2011年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

今回はビットコイン(BTC)の2011年の1ヶ月ごとの終値価格データから価格推移グラフを作成し、月次収益率とSD(標準偏差)を求めたいと思います。

データはbitbankのcandlestickのAPIを利用してエクセルに読み込みました。

収益率とはリターンの割合のことで、月次収益率とは1ヶ月ごとに得られるリターンの割合です。
SD(標準偏差)とはデータのばらつきの度合いを表す指標です。



過去7年間の週次収益率をまとめた記事はこちら↓
まとめ) 2011年～2017年ビットコイン(BTC)の収益率と標準偏差とチャート一覧

・2011年ビットコイン(BTC/JPY)の価格推移チャート

2011年4月：アメリカのニュース雑誌「TIME」にビットコインの特集が組まれる。ビットコインの価格が急騰→バブルに。
2011年6月：Mt.Goxがハッキング被害を受ける。価格急落。

11月25日には高値が1165円をつけて長い上ひげが形成されております。
2011年は前半に価格高騰しバブルとなり、その後下降トレンドへと移行しました。

・2011年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差

終値単位：JPY

月次平均収益率は月次収益率の平均値、
maxは月次収益率の最大値、
minは月次収益率の最小値、
sdは標準偏差です。標準偏差はSTDEV関数で求められます。

APIから読み取れるデータが2011年8月からとなっていますので、2011年に限りデータ区間が短くなります。
前半のバブル相場が反映されておらず後半の下降トレンド時のみから算出したデータとなります。

月次平均収益率は-7.99%です。

標準偏差は36.57%でした。36.57%くらいはふつうに上がりうるし、下がりうるということです。

標準偏差は、平均収益率を中心に約70%の確率でどの程度の価格変動が起こるのかがわかります。
今回のケースだと、約70%の確率で-7.99%からプラスに36.57%、マイナスに36.57%変動するということです。算出すると、－44.56％ から 28.58％ の範囲になります。

算出した平均収益率、標準偏差はともに過去の数字であり、将来も同じ状況が続くとは限りません。



2012年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2013年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2014年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2015年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2016年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2017年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2012年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

今回はビットコイン(BTC)の2012年の1ヶ月ごとの終値価格データから価格推移グラフを作成し、月次収益率とSD(標準偏差)を求めたいと思います。

データはbitbankのcandlestickのAPIを利用してエクセルに読み込みました。

収益率とはリターンの割合のことで、月次収益率とは1ヶ月ごとに得られるリターンの割合です。
SD(標準偏差)とはデータのばらつきの度合いを表す指標です。



過去7年間の週次収益率をまとめた記事はこちら↓
まとめ) 2011年～2017年ビットコイン(BTC)の収益率と標準偏差とチャート一覧

・2012年ビットコイン(BTC/JPY)の価格推移チャート

2012年11月28日:採掘報酬の最初の半減期。その後価格が上昇しました。

・2012年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差

終値単位：JPY

月次平均収益率は月次収益率の平均値、
maxは月次収益率の最大値、
minは月次収益率の最小値、
sdは標準偏差です。標準偏差はSTDEV関数で求められます。

月次平均収益率は11.08%です。

標準偏差は13.55%でした。13.55%くらいはふつうに上がりうるし、下がりうるということです。

標準偏差は、平均収益率を中心に約70%の確率でどの程度の価格変動が起こるのかがわかります。
今回のケースだと、約70%の確率で11.08%からプラスに13.55%、マイナスに13.55%変動するということです。算出すると、－2.47％ から 24.63％ の範囲になります。

算出した平均収益率、標準偏差はともに過去の数字であり、将来も同じ状況が続くとは限りません。



2013年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2014年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2015年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2016年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2017年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2013年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

今回はビットコイン(BTC)の2013年の1ヶ月ごとの終値価格データから価格推移グラフを作成し、月次収益率とSD(標準偏差)を求めたいと思います。

データはbitbankのcandlestickのAPIを利用してエクセルに読み込みました。

収益率とはリターンの割合のことで、月次収益率とは1ヶ月ごとに得られるリターンの割合です。
SD(標準偏差)とはデータのばらつきの度合いを表す指標です。



過去7年間の週次収益率をまとめた記事はこちら↓
まとめ) 2011年～2017年ビットコイン(BTC)の収益率と標準偏差とチャート一覧

・2013年ビットコイン(BTC/JPY)の価格推移チャート

価格上昇時の理由として、3月のキプロス危機、11月のWordPress, Redditなど企業から支払手段としての受け入れ、中国投資家の積極的購入、メディアの露出が考えられます。

2013年3月:キプロス危機
2013年12月5日：中国政府が金融機関によるビットコイン取引禁止を発表

・2013年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差

終値単位：JPY

月次平均収益率は月次収益率の平均値、
maxは月次収益率の最大値、
minは月次収益率の最小値、
sdは標準偏差です。標準偏差はSTDEV関数で求められます。

月次平均収益率は72.81%です。

標準偏差は139.69%でした。139.69%くらいはふつうに上がりうるし、下がりうるということです。

標準偏差は、平均収益率を中心に約70%の確率でどの程度の価格変動が起こるのかがわかります。
今回のケースだと、約70%の確率で72.81%からプラスに139.69%、マイナスに139.69%変動するということです。算出すると、－66.88％ から 212.5％ の範囲になります。

算出した平均収益率、標準偏差はともに過去の数字であり、将来も同じ状況が続くとは限りません。



2014年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2015年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2016年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2017年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2014年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

今回はビットバンクのビットコイン(BTC)の2014年の1ヶ月ごとの終値価格データから価格推移グラフを作成し、月次収益率とSD(標準偏差)を求めたいと思います。

データはbitbankのcandlestickのAPIを利用してエクセルに読み込みました。

収益率とはリターンの割合のことで、月次収益率とは1ヶ月ごとに得られるリターンの割合です。
SD(標準偏差)とはデータのばらつきの度合いを表す指標です。



過去7年間の週次収益率をまとめた記事はこちら↓
まとめ) 2011年～2017年ビットコイン(BTC)の収益率と標準偏差とチャート一覧

・2014年ビットコイン(BTC/JPY)の価格推移チャート

2月初旬にマウントゴックス事件がありました。全体的に下降トレンドが見て取れます。

2014年2月:　マウントゴックスがハッキング＆閉鎖

・2014年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差

終値単位：JPY

月次平均収益率は月次収益率の平均値、
maxは月次収益率の最大値、
minは月次収益率の最小値、
sdは標準偏差です。標準偏差はSTDEV関数で求められます。

月次平均収益率は-4.08%です。

標準偏差は18.67%でした。18.67%くらいはふつうに上がりうるし、下がりうるということです。

標準偏差は、平均収益率を中心に約70%の確率でどの程度の価格変動が起こるのかがわかります。
今回のケースだと、約70%の確率で-4.08%からプラスに18.67%、マイナスに18.67%変動するということです。算出すると、－22.75％ から 14.59％ の範囲になります。

算出した平均収益率、標準偏差はともに過去の数字であり、将来も同じ状況が続くとは限りません。



2015年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2016年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2017年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2015年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

今回はビットバンクのビットコイン(BTC)の2015年の1ヶ月ごとの終値価格データから価格推移グラフを作成し、月次収益率とSD(標準偏差)を求めたいと思います。

データはbitbankのcandlestickのAPIを利用してエクセルに読み込みました。

収益率とはリターンの割合のことで、月次収益率とは1ヶ月ごとに得られるリターンの割合です。
SD(標準偏差)とはデータのばらつきの度合いを表す指標です。



過去7年間の週次収益率をまとめた記事はこちら↓
まとめ) 2011年～2017年ビットコイン(BTC)の収益率と標準偏差とチャート一覧

・2015年ビットコイン(BTC/JPY)の価格推移チャート

2015年8月15日:　ハードフォークし、Bitcoin XTがリリース
2015年6月:　ニューヨーク州のビットコイン規制「BitLicense」正式発表
2015年10月:　欧州司法裁判所からビットコインはVATの課税対象外の判決
2015年12月23日:　ハードフォークし、Bitcoin Unlimitedがリリース

・2015年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差

終値単位：JPY

月次平均収益率は月次収益率の平均値、
maxは月次収益率の最大値、
minは月次収益率の最小値、
sdは標準偏差です。標準偏差はSTDEV関数で求められます。

月次平均収益率は4.17%です。

標準偏差は18.5%でした。18.5%くらいはふつうに上がりうるし、下がりうるということです。

標準偏差は、平均収益率を中心に約70%の確率でどの程度の価格変動が起こるのかがわかります。
今回のケースだと、約70%の確率で4.17%からプラスに18.5%、マイナスに18.5%変動するということです。算出すると、－14.33％ から 22.67％ の範囲になります。

算出した平均収益率、標準偏差はともに過去の数字であり、将来も同じ状況が続くとは限りません。





2016年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2017年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2015年ビットコイン(BTC)の週次収益率と標準偏差をエクセルで求める

bitFlyer Lightning APIのTickerをGoogleスプレッドシートに書き込む

 bitflyer lightning APIを利用してJSON形式データをGoogleスプレッドシートに読み込む方法をお伝えします。
GAS(Google Apps Script)のプログラミングをします。

前回はTickerのltp(最終取引価格)だけを読み込みました。
今回は公開されているbitFlyer Lightning HTTP APIのTicker12項目全てを読み込んでみます。


URLはこちらを使用します。
https://api.bitflyer.jp/v1/getticker


読み込んだJSONはこちらです。
{best_bid_size=0.1, volume=261379.28246655, best_bid=844125, volume_by_product=24020.58091085, tick_id=1388100, ltp=845096, best_ask=845092, product_code=BTC_JPY, total_ask_depth=4023.40140962, total_bid_depth=2887.76697863, timestamp=2018-03-27T09:19:43.437, best_ask_size=0.0196475}


Googleスプレッドシートのスクリプトエディタ画面にします。(過去記事参照)


下記GASコードを貼り付けます。


function myFunction(){
  var ss = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet();

  var response = UrlFetchApp.fetch("https://api.bitflyer.jp/v1/getticker");

  // APIの結果をパース
  var bitflyer = JSON.parse(response);


  var i = 1;
  for (var key in bitflyer){
    ss.getRange('A' + i).setValue(key);
    ss.getRange('B' + i).setValue(bitflyer[key]);
    i++;
  }
}


for文の箇所ですが、keyという変数でキーをA列に入力しています。
次の行でkeyを指定してB列に値を入力しています。


・実行結果

これでOKです。



GoogleスプレッドシートにビットフライヤーAPIのJSONデータを読み込む

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2016年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

今回はビットバンクのビットコイン(BTC)の2016年の1ヶ月ごとの終値価格データから価格推移グラフを作成し、月次収益率とSD(標準偏差)を求めたいと思います。

データはbitbankのcandlestickのAPIを利用してエクセルに読み込みました。

収益率とはリターンの割合のことで、月次収益率とは1ヶ月ごとに得られるリターンの割合です。
SD(標準偏差)とはデータのばらつきの度合いを表す指標です。



過去7年間の週次収益率をまとめた記事はこちら↓
まとめ) 2011年～2017年ビットコイン(BTC)の収益率と標準偏差とチャート一覧

・2016年ビットコイン(BTC/JPY)の価格推移チャート

2016年2月10日:　ハードフォークし、Bitcoin Classicがリリース
2016年7月9日:　2回目の半減期(25BTC→12.5BTC)
2016年8月2日:　Bitfinexハッキング被害

・2016年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差

終値単位：JPY

月次平均収益率は月次収益率の平均値、
maxは月次収益率の最大値、
minは月次収益率の最小値、
sdは標準偏差です。標準偏差はSTDEV関数で求められます。

月次平均収益率は7.6%です。

標準偏差は14.35%でした。14.35%くらいはふつうに上がりうるし、下がりうるということです。

標準偏差は、平均収益率を中心に約70%の確率でどの程度の価格変動が起こるのかがわかります。
今回のケースだと、約70%の確率で7.6%からプラスに14.35%、マイナスに14.35%変動するということです。算出すると、－6.75％ から 21.95％ の範囲になります。

算出した平均収益率、標準偏差はともに過去の数字であり、将来も同じ状況が続くとは限りません。


2017年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2017年ビットコイン(BTC)の週次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2017年ビットコイン(BTC)の日次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2017年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

今回はビットバンクのビットコイン(BTC)の2017年1年間の1ヶ月ごとの終値価格データから価格推移グラフを作成し、月次収益率とSD(標準偏差)を求めたいと思います。

データはbitbankのcandlestickのAPIを利用してエクセルに読み込みました。

収益率とはリターンの割合のことで、月次収益率とは1ヶ月ごとに得られるリターンの割合です。
SD(標準偏差)とはデータのばらつきの度合いを表す指標です。



過去7年間の週次収益率をまとめた記事はこちら↓
まとめ) 2011年～2017年ビットコイン(BTC)の収益率と標準偏差とチャート一覧

・2017年ビットコイン(BTC/JPY)の価格推移チャート

2017年1月5日: 一時2013年以来の史上最高価格をつける
2017年4月1日: 日本で初めて仮想通貨を法律で規定した改正資金決済法等が施行
2017年7月中旬: ビットコイン分裂問題
2017年9月中旬: 中国仮想通貨規制・米銀JPモルガンのジェイミー・ダイモン発言
2017年12月:仮想通貨市場に大量のマネー流入

・2017年ビットコイン(BTC)の月次収益率と標準偏差

終値単位：JPY

月次平均収益率は月次収益率の平均値、
maxは月次収益率の最大値、
minは月次収益率の最小値、
sdは標準偏差です。標準偏差はSTDEV関数で求められます。

月次平均収益率は28.71%です。

標準偏差は30.62%でした。30.62%くらいはふつうに上がりうるし、下がりうるということです。

標準偏差は、平均収益率を中心に約70%の確率でどの程度の価格変動が起こるのかがわかります。
今回のケースだと、約70%の確率で28.71%からプラスに30.62%、マイナスに30.62%変動するということです。算出すると、－1.91％ から 59.33％ の範囲になります。

算出した平均収益率、標準偏差はともに過去の数字であり、将来も同じ状況が続くとは限りません。

2017年ビットコイン(BTC)の週次収益率と標準偏差をエクセルで求める

2017年ビットコイン(BTC)の日次収益率と標準偏差をエクセルで求める

Googleスプレッドシート SpreadSheetクラスとSheetクラス

今回はGoogleスプレッドシートのSpreadSheetクラスとSheetクラスについてお伝えします。


・Spreadsheetサービスの各クラス
SpreadsheetApp→SpreadSheet→Sheet→Rangeオブジェクトの階層構造になっています。

Excel VBAで例えると、
Application→Workbook→Worksheet→Rangeオブジェクトと同じようなものです。

SpreadsheetAppはグローバルオブジェクトです。

SpreadSheetはシートファイル全体、エクセルでいうところのブックです。

Sheetはシートファイル内の各シートです。

Rangeはセル範囲を示します。



ややこしいこもしれませんが、SpreadSheetクラスとSheetクラスがあり、SpreadSheetクラスがシートファイル全体、Sheetクラスがシートファイルの各シートを指します。


・GASでのActiveなシートの取得方法

SpreadSheetクラス
var spreadsheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet();

Sheetクラス
var sheet = SpreadsheetApp.getActiveSheet();

Logger.log()とは Googleスプレッドシート GAS

Logger.log()とは、ログ出力をするための命令です。


Googleスプレッドシートのスクリプトエディタで、Logger.log() を実行すると、スクリプトの動作を確認するためのログを出力することができます。

スクリプトエディタの表示→ログで出力されたログを確認できます。
ショートカットはCtrl + Enterです。


例えば下記のように使います。ActiveSpreadsheetをssに格納しているところです。
 var ss = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet();

Logger.log(ss)


・実行後、表示→ログで下のようなウインドウが出てきます。

GoogleスプレッドシートにビットフライヤーAPIのJSONデータを読み込む

Googleスプレッドシートに bitflyer lightning APIを利用してJSON形式データを読み込む方法をお伝えします。
GAS(Google Apps Script)のプログラミングをします。

今回は公開されているTickerのltp(最終取引価格)を読み込んでみます。


URLはこちらを使用します。
https://api.bitflyer.jp/v1/getticker

読み込んだJSONはこちらです。
{best_bid_size=0.0193525, volume=207660.65730267, best_bid=856563, volume_by_product=17788.78434731, tick_id=5212511, ltp=856956, best_ask=856956, product_code=BTC_JPY, total_ask_depth=3978.96390532, total_bid_depth=2757.92823828, timestamp=2018-03-26T15:13:59.567, best_ask_size=0.0573175}



まずGoogleスプレッドシートのスクリプトエディタ画面にします。(過去記事参照)

下記GASコードを貼り付けます。


function myFunction(){
   var ss = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet();

  //読み込み
   var response = UrlFetchApp.fetch("https://api.bitflyer.jp/v1/getticker");

  // APIの結果をパース
   var bitflyer = JSON.parse(response)["ltp"];

  // シートに入力
   ss.getRange("A1").setValue(bitflyer);
}




赤字のパースの箇所ですが、ltpというキーを[]で指定することで856956という値を取り出しています。
JSON.parse(response)だけだと先程挙げた長いJSONが取り出されます。

調べたところ、Utilities.jsonParse()でもパースできますが、JSON.parse() を使ったほうが良さそうです。

・実行結果

続きはこちら
bitFlyer Lightning APIのTickerをGoogleスプレッドシートに書き込む


CSVファイルの読み込み　Google スプレッドシート


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4月のビットコインのデータ！2013～2017年の4月のビットコイン(BTC)の収益率と標準偏差をエクセルで求める

今回はビットバンクのビットコイン(BTC)の2013年から2017年の4月の終値価格データから価格推移グラフを作成し日次収益率と月次収益率とSD(標準偏差)を求めたいと思います。

データはbitbankのAPIを利用してエクセルに読み込みました。

チャートは日足表示です。


3月分のデータはこちら
3月のビットコインのデータ！2013～2017年の3月のビットコイン(BTC)の日次収益率と標準偏差をエクセルで求める

・2013年4月のビットコイン(BTC)の価格推移チャート

・2014年4月のビットコイン(BTC)の価格推移チャート

・2015年4月のビットコイン(BTC)の価格推移チャート

・2016年4月のビットコイン(BTC)の価格推移チャート

・2017年4月のビットコイン(BTC)の価格推移チャート

過去4月の主なイベント
2017年4月1日は改正資金決済法等が施行されました。主に取引所に対する利用者保護を目的とする規制です。

・日次収益率と標準偏差

日次平均収益率は日次収益率の平均値、
maxは日次収益率の最大値、
minは日次収益率の最小値、
sdは標準偏差です。

SDを見てみると、年々下がる傾向にあり、落ち着ていてきています。
2016年と2017年の4月は比較的ボラティリティーの小さい月でした。

・月次収益率と標準偏差

ちなみに4月の月次収益率も求めてみました。
2013年：50.12%
2014年：-2.24%
2015年：-3.70%
2016年：2.19%

2017年：23.21%

月次平均収益率は13.92%です。

SDは22.95%です。

データはもっとほしいところですね。

SDは、平均収益率を中心に約70%の確率でどの程度の価格変動が起こるのかがわかります。
今回のケースだと、約70%の確率で13.92%からプラス22.95%、マイナスに22.95%変動するということです。算出すると、－9.03％ から 36.87％ の範囲になります。




3月のビットコインのデータ！2013～2017年の3月のビットコイン(BTC)の日次収益率と標準偏差をエクセルで求める

無料・ダウンロード可) 仮想通貨エクセルツール2 各国法定通貨換算可能！仮想通貨価格・時価総額データ表示アプリケーション -Excel VBA

Excel macro tool to get binance 24 hours ticker price -Excel VBA

I created an Excel macro tool to get binance 24 hour ticker price information.

This Excel macro tool can display price information of coins registered in binance exchange on the excel sheet.

JSON format data is read with VBA using binance API.

・Binance

Binance is the crypto currency exchange in China, about 90 coins are listed and handled.
There is non-famous coins popularity vote, and there is a mechanism to list the top coins according to the voting result.
There is also hard fork coins support.


Recommended exchange here:
https://changelly.com/?ref_id=eb34ba12ab63

Overview

Displays current and 24 hours ago price, fluctuation rate / volatility for each pair of about 290 types
(Display current price with "lastPrice" and display other volumes, ask, bid, time etc. )


As I confirmed with binance site and the API, the price fluctuation rate seems to be compared with the current price 24 hours ago.

Operation method

Just press Go button.


After pushing, it reads the data and updates the sheet.

・Display image

Notice：

If you read data continuously in a short time, you will get an error due to HTTP communication too much. Please read it by pressing Go button after a certain interval.
Please do not change sheet name. It will not operate properly.
123456 comes out in symble, but I can not understand what it is. I think that you can ignore it as it comes out.

☆Download:

Binance_TickerPrice24h_In_Excel_1.xlsm(in Google drive)



Cryptocurrency Market Capitalizations version:
Updated free Excel tool for cryptocurrency price and market cap -Using Excel VBA





Donate BTC: 1LcULwCQPjxLGXdpEJkhNkPpqCwG5csasU

Donate LTC: LSXEG7tjeCCGWuzvf5eFvJUZM6Xpvsdc4f



Notice: If the Excel tool freezes, please open task manager by pressing Ctrl + Shift + Esc and Forcibly terminate it.
In personal experience, macro stopped in send method in program at http communication. One day, It was fixed unexpectedly. I am not sure the reason, although I tried to repair it a lot.

Information displayed from this Excel tool does not guarantee the contents accuracy, reliability.
We do not assume any responsibility for any damage suffered based on these information.
All decisions concerning investment / speculation should be made at the judgment of the user himself.

Recommended exchange here:
https://changelly.com/?ref_id=eb34ba12ab63

バイナンスの24時間ticker価格を取得するエクセルマクロツール Excel VBA

バイナンスの24時間ticker価格情報を取得するエクセルマクロツールを作成しました！公開します！

このエクセルマクロツールは、バイナンス取り扱い銘柄の価格情報をエクセルシート上に表示できます。


データはバイナンスからAPIを利用してVBAでJSON形式データを読み取っています。

・バイナンス(Binance)

バイナンスとは中国にある仮想通貨取引所で、約90種類のコインが上場し、取扱いがされています。
草コインの人気投票があり、投票結果によって上位のコインを上場する仕組みがあります。
ハードフォークコインのサポートもされています。

概要

約290種類の各ペアの現在と24時間前の価格、変動額・変動率を表示
(lastPriceで現在価格表示、その他出来高、ask、bid、time等表示)


バイナンスのサイトとAPIとで確認したところ、価格の変動額・変動率は現在価格と24時間前の比較のようです。

操作方法

Goボタンを押すのみ


押した後はデータを読み込んでシートを更新します。

・表示イメージ

注意：

短時間で連続して読み込むと通信のしすぎでエラーが出ます。ある程度間隔をおいてから読み込んでください。
シート名は変更しないでください。正常に動作しなくなります。
symbleで123456というのが出てきますが何なのかよくわかりません。出てきたら無視していいと思います。

☆ダウンロードはこちら (無料)

Binance_TickerPrice24h_In_Excel_1.xlsm(Google ドライブ上)


Cryptocurrency Market Capitalizations版はこちら




Donate BTC: 1LcULwCQPjxLGXdpEJkhNkPpqCwG5csasU

Donate LTC: LSXEG7tjeCCGWuzvf5eFvJUZM6Xpvsdc4f



注意：ボタンを押した後にフリーズする場合はVBAからHTTP通信する時にプログラム上のsendメソッドのところで処理が止まっている可能性があります。その場合は数分待つかもしくは、Ctrl+Shift+Escでタスクマネージャから強制終了してやり直してみてください。フリーズが多い場合や不具合が起きる場合はこのExcelツールの利用を止めることをおすすめします。
私の場合はこのExcelツールを作ってから数日間は時々sendメソッドのリクエストを飛ばすところでフリーズしていました。しかしある日を境に急にフリーズがなくなりました。いろいろ試していたのですが何が原因で直ったのかはわからないままです。

当エクセルツールから表示される情報は、
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ビットコイン(BTC)の価格チャートを対数スケールでエクセルに表示する

今回はビットコイン(BTC)の価格チャートを線形スケールと対数スケールでプロットしてエクセルで表示したいと思います。

データは毎度おなじみのbitbankのAPIを利用してエクセルに読み込みました。

右側の軸を線形目盛と対数目盛に変えてみます。
データ区間は2017年1月から2017年12月までです。

・ビットコイン

インターネット上で使うことができる暗号通貨です。
国や銀行のような組織が管理していません。peer to peerという直接1対1で通信するシステムで、コンピューターのネットワークを利用することで取引の処理がされています。
国際送金やデジタル資産として利用されています。

ビットフライヤー、ビットバンク、Coinbaseなど多数の取引所に上場しています。

・線形スケール

・対数スケール

対数スケールにすることで、価格の伸びと下げがわかりやすくなり、低い価格の時の価格推移の確認が容易になります。

目盛の間隔が等間隔ではなく桁数ごとに10倍に増えて区切られているためです。

線形スケールでは高い価格の時は見やすいのですが、低い価格の時は見にくくなります。前半の価格変化が小さくて見えずらいですね。
年初から年末にかけてきれいに指数関数的に上昇しています。秋ごろからは急激に上がっています。

対数スケールでは緩やかに少しずつ上昇しています。これなら落ち着いて見られますね。

まとめ) 2011年～2017年ビットコイン(BTC)の収益率と標準偏差とチャート一覧

無料・ダウンロード可) 仮想通貨エクセルツール2 各国法定通貨換算可能！仮想通貨価格・時価総額データ表示アプリケーション -Excel VBA

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モナコイン(MONA)の日次収益率と標準偏差をエクセルで求める

今回はモナコイン(MONA)の2017年7月20日から2018年3月20日までの1日の終値の価格データから価格推移グラフを作成し、日次収益率とSD(標準偏差)を求めたいと思います。価格は円建てとなります。


データはbitbankのcandlestickのAPIを利用してエクセルに読み込みました。

収益率とはリターンの割合のことで、日次収益率とは日ごとに得られるリターンの割合です。
SD(標準偏差)とはデータのばらつきを表す指標です。

・モナコイン

日本発の仮想通貨で、2ちゃんねるのアスキーアートがモチーフになっています。Segwitを実装し高い技術の決済型暗号通貨です。
Monappy, Tipmonaなどで実用されています。またコミュニティが強いのが魅力です。


ビットフライヤーやビットバンクの取引所に上場しています。

・モナコインの価格推移チャート(MONA/JPY)

2017年9月中旬: 中国仮想通貨規制・米銀JPモルガンのジェイミー・ダイモン発言
2017年10月2日: bitFlyerがモナコインの取り扱い開始
2017年12月:仮想通貨市場に大量のマネー流入

・モナコイン(MONA/JPY)の日次収益率と標準偏差

長いので省略

日次平均収益率は2.0%です。

標準偏差は17.1%でした。データから見て、1日で17.1%くらいはふつうに上がりうるし、下がりうるということです。

データ区間によって平均収益率は変わります。価格高騰した12月から計算すれば当然収益率はマイナスになります。


算出した収益率、標準偏差はともに過去の数字であり、将来も同じ状況が続くとは限りません。





投げ銭プリーズ！
MONA: ME2Ayfo5mJ1UR9FDbrrCo2iXLMFVNoV2ZZ



モナコイン(MONA)の月次収益率と標準偏差をエクセルで求める

モナコイン(MONA)の週次収益率と標準偏差をエクセルで求める

モナコイン(MONA)の価格チャートを対数スケールでエクセルに表示する

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ビットコインキャッシュ(BCC)の日次収益率と標準偏差をエクセルで求める

今回はビットコインキャッシュ(BCC)の2017年8月から2018年3月20日までの1日の終値の価格データから価格推移グラフを作成し、日次収益率とSD(標準偏差)を求めたいと思います。価格は円建てとなります。


データはbitbankのcandlestickのAPIを利用してエクセルに読み込みました。

収益率とはリターンの割合のことで、日次収益率とは日ごとに得られるリターンの割合です。
SD(標準偏差)とはデータのばらつきの度合いを表す指標です。

・ビットコインキャッシュ(BCC)

ビットコインキャッシュはビットコインのハードフォークで新しくできた決済型の暗号通貨です。
ビットコインとビットコインキャッシュの違いはブロックサイズです。
ビットコインは、ブロックサイズが1MBと小さいため市場の拡大に伴い送金詰まりが発生し手数料が高騰してしまいました。
ビットコインキャッシュの場合はブロックサイズが8MBの大きさであり、今後仕様変更によって32MBまで拡張できます。
送金スピードが早い、手数料が安いのが特徴です。
採掘方法はPoW(Proof of Work）です。
 
 

ビットフライヤー、ビットバンク、Coinbaseなど多数の取引所に上場しています。

・2017年ビットコインキャッシュ(BCC/JPY)の価格推移チャート

2017年9月中旬: 中国仮想通貨規制・米銀JPモルガンのジェイミー・ダイモン発言
2017年11月:マイナー移動、マイニング難易度調整等でビットコインと価格逆相関関係に
2017年12月:仮想通貨市場に大量のマネー流入

・ビットコインキャッシュ(BCC/JPY)の日次収益率と標準偏差

長いので省略

・ビットコインキャッシュ(BCC)の日次収益率のヒストグラム

日次平均収益率は1.6%です。

標準偏差は16.2%でした。16.2%くらいはふつうに上がりうるし、下がりうるということです。

ヒストグラムにおいては、ある程度正規分布に従っていると言えるでしょう。

算出した平均収益率、標準偏差はともに過去の数字であり、将来も同じ状況が続くとは限りません。

ビットコインキャッシュ(BCC)の週次収益率と標準偏差をエクセルで求める

ビットコインキャッシュ(BCC)の価格チャートを対数スケールでエクセルに表示する 


2017年ビットコイン(BTC)の週次収益率と標準偏差をエクセルで求める

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リップル(XRP)の日次収益率と標準偏差をエクセルで求める

今回はリップル(XRP)の2017年5月24日から2018年3月20日までの1日ごとの終値の価格データから価格推移グラフを作成し、日次収益率とSD(標準偏差)を求めたいと思います。価格はJPY建てとなります。


収益率とはリターンの割合のことで、日次収益率とは日ごとに得られるリターンの割合です。
SD(標準偏差)とはデータのばらつきの度合いを表す指標です。

データは毎度おなじみのbitbankのAPIを利用してエクセルに読み込みました。

・リップル(XRP)

送金を重視した暗号通貨で銀行間送金用に使われ始めています。リップル社が発行体です。
XRPのメリットは送金が速い、手数料が安いことです。送金詰まりや遅延が発生しにくいのが特徴です。
100社を超える銀行と世界の1部の中央銀行とも提携しています。またアメックス等の大手企業とも提携しています。

・リップル(XRP/JPY)の価格推移チャート

2017年7月中旬: ビットコイン分裂問題

2017年8月22日: SWELLカウントダウン

2017年9月中旬: 中国仮想通貨規制・米銀JPモルガンのジェイミー・ダイモン発言

2017年10月16日から18日:リップル主催SWELL

2017年12月:仮想通貨市場に大量のマネー流入、アメックス提携やロックアップや上場ニュース等リップルに好材料多数

2018年1月:利上げ、各国規制、コインチェック事件

・リップル(XRP/JPY)の日次収益率と標準偏差

                                                              長いので省略

・リップル(XRP)の日次収益率のヒストグラム

日次平均収益率は0.8%です。

標準偏差は10.6%でした。
ヒストグラムから、正規分布に従っていると言えるでしょう。


算出した平均収益率、標準偏差はともに過去の数字であり、将来も同じ状況が続くとは限りません。





リップル(XRP)の週次収益率と標準偏差をエクセルで求める

リップル(XRP)の価格チャートを対数スケールでエクセルに表示する

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