2 posts tagged with "crypto"

(Định kỳ 2 tuần 1 lần)​

"AI + Giao dịch định lượng: Bí quyết kiếm lợi nhuận từ dữ liệu!"

🕗 Thời gian: 20h, Thứ 4
📅 Ngày: 26/02/2025 ➡️ Đổi lại ngày 05/03/2025

🎙️ Speaker:​

👨‍🏫 Tiến sĩ Đặng Anh Tuấn

• CEO Công ty Phát triển Công Nghệ Apollo
• Kiêm giảng viên ĐH Y Dược, FPT Edu

💬 Hỗ trợ​

📞 Zalo: https://zalo.me/0583587833​

Đăng ký tham gia Webinar 23​

Vui lòng điền vào form dưới đây để đăng ký:

Link Zoom​

https://us06web.zoom.us/j/89675430243?pwd=8pJArhfupJbP2TNp8aHWPN6peOgQb5.1

Link Video Records​

Sẽ gửi sau khi Webinar

Link Slide​

https://docs.google.com/presentation/d/1xd_XT-qEJk7fM5V3IuPK6_6_6dYWOTwC

Trong bài viết này, chúng ta sẽ sử dụng thư viện ccxt để kết nối với Binance và lấy dữ liệu lịch sử giá của cặp ETH/USDT. Sau đó, chúng ta sẽ chuyển đổi dữ liệu thành một DataFrame để dễ dàng phân tích và hiển thị.

1️⃣ Cài đặt thư viện cần thiết​

Đầu tiên, cài đặt các thư viện cần thiết:

pip install ccxt pandas

2️⃣ Viết mã Python để lấy dữ liệu​

import ccxt  # Thư viện để kết nối với Binance
import pandas as pd

# Khởi tạo sàn giao dịch Binance
exchange = ccxt.binance()

# Đặt cặp giao dịch (ETH/USDT) và khung thời gian (1h là mỗi giờ)
symbol = 'ETH/USDT'
timeframe = '1h'

# Lấy lịch sử giá
ohlcv = exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe, limit=1000)

# Chuyển dữ liệu thành DataFrame
data = pd.DataFrame(ohlcv, columns=['Datetime', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume'])

# Chuyển đổi timestamp sang dạng ngày tháng
data['Datetime'] = pd.to_datetime(data['Datetime'], unit='ms')

print(data)

Kết quả sẽ là một bảng chứa thông tin về giá mở cửa, giá cao nhất, giá thấp nhất, giá đóng cửa và khối lượng giao dịch trong khoảng thời gian đã chọn.

Dưới đây là bảng dữ liệu lịch sử giá ETH/USDT với các thông tin chi tiết:

3️⃣ Vẽ biểu đồ nến​

Bạn có thể sử dụng thư viện plotly để vẽ biểu đồ nến từ dữ liệu đã lấy:

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(
    x=data['Datetime'],
    open=data['Open'],
    high=data['High'],
    low=data['Low'],
    close=data['Close']
)])

fig.show()