df.info()RangeIndex: 2591 entries, 0 to 2590Data columns (total 7 columns): #   Column     Non-Null Count  Dtype  ---  ------     --------------  -----   0   Date       2591 non-null   object  1   Open       2586 non-null   float64 2   High       2586 non-null   float64 3   Low        2586 non-null   float64 4   Close      2586 non-null   float64 5   Adj Close  2586 non-null   float64 6   Volume     2586 non-null   float64dtypes: float64(6), object(1)memory usage: 141.8+ KB# 转换 Date的类型df["Date"] = pd.to_datetime(df.Date, dayfirst=True)# 索引重置 让Date时间格式成为 索引  inplace新建对象df.set_index("Date", inplace=True)df

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
Date
2014-09-17	0.000293	0.000299	0.000260	0.000268	0.000268	1.463600e+06
2014-09-18	0.000268	0.000325	0.000267	0.000298	0.000298	2.215910e+06
2014-09-19	0.000298	0.000307	0.000275	0.000277	0.000277	8.835630e+05
2014-09-20	0.000276	0.000310	0.000267	0.000292	0.000292	9.930040e+05
2014-09-21	0.000293	0.000299	0.000284	0.000288	0.000288	5.391400e+05
...	...	...	...	...	...	...
2021-10-16	0.233881	0.244447	0.233683	0.237292	0.237292	1.541851e+09
2021-10-17	0.237193	0.241973	0.226380	0.237898	0.237898	1.397143e+09
2021-10-18	0.237806	0.271394	0.237488	0.247281	0.247281	5.003366e+09
2021-10-19	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
2021-10-20	0.245199	0.246838	0.242384	0.246078	0.246078	1.187871e+09

2591 rows × 6 columns

df = df.asfreq("d") # 按照天数采集数据df = df.fillna(method="bfill") # 缺失值填充 下一条数据填充df

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
Date
2014-09-17	0.000293	0.000299	0.000260	0.000268	0.000268	1.463600e+06
2014-09-18	0.000268	0.000325	0.000267	0.000298	0.000298	2.215910e+06
2014-09-19	0.000298	0.000307	0.000275	0.000277	0.000277	8.835630e+05
2014-09-20	0.000276	0.000310	0.000267	0.000292	0.000292	9.930040e+05
2014-09-21	0.000293	0.000299	0.000284	0.000288	0.000288	5.391400e+05
...	...	...	...	...	...	...
2021-10-16	0.233881	0.244447	0.233683	0.237292	0.237292	1.541851e+09
2021-10-17	0.237193	0.241973	0.226380	0.237898	0.237898	1.397143e+09
2021-10-18	0.237806	0.271394	0.237488	0.247281	0.247281	5.003366e+09
2021-10-19	0.245199	0.246838	0.242384	0.246078	0.246078	1.187871e+09
2021-10-20	0.245199	0.246838	0.242384	0.246078	0.246078	1.187871e+09

2591 rows × 6 columns

In [14]:

# 开盘价的分布情况df["Open"].plot(figsize=(12, 8))

结论:从上图可以看出 BTB是在2021年份开始爆发式的增长 在2015 到 2021 一直都是没有较大波动

# 成交情况df["Volume"].plot(figsize=(12, 8))

# 投资价值df["Total Pos"] = df.sum(axis=1)df["Total Pos"].plot(figsize=(10, 8))

结论:开盘价高 投资价值搞 比较合适做卖出操作 实现一夜暴富(开玩笑的)

# 当前元素与先前元素的相差百分比df["Daily Reture"] = df["Total Pos"].pct_change(1)# 日收益率的平均df["Daily Reture"].mean()df["Daily Reture"].plot(kind="kde")

SR = df["Daily Reture"].mean() / df["Daily Reture"].std()all_plot = df/df.iloc[0]all_plot.plot(figsize=(24, 16))

df.hist(bins=100, figsize=(12, 6))

# 按照年份进行采样df.resample(rule="A").mean()

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume	Total Pos	Daily Reture
Date
2014-12-31	0.000249	0.000259	0.000240	0.000248	0.000248	8.059213e+05	8.059213e+05	1.028630
2015-12-31	0.000143	0.000147	0.000139	0.000143	0.000143	1.685476e+05	1.685476e+05	0.139461
2016-12-31	0.000235	0.000242	0.000229	0.000235	0.000235	2.564834e+05	2.564834e+05	0.259038
2017-12-31	0.001576	0.001708	0.001468	0.001601	0.001601	1.118996e+07	1.118996e+07	0.225833
2018-12-31	0.004368	0.004577	0.004125	0.004350	0.004350	2.172325e+07	2.172325e+07	0.109586
2019-12-31	0.002564	0.002631	0.002499	0.002563	0.002563	4.463969e+07	4.463969e+07	0.027981
2020-12-31	0.002736	0.002822	0.002660	0.002744	0.002744	1.290465e+08	1.290465e+08	0.052314
2021-12-31	0.200410	0.215775	0.185770	0.201272	0.201272	4.620961e+09	4.620961e+09	0.260782

# 年平均收盘价df["Open"].resample("A").mean().plot.bar(title="Yearly Mean Closing Price", color=["#b41f7d"])

# 月度df["Open"].resample("M").mean().plot.bar(figsize=(18, 12), color="red")

# 分别获取对应时间窗口  6 12 2 均值df["6-month-SMA"] = df["Open"].rolling(window=6).mean()df["12-month-SMA"] = df["Open"].rolling(window=12).mean()df["2-month-SMA"] = df["Open"].rolling(window=2).mean()df.head(10)

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume	Total Pos	Daily Reture	6-month-SMA	12-month-SMA	2-month-SMA
Date
2014-09-17	0.000293	0.000299	0.000260	0.000268	0.000268	1463600.0	1.463600e+06	NaN	NaN	NaN	NaN
2014-09-18	0.000268	0.000325	0.000267	0.000298	0.000298	2215910.0	2.215910e+06	0.514013	NaN	NaN	0.000281
2014-09-19	0.000298	0.000307	0.000275	0.000277	0.000277	883563.0	8.835630e+05	-0.601264	NaN	NaN	0.000283
2014-09-20	0.000276	0.000310	0.000267	0.000292	0.000292	993004.0	9.930040e+05	0.123863	NaN	NaN	0.000287
2014-09-21	0.000293	0.000299	0.000284	0.000288	0.000288	539140.0	5.391400e+05	-0.457062	NaN	NaN	0.000285
2014-09-22	0.000288	0.000301	0.000285	0.000298	0.000298	620222.0	6.202220e+05	0.150391	0.000286	NaN	0.000291
2014-09-23	0.000298	0.000318	0.000295	0.000313	0.000313	739197.0	7.391970e+05	0.191826	0.000287	NaN	0.000293
2014-09-24	0.000314	0.000353	0.000310	0.000348	0.000348	1277840.0	1.277840e+06	0.728687	0.000295	NaN	0.000306
2014-09-25	0.000347	0.000383	0.000332	0.000375	0.000375	2393610.0	2.393610e+06	0.873169	0.000303	NaN	0.000331
2014-09-26	0.000374	0.000467	0.000373	0.000451	0.000451	4722610.0	4.722610e+06	0.973007	0.000319	NaN	0.000361

进行可视化查看对应分布情况

df[["Open", "6-month-SMA", "12-month-SMA", "2-month-SMA"]].plot(figsize=(24, 10))

df[["Open","6-month-SMA"]].plot(figsize=(18,10))

df[["Open","6-month-SMA"]].iloc[:100].plot(figsize=(12,6)).autoscale(axis="x",tight=True)

df["EWMA12"] = df["Open"].ewm(span=14,adjust=True).mean()df[["Open","EWMA12"]].plot(figsize=(24,12))

df[["Open","EWMA12"]].iloc[:50].plot(figsize=(12,6)).autoscale(axis="x",tight=True)

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