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바이비트 파이썬 API - 프리미엄 지수 가격 데이터 본문
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정의
query premium index kline 함수. 과연 개인이 알아야 하는 정보인가 싶다. Premium Index를 이해하기 위해서는 펀딩부터 이해해야 한다. 그렇다면 펀딩은 무엇인가? 펀딩은 일반 투자자 입장에서는 이자같은 존재로, 무기한 계약(perpetual contract)이 시장 평균가(mark price)와 큰 가격 차이가 나지 않는 것을 확보하기 위해 지불 되어져야 하는 금액 비율이다. Premium Index는 바로 이 펀딩비율을 높이거나 낮추는 데 기준점 중 하나로 사용하기 위해 존재한다.
코드
import pandas as pd
from pybit import usdt_perpetual
session = usdt_perpetual.HTTP("https://api-testnet.bybit.com")
response = session.query_premium_index_kline(
symbol="BTCUSDT",
interval=30,
limit=200,
from_time=1600544880
)['result']
data = pd.DataFrame(response)
data
Request Parameters
parameter | Required | Type | Comment |
symbol | true | string | 코인명 |
interval | true | string | 시간 간격 설정 파라미터. 1 3 5 15 30 60 120 240 360 720 "D" "M" "W" |
from | true | integer | 시작 시간 설정 |
limit | false | integer | 데이터 수 설정. 최대 200개 까지 가능하며 default 값은 200이다. |
Response Parameters
Parameter | Type | Comment |
symbol | string | 코인명 |
period | string | 시간 간격. 5min, 15min, 30min, 1h, 4h, 1d |
open_time | integer | 오픈 시간 (시가 기준이라고 생각하면 된다) |
open | string | 시작되는 순간 프리미엄 가격 |
high | string | 가장 높은 프리미엄 가격 |
low | string | 가장 낮은 프리미엄 가격 |
close | string | 종료되는 순간 프리미엄 가격 |
결과 예시
symbol period open_time open high low close
0 BTCUSDT 30 1600545600 -0.000335 0 -0.000712 -0.000712
1 BTCUSDT 30 1600547400 -0.000712 -0.000598 -0.001266 -0.001151
2 BTCUSDT 30 1600549200 -0.001151 0 -0.00116 -0.000543
3 BTCUSDT 30 1600551000 -0.000543 0 -0.000915 -0.000795
4 BTCUSDT 30 1600552800 -0.000795 0 -0.000815 -0.000607
... ... ... ... ... ... ... ...
195 BTCUSDT 30 1600896600 0.000664 0.000816 -0.003184 -0.001764
196 BTCUSDT 30 1600898400 -0.001764 0.000057 -0.003051 -0.001594
197 BTCUSDT 30 1600900200 -0.001594 0.0003 -0.002664 -0.001577
198 BTCUSDT 30 1600902000 -0.001577 0.001166 -0.002652 0.000193
199 BTCUSDT 30 1600903800 0.000193 0.001171 -0.002616 -0.001281
200 rows × 7 columns
단순히 하나의 거래소에 붙은 프리미엄 가격을 보고 코인 가격을 예측하는 것은 불필요한 행동으로 보여진다. 김프 매매법과 같은 형태로 사용되어지던가, 다양한 거래소의 Premium Index와 비교하며 코인 가격을 예측 하는 등의 전략이 더 나은 전략으로 보인다.
import matplotlib.pyplot as plt
data.plot(x='open_time', y='close', figsize=(10, 8))
plt.axhline(y=0, color='g', linestyle='--', linewidth=1)
plt.axhline(y=0.0015, color='r', linestyle='--', linewidth=1)
plt.axhline(y=-0.0015, color='r', linestyle='--', linewidth=1)
프리미엄 지수의 변화를 보기 좋게 수평선과 함께 시각화해보았다.
추가로 참고할만한 글
https://tfrecord.tistory.com/entry/QueryKline-QueryIndexPriceKline-QueryPremiumIndexKline
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