Python Toy Project

1. Text Sentiment Analysis by Python

[Data source]

1. Twitter API 발급받기-Student Type

[Logic]

- Twitter API를 통해 특정인의 트윗들을 가져와서, 감정분석(알고리즘 미정)
 - 감정분석을 위해 자연어 처리 파이썬 패키지 NLTK 활용
 - Twitter Streaming API 사용
- 업비트 API를 통해 비트코인 시세정보 가져오기
- 비트코인과 트위터 시간 scope를 맞추고, 상관관계 분석하여 가장 관련성이 높은 변인 찾기

참고
Twitter Sentiment Analysis by Python -1-
twitter api 사용하기

2. Correlation Analysis between Currency and BTC Market by Python

[Data source]

1. 일별 환율정보 가져오기: 한국은행경제통계시스템에서 CSV로 다운로드
2. 일별 비트코인 시세정보 가져오기
   2.1. REST API를 이용한 업비트 시세 수신 방법
   2.2. QUOTATION API: 시세조회-일캔들
   2.3. 환율정보와 같은 scope로 시세정보 저장(.csv)
   *(참고) 업비트 개발자 센터에서 API Key 발급: API를 통한 거래시 필요, 시세조회만 하는 경우는 불필요.

url = "https://api.upbit.com/v1/candles/days"
querystring = {"market":"KRW-BTC","count":"1000"}
headers = {"Accept": "application/json"}
response = requests.request("GET", url, headers=headers, params=querystring)
# Upbit API response data parse to csv file

[Logic]

두 개의 csv 파일을 가지고 상관분석(모델:)