比特币每日涨跌怎么统计

数据来源与预处理

数据来源

为了了解比特币的每日涨跌情况，我们将使用 CoinMarketCap API 获取历史价格数据，此API提供了大量加密货币价格信息,并且支持实时更新。

预处理步骤

1. 

   下载数据： 使用 requests 库从 CoinMarketCap API 下载比特币的历史价格数据。

2. 数据清洗： 对数据进行基本的清理工作,例如去除空值或异常值。

3. 时间序列转换： 将日期转换为 Pandas DataFrame 中的日期类型,以便后续分析。

import requests
import pandas as pd
# 定义 URL 地址
url = 'https://api.coinmarketcap.com/v2/ticker/bitcoin/'
# 发送 HTTP 请求并解析响应
response = requests.get(url)
data = response.json()
# 创建 DataFrame
df_bitcoin = pd.DataFrame(data['data'])
# 处理缺失值和异常值
df_bitcoin.dropna(inplace=True)
# 替换高值异常
df_bitcoin.replace({'Bitcoin': {'high': float('inf')}}, inplace=True)
# 将日期列转换为日期格式
df_bitcoin['date'] = pd.to_datetime(df_bitcoin['last_updated_at'], unit='s')

计算涨跌量

计算涨跌率

涨跌率是衡量一种资产在一段时间内相对于另一段时间的变化比例，对于比特币而言,我们可以比较一天前的价格和当前价格。

def calculate_change_rate(price_today, price_yesterday):
    return (price_today / price_yesterday - 1) * 100
# 示例：计算某天的涨跌率
change_rate = calculate_change_rate(df_bitcoin.loc[0]['price_usd'], df_bitcoin.loc[1]['price_usd'])
print(f'今天的涨跌率为: {change_rate:.2f}%')

统计每日涨跌情况

我们可以通过循环遍历每一天的价格变化,统计出每天的涨跌幅情况。

def daily_change_rates():
    change_rates = []
    for i in range(1, len(df_bitcoin)):
        current_price = df_bitcoin.loc[i]['price_usd']
        previous_price = df_bitcoin.loc[i-1]['price_usd']
        change_rate = calculate_change_rate(current_price, previous_price)
        change_rates.append(change_rate)
    return change_rates
# 调用函数并打印结果
daily_changes = daily_change_rates()
for rate in daily_changes:
    print(f'{rate:.2f}%')

可视化结果

使用 Matplotlib 绘制涨跌图

为了更好地理解涨跌趋势，可以使用 Matplotlib 库创建图表。

import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制涨跌趋势图
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(daily_changes, marker='o', linestyle='-')
plt.title('比特币每日涨跌率')
plt.xlabel('Day')
plt.ylabel('Change Rate (%)')
plt.grid(True)
plt.show()

总结与扩展

本文介绍了如何通过 Python 统计比特币的每日涨跌情况，包括数据来源、预处理、计算涨跌率以及可视化结果，实际应用中，还可以考虑加入更多的指标以全面评估市场动态，例如交易量、流通市值等，结合其他金融工具和技术手段（如机器学习模型）,可以进一步提升预测精度。

标签： 比特币价格波动数据 日度比特币交易量分析