コピペでできる！Bitcoinの時系列データ分析 R言語を用いたBTC価格データのcsv出力

このスライドは、「コピペでできる！Bitcoinの時系列データ分析」シリーズの第１回目の内容です。

「R言語を用いたBTC価格データのcsv出力」と題しまして、

・R言語とExcelの違いの明確化
・R言語の使用体験
・BTC価格分析のためのcsvデータの入手方法

を提供しております。
なお初心者向けの内容です。
平易な表現を多用しておりますので、ご了承ください。

Transcript

1. 作成者：Pリズム 　 @prism_metaverse R言語を用いたBTC価格データのcsv出力
2. 本スライドを読むと... ・R言語とExcelの違いを明確にできる ・R言語の便利さを（少しだけ）体験できる ・BTC価格分析のためのcsvデータが入手できる
3. ・コマンドのコピペ時にダブルクオーテーション（”） 　がR言語で読み込めない形に自動変換される等の 　誤作動が起こる可能性があります。改めてRで 　読み込める形に入力し直してご使用ください。 ※
4. 目次 １．R言語の解説 ２．R言語のインストール手順 ３．使用するAPIの確認 ４．CSVデータを出力するためのコード
5. ・R言語とはなにか？ ・Excelとの違い R言語の解説
6. R言語（以下R）とはなにか？ データの分析のための言語・環境 可能なこと ⇒データ整理、作図、シミュレーション、 　統計的手法を用いた解析 操作はCUI（マウスを用いずキーボードのみで行う操作）
7. Excelとの違い Excelはあくまでも表計算ソフト R 項目 Excel 追加パッケージが日々 更新される データ 解析 高度、流行な解析手法は 使用不可能 コマンド１行で可能 作図 GUIなのでマウス操作が だるい 操作する画面は文字表示 のみで軽い 動作 表がまるごと描画される ので重い
8. R言語の 初期設定手順 ・インストール ・ディレクトリの設定
9. インストール まずは以下のサイトにアクセス https://cran.r-project.org/
10. インストール OSを選択しダウンロード
11. インストール ※Windowsを選択する場合の手順 ①「Download R for Windows」を選択
12. インストール ※Windowsを選択する場合の手順 ②「base」を選択
13. インストール ③「base」を選択後、上部にあるリンクから最新 　 バージョンをダウンロード
14. インストール ④ダウンロードした 　ファイルを実行 実行後に右のような コンソールが出ていれば OKです ここにコマンドを入力して いきます
15. ディレクトリの設定 どのディレクトリで作業しているのかを意識すべき > getwd() このコマンドを使用すれば、自分が今どのディレクトリで作業 しているのかを確認できる
16. ディレクトリの設定 > getwd() を実行すると、 今作業しているディ レクトリの 場所を返す
17. ディレクトリの設定 ※注意 コマンド入力部分 の一番下に 「>」のマークが表示 されている時のみ、 コマンド入力が可 能です。
18. ディレクトリの設定 作業場所を変更したい場合は、 > setwd("ここにディレクトリ名を入力") を実行しましょう。 ディレクトリ名とは以下のような文字列です。 C:Users/Name/Documents
19. ・APIとはなにか？ ・APIの実行準備 使用するAPIの確認
20. API とは Application Programming Interfaceの略 あるソフトウェアが別のソフトウェアと連携する際に 必要とする窓口のようなもの API の利用例） 特定の相手から受け取ったGmailの文面を自動的に LINEに転送し、LINEで内容を閲覧できるようにする 参考：https://www.redhat.com/ja/topics/api/what-are-application-programming-interfaces
21. APIの実行準備 暗号資産の価格データ等を提供しているサイト が提供している API にて、無料でデータが取得できる
22. 無料プランで7年以上の historical data（時系列データ）が 取得できる...!!!
23. R client（パッケージ） RでCoingecko APIが利用できると確認
24. geckorの実行準備 ①> chooseCRANmirror() を入力 ②Japanを選択 ③「OK」をクリック 何をやっているのか？ ⇒パッケージのDL先の指定 （※DL＝ダウンロード）
25. geckorの実行準備 ④ > install.packages("geckor") > library(geckor) > ping() を１行ずつ実行
26. geckorの実行準備② > install.packages("geckor") > library(geckor) > ping() 何をやっているのか？ > geckorのインストール > geckorライブラリを読み込む > Coingeckoサービスが利用可能かの確認 　⇒アウトプットが「 [1] TRUE 」なら利用可能な状態です
27. csvデータを出力 するためのコード
28. BTCの価格データをcsvで出力 > bitcoin_history <- coin_history(coin_id = "bitcoin", vs_currency = "usd",days = "max" ) > write.csv(bitcoin_history,　 file="BTC_historical_data.csv",row.names=FALSE) この2行の実行のみで、csv出力まで完了
29. BTCの価格データをcsvで出力 > bitcoin_history <- coin_history(coin_id = "bitcoin", vs_currency = "usd",days = "max" ) > write.csv(bitcoin_history,　 file="BTC_historical_data.csv",row.names=FALSE) なにをやっているのか？ > bitcoin_historyという変数に、取得できる全ての USD建てBTC価格データを代入 > bitcoin_historyのデータを、BTC_historical_data.csv 　という名前の csvファイルとして（行番号を削除した状態で） 　現在作業しているディレクトリ直下に出力
30. 結果 2013年４月28日の終値から、現在価格までの取得に成功
31. ちょっとだけいじってみる 価格推移のグラフをRを用いて作成してみましょう コマンドは以下になります。 > library(ggplot2) > g_0 <- ggplot(data = bitcoin_history, mapping = aes(timestamp, price)) > g_1 <- g_0 + geom_line() > g_1
32. 出力結果
33. まとめ 今回のスライドの内容で、 分析に必要なcsvデータの入手までできました。 「コピペでできる！Bitcoinの時系列データ分析」のシリー ズは今後継続していく予定ですので、 次回以降から本格的な分析内容を取り扱います。 時系列解析にまつわる分析力を培いたいと言う方は、次 回もぜひご覧いただければ幸いです
34. 補足）役立ち情報 Rでインストールしたパッケージ（ライブラリ） の仕様がわからない時 > help(package = “パッケージ名”) を入力すると、仕様ページがブラウザで開きます
35. 補足）役立ち情報 > help(package = “geckor”)
36. 参考文献 1. ～なぜRを使うのか？～　Rを使う理由と習得のアド バイス https://www.agr.nagoya-u.ac.jp/~seitai/document/ R_intro2008/R_intro2008presen1.pdf 2. Coingecko API https://www.coingecko.com/ja/api