ビットバンクAPIを使った自動売買システムの作り方入門
本稿では、ビットバンク（bitbank）のAPIを利用した自動売買システムの構築について、基礎から応用までを解説します。自動売買システムは、市場の動向を分析し、あらかじめ設定されたルールに基づいて自動的に取引を行うシステムです。これにより、感情に左右されず、24時間体制で効率的な取引が可能になります。本稿は、プログラミング経験がある方を対象とし、具体的なコード例を交えながら、システムの構築手順を詳細に説明します。
1. ビットバンクAPIの概要
ビットバンクAPIは、ビットバンクの取引所機能にプログラムからアクセスするためのインターフェースです。APIを利用することで、以下の操作が可能になります。
- 取引所の情報取得（価格、板情報、取引履歴など）
- 注文の発注、変更、キャンセル
- 口座情報の取得
- 資産情報の取得
APIを利用するには、ビットバンクで口座を開設し、APIキーを取得する必要があります。APIキーは、アクセスキーとシークレットキーの2種類で構成されます。アクセスキーは公開しても問題ありませんが、シークレットキーは厳重に管理する必要があります。APIの利用には、利用規約が適用されますので、事前に確認しておくことを推奨します。
2. 開発環境の準備
自動売買システムの開発には、以下の環境が必要です。
- プログラミング言語：Python, Java, PHPなど、APIに対応した言語を選択します。本稿では、Pythonを例として説明します。
- 開発環境：テキストエディタ、IDE（統合開発環境）など、コードの記述やデバッグを行うための環境が必要です。
- ビットバンクAPIクライアント：APIを簡単に利用するためのライブラリです。Pythonの場合、
ccxtライブラリが便利です。
ccxtライブラリのインストールは、以下のコマンドで行います。
pip install ccxt3. 基本的なAPIの利用方法
ccxtライブラリを使用して、基本的なAPIの利用方法を説明します。
3.1. 取引所の情報取得
以下のコードは、ビットバンクのBitcoin/円の価格を取得する例です。
import ccxt
exchange = ccxt.bitbank({
'apiKey': 'YOUR_API_KEY',
'secret': 'YOUR_SECRET_KEY'
})
ticker = exchange.fetch_ticker('BTC/JPY')
print(ticker)上記のコードを実行すると、Bitcoin/円の価格、高値、安値、出来高などの情報が表示されます。
3.2. 注文の発注
以下のコードは、Bitcoin/円の成行買い注文を発注する例です。
import ccxt
exchange = ccxt.bitbank({
'apiKey': 'YOUR_API_KEY',
'secret': 'YOUR_SECRET_KEY'
})
order = exchange.create_market_buy_order('BTC/JPY', 0.01) # 0.01 BTCを購入
print(order)上記のコードを実行すると、成行買い注文が発注され、注文情報が表示されます。
3.3. 注文のキャンセル
以下のコードは、注文をキャンセルする例です。
import ccxt
exchange = ccxt.bitbank({
'apiKey': 'YOUR_API_KEY',
'secret': 'YOUR_SECRET_KEY'
})
order_id = 'YOUR_ORDER_ID' # キャンセルしたい注文のID
cancelled_order = exchange.cancel_order(order_id, 'BTC/JPY')
print(cancelled_order)上記のコードを実行すると、指定された注文がキャンセルされ、キャンセル情報が表示されます。
4. 自動売買システムの構築
基本的なAPIの利用方法を理解した上で、自動売買システムの構築に進みます。ここでは、簡単な移動平均線クロス戦略を用いた自動売買システムの例を紹介します。
4.1. 移動平均線クロス戦略
移動平均線クロス戦略は、短期移動平均線が長期移動平均線を上抜けた場合に買い、下抜けた場合に売るという戦略です。この戦略は、トレンドフォロー型の戦略であり、相場のトレンドに乗ることで利益を狙います。
4.2. システムの構成
自動売買システムは、以下の要素で構成されます。
- データ取得モジュール：APIを利用して、価格データを取得します。
- 分析モジュール：取得した価格データに基づいて、移動平均線を計算し、売買シグナルを生成します。
- 注文モジュール：生成された売買シグナルに基づいて、APIを利用して注文を発注します。
- リスク管理モジュール：損失を限定するためのストップロス注文や、利益を確定するためのテイクプロフィット注文を設定します。
4.3. コード例
以下のコードは、移動平均線クロス戦略を用いた自動売買システムの簡単な例です。
import ccxt
import numpy as np
import time
exchange = ccxt.bitbank({
'apiKey': 'YOUR_API_KEY',
'secret': 'YOUR_SECRET_KEY'
})
# パラメータ設定
SYMBOL = 'BTC/JPY'
SHORT_PERIOD = 5
LONG_PERIOD = 20
TRADE_AMOUNT = 0.01
# 移動平均線計算関数
def calculate_moving_average(data, period):
return np.mean(data[-period:])
# メインループ
while True:
try:
# 価格データ取得
ohlcv = exchange.fetch_ohlcv(SYMBOL, timeframe='1h', limit=LONG_PERIOD + 1)
closes = np.array([x[4] for x in ohlcv])
# 移動平均線計算
short_ma = calculate_moving_average(closes, SHORT_PERIOD)
long_ma = calculate_moving_average(closes, LONG_PERIOD)
# 売買シグナル生成
if short_ma > long_ma and short_ma[-1] <= long_ma[-1]:
# ゴールデンクロス：買いシグナル
order = exchange.create_market_buy_order(SYMBOL, TRADE_AMOUNT)
print('買い注文発注:', order)
elif short_ma < long_ma and short_ma[-1] >= long_ma[-1]:
# デッドクロス：売りシグナル
order = exchange.create_market_sell_order(SYMBOL, TRADE_AMOUNT)
print('売り注文発注:', order)
# 1時間待機
time.sleep(3600)
except Exception as e:
print('エラー:', e)
time.sleep(60)
上記のコードは、1時間足の価格データに基づいて、移動平均線を計算し、ゴールデンクロスまたはデッドクロスが発生した場合に、成行買いまたは成行売り注文を発注します。エラーが発生した場合は、60秒待機してから再試行します。
5. リスク管理
自動売買システムを運用する際には、リスク管理が非常に重要です。以下の点に注意する必要があります。
- ストップロス注文の設定：損失を限定するために、ストップロス注文を設定します。
- テイクプロフィット注文の設定：利益を確定するために、テイクプロフィット注文を設定します。
- ポジションサイズの調整：リスク許容度に応じて、ポジションサイズを調整します。
- システムの監視：システムの動作状況を常に監視し、異常が発生した場合は速やかに対応します。
6. まとめ
本稿では、ビットバンクAPIを使った自動売買システムの構築について、基礎から応用までを解説しました。自動売買システムは、市場の動向を分析し、あらかじめ設定されたルールに基づいて自動的に取引を行うシステムであり、効率的な取引を可能にします。しかし、自動売買システムは、常に利益を保証するものではありません。リスク管理を徹底し、システムの動作状況を常に監視することが重要です。本稿が、自動売買システムの構築の一助となれば幸いです。
