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2018年7月是世界上很多人最后一次能看到月食——这一事件在媒体上被称为“血月”。
许多古代文明从可怕的角度看待“血月”。印加人曾将这种深红色现象解释为美洲虎攻击并吃掉月亮。他们相信接下来美洲虎可能会袭击地球，因此他们的人民会大喊大叫，挥舞长矛，让他们的狗吠叫嚎叫，希望能发出足够的声音来赶走邪恶的美洲虎。
2018年也是比特币十周年。去年，这种加密货币在其短暂的历史中也有糟糕的年度表现，累计亏损70%。虽然印加人已经不在了，但很多比特币投资者肯定会一直“咆哮”下去。
2017年，比特币投资者迎来了他们的蜜月期。2018年的比特币血月是否标志着曾经被吹捧为新货币的投资的终结？
用Python调查比特币损失
我决定用Python和数据科学来分析比特币(BTC)造成的损失。Python提供了自由和灵活性，可视化比特币的行为，计算技术指标，进行基本面分析，运行一些模拟，最重要的是，根据获得的洞察采取行动。
与任何调查任务一样，我们会问一些问题。要回答这些问题，我们需要实现一些里程碑。
我们的主要里程碑和相关问题如下：
获取和可视化比特币价格数据：如何使用Python检索BTC价格？看看其他加密货币：其他加密货币与BTC有关吗？基本面分析：矿工的收入，市场价值和区块链难度如何影响BTC价格？技术指标分析：图表有助于理解BTC损失吗？创建性能仪表板：我们能创建仪表板来监控所有这些洞察吗？创建警报系统：我们能创建一个平台来生成BTC价格警报并采取行动吗？在本文中，我们将重点关注获取比特币价格数据。
获取比特币价格数据
Quandl是从主流交易所检索比特币数据的最简单方法。他们提供了一个Python包，允许用一行代码轻松访问他们的API。
您可以使用Python的包管理器来安装Quandl包：
Pip install quandl也可以使用Anaconda命令行工具进行安装(推荐):
conda install quandl安装完成后，使用起来非常简单：
import quand las qd import panda as pdbtc _ USD _ bitfinex=qdl . get(' bitfinex/btcusd 'start _ date=' 01/01/2018 'end _ date=' 31/12/2018 ')运行上面的代码行并返回一个Pandas Dataframe。
正如变量的名字所表明的，在这个变量中，我们存储了2018年1月1日至2018年12月31日Bitfinex交易所的比特币价格。
如果一切正常，您应该会得到如下数据框：
可视化比特币价格数据
现在我们有了一个包含比特币价格数据的Pandas Dataframe，我们可以很容易地用matplotlib将其可视化。
在下面的代码中，我们将：
将matplotlib的主题设置为深色类似于将我们图表的大小设置为(20，7)列出图表的标题并使用BTC的收盘价(“最后”)来生成我们的绘图导入Matplotlib。Pyplot作为PLT PLT。风格。使用('深色_背景')PLT。Figure (figure size=(20，7))PLT . grid(line width=0.2)PLT . title(' BTC x美元(Bitfinex)')PLT . plot(btc_usd_bitfinex . index，BTC _ USD _ Bitfinex。最后)
从图表中，我们可以注意到：
从Bitfinex获得的数据非常好——我们没有任何没有数据的日期，这对于其他一些交易所来说是常见的。我们可以看到，BTC亏损最严重的时期是1月初至2月中旬，BTC反弹至12000美元左右。为了扭转一些损失，我们可以在3月初，5月初和7月下旬看到明显的阻力位，呈下降趋势。在11月中旬，我们可以找到另一次重大下跌的主要内容和下一步。
本文讨论如何使用Python、Quandl和Matplotlib获取和分析2018年比特币价格数据。
去年，我们对比特币的价格做了一些非常基础和高层次的分析。
在下一篇文章中，我们将深化我们的分析，以试图理解为什么以及如何发生这种情况。
最后，我们将尝试创建一个平台，以简单有效的方式进行可视化并采取行动。
敬请期待！