Bokehではじめるデータビジュアライゼーション（仮想通貨取引データ分析編）

Pythonでかける対話的な描画ライブラリであるBokehをご紹介します。探索的データ解析にも簡単に触れた上で、今回は仮想通貨取引データを用いて、Bokehによるデータ可視化のデモを行います。

1. Bokehではじめるデータビジュアライゼーション (仮想通貨取引データ分析編) MarketTech Meetup #2 Yukiyoshi Sato Mar. 13, 2019
2. Yukiyoshi Sato Data Scientist, QUOINE Corporation Liquidity, Trading Former: 野村證券, Simplex @YukiyoshiSato Bokehではじめるデータビジュアライゼーション market-watcher (本日のデモ)
3. 免責事項 当プレゼンテーションの内容は発表者個人によるものであり、発表者の所属するあるいは過去に所属 したいかなる組織の意見を代表するものではありません。 当プレゼンテーションは仮想通貨取引に関する情報を扱いますが、投資の勧誘を目的としたものでは ありません。仮想通貨取引を行われる際には皆様ご自身のご判断により、また各種法令に則り行って いただきますようお願いいたします。 当プレゼンテーションの内容の正確性には最善を尽くしておりますが、皆様が当プレゼンテーション の内容を用いて行う一切の行為について発表者が責任を負うものではありません。
4. 本日のテーマ 仮想通貨取引の探索的データ解析
5. 探索的データ解析（Exploratory Data Anbalysis）とは ＞ データの構造を探る ＞ 潜在的なパターンを発見する ＞ モデルに対するアイデアを得る 参考図書 金融市場の高頻度データ分析 ―データ処理・モデリング・実証分析― (ファイナンス・ライブラリー13), 林高樹／佐藤彰洋, 2016
6. 探索的データ解析の主なポイント ＞ 抵抗性・頑健性（外れ値に強い） ＞ 残差の分析（data = fit + residual） ＞ 再表現（データ変換） ＞ 可視化 Bokehを使ってやります 参考図書 探索的データ解析入門―データの構造を探る (統計ライブラリー), 渡辺洋／鈴木規夫／山田文康／大塚雄作, 1985
7. Bokehとは ＞ Python ＞ 対話的（インタラクティブ） ＞ 実装が簡単　 * ただし箱ひげ図やヒートマップ等の一部の高レベルAPIが廃止になりHoloviewsでカバー 参考図書 PythonユーザのためのJupyter[実践]入門, 池内孝啓／片柳薫子／岩尾エマはるか／@driller, 2017 Hands-On Data Visualization with Bokeh: Interactive web plotting for Python using Bokeh, Kevin Jolly, 2018 https://bokeh.pydata.org/en/latest/
8. 本日使用するデータ 　　 　約定情報　　　　　　　 　板情報 約定時刻 価格 数量 売買 3/13 9:15:12 400,000 0.05 買 3/13 9:15:08 385,000 0.1 売 3/13 9:15:05 390,000 2.0 買 3/13 9:15:04 380,000 1.0 買 売り気配 価格 買い気配 10 420,000 2 410,000 400,000 3 390,000 5 参考図書 アルゴリズム取引の正体, NTTデータ・フィナンシャル・ソリューションズ先端金融工学センター, 2018 板に注文を置く人＝ マーケットメイカー 板の注文を取る人＝ マーケットテイカー マーケットテイカーの売買
9. 約定情報の可視化 ＞ ローソク足も再表現（データ変換）の一種 参考図書 https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/gallery/candlestick.html
10. 約定情報の可視化 ＞ 生データをそのままプロット
11. 約定情報の可視化 ＞ 売買で色分け
12. 約定情報の可視化 ＞ 約定数量でサイズ指定
13. 約定情報と板情報を見る際のポイント 参考図書 投資家心理を読み切る板読みデイトレード術, けむ。（上山健司）, 2010 ＞ 板情報に偏りがある場合、厚い方が優勢 ＞ 板情報の変化は、増えたら優勢、減ったら弱い ＞ 約定成立した場合はその売買が優勢
15. まとめ ＞ Bokehで可視化すると得られる気づきがある ＞ 高頻度取引データのような時間に対して極めて 高解像度なデータにはBokehが有効 データ可視化にはBokehを使いましょう！