바이비트 파이썬 API - 빅딜 데이터

정의

latest big deal 함수. 최근 가장 큰 거래였던 시점들과 해당 거래량 데이터를 불러온다.

 

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코드

from pybit import usdt_perpetual
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

session = usdt_perpetual.HTTP(
    endpoint="https://api-testnet.bybit.com", 
    api_key='본인 api key', 
    api_secret='본인 api 비번',
)

symbol = "BTCUSDT"

data_bigdeal = session.latest_big_deal(symbol=symbol,limit=20)['result']
data_bigdeal = pd.DataFrame(data_bigdeal)

 

공식 documents 에서는 최대 1000개 까지 불러온다고 하나, 실제로는 28?이라는 애매한 수치로 불러온다(이유는 불명).

 

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주가 데이터와 빅딜의 관계 시각화

 

주가 데이터를 불러온다.

data_kline = session.query_kline(
	symbol=symbol,
	interval='60',
	from_time=data_bigdeal['timestamp'][len(data_bigdeal)-1],
	limit=200)['result']
data_kline = pd.DataFrame(data_kline)
data_kline.set_index('start_at', inplace=True)

 

이제 주가 데이터 위에 빅딜 데이터를 표시해보자.

data_kline['open'].plot(figsize=(12, 5))
for bigdeal in data_bigdeal[data_bigdeal['side']=='Buy']['timestamp']:
    plt.axvline(bigdeal, color='blue', linestyle='--', linewidth=1)

for bigdeal in data_bigdeal[data_bigdeal['side']=='Sell']['timestamp']:
    plt.axvline(bigdeal, color='red', linestyle='--', linewidth=1)

 

롱의 경우 파란색, 숏의 경우 빨간색으로 표시하였다

 

주기적으로 확인해야 더 정확해지겠지만, 보통 숏 빅딜이 나올 경우 주가가 하락하는 모습을, 롱 빅딜이 나올 경우 주가가 상승하는 모습을 볼 수 있다.

 

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2022-06-26 추가 내용

 

위와 동일

 

주기적으로 시각화하여 확인 중인 상황인데, 위 사진의 경우 숏 빅딜의 경우 주가 하락, 롱 빅딜의 경우 주가 상승으로 이어진다는 가정에 반하는 것이 확인된다.