비트코인 도미넌스 차트로 알아보는 암호화폐 시장의 숨겨진 이야기(feat. Python)

안녕하세요, 여러분! 오늘은 정말 흥미진진한 주제로 찾아왔어요. 바로 ‘비트코인 도미넌스 차트’에 대해 이야기해볼 건데요. 혹시 암호화폐 시장에서 비트코인이 얼마나 큰 영향력을 가지고 있는지 궁금하신 적 있으신가요? 그렇다면 이 포스트를 주목해주세요!

비트코인 이미지

비트코인 도미넌스 차트는 전체 암호화폐 시장에서 비트코인이 차지하는 비중을 보여주는 중요한 지표예요. 이 차트를 통해 우리는 시장의 흐름을 읽고, 투자 전략을 세울 수 있답니다. 그런데 이런 멋진 차트, 어떻게 만들 수 있을까요?

오늘은 여러분과 함께 파이썬을 이용해 직접 비트코인 도미넌스 차트를 만들어볼 거예요. 코딩에 익숙하지 않으신 분들도 걱정 마세요. 제가 차근차근 설명해드릴 테니까요!

자, 그럼 본격적으로 시작해볼까요?

비트코인 도미넌스 차트란?

비트코인 도미넌스 차트는 암호화폐 시장에서 비트코인이 얼마나 중요한 위치를 차지하고 있는지 보여주는 그래프예요. 쉽게 말해, 전체 암호화폐 시장에서 비트코인이 차지하는 ‘몫’을 시각적으로 나타낸 것이라고 볼 수 있죠.

이 차트는 백분율(%)로 표시되는데, 계산 방법은 간단해요. 비트코인의 시가총액을 전체 암호화폐 시장의 시가총액으로 나누고 100을 곱하면 됩니다. 예를 들어, 비트코인 도미넌스가 50%라면, 전체 암호화폐 시장의 절반을 비트코인이 차지하고 있다는 뜻이에요.

비트코인 도미넌스 차트를 보면 시간에 따라 비트코인의 영향력이 어떻게 변하는지 알 수 있어요. 이 차트가 올라가면 비트코인으로 돈이 몰리고 있다는 뜻이고, 내려가면 다른 암호화폐들(알트코인)로 관심이 옮겨가고 있다는 신호일 수 있습니다.

초보자들도 이 차트를 통해 암호화폐 시장의 큰 흐름을 파악할 수 있어요. 비트코인 도미넌스가 높아지면 일반적으로 시장이 불안정할 때 안전한 곳으로 돈이 몰린다는 뜻이고, 낮아지면 투자자들이 더 높은 수익을 노리고 다른 코인들에 투자하고 있다는 의미일 수 있습니다.

이렇게 비트코인 도미넌스 차트는 복잡한 암호화폐 시장의 흐름을 한눈에 볼 수 있게 해주는 유용한 도구랍니다.

암호화폐 시장 데이터 제공 플랫폼: CoinGecko

비트코인 도미넌스 차트를 그릴려면 데이터를 가져와야 하는데 관련 서비스를 CoinGecko에서 이용할 수 있습니다. CoinGecko는 암호화폐 시장에서 중요한 데이터 제공 플랫폼입니다. 주요 특징과 서비스는 다음과 같습니다:

  1. 포괄적인 데이터 추적: 9,000개 이상의 암호화폐와 781개의 거래소를 추적합니다.
  2. 실시간 시장 데이터: 가격, 시가총액, 거래량 등의 실시간 정보를 제공합니다.
  3. 사용자 친화적 인터페이스: 초보자부터 전문가까지 쉽게 사용할 수 있는 직관적인 인터페이스를 제공합니다.
  4. API 서비스: 개발자들이 CoinGecko의 데이터를 자신의 애플리케이션에 통합할 수 있는 API를 제공합니다.
  5. 연구 보고서: 암호화폐 시장에 대한 심층적인 분석과 연구 보고서를 제공합니다.
  6. 뉴스 수집기: CryptoPanic과 협력하여 최신 암호화폐 뉴스를 제공합니다.
  7. NFT 데이터: 11개 블록체인 네트워크에서 4,000개 이상의 NFT 컬렉션에 대한 데이터를 제공합니다.
  8. DEX 데이터: GeckoTerminal을 통해 145개 블록체인 네트워크에서 2백만 개 이상의 코인에 대한 온체인 DEX 데이터를 제공합니다.

CoinGecko는 이러한 다양한 서비스를 통해 사용자들에게 암호화폐 시장에 대한 포괄적이고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하고 있습니다.

파이썬으로 비트코인 도미넌스 차트 만들기

이제 파이썬 코드를 이용해 직접 비트코인 도미넌스 차트를 만들어볼 거예요. 코드를 보면서 하나씩 설명해드릴게요.

import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime

def get_bitcoin_dominance(days=30):
    try:
        # Bitcoin Market Data
        btc_url = "https://api.coingecko.com/api/v3/coins/bitcoin/market_chart"
        btc_params = {
            'vs_currency': 'usd',
            'days': str(days),
            'interval': 'daily'
        }
        btc_response = requests.get(btc_url, params=btc_params, timeout=10)
        btc_response.raise_for_status()
        btc_data = btc_response.json()

        # Global Market Data
        global_url = "https://api.coingecko.com/api/v3/global"
        global_response = requests.get(global_url, timeout=10)
        global_response.raise_for_status()
        global_data = global_response.json()
        total_market_cap = global_data['data']['total_market_cap']['usd']

        # Calculate Dominance
        dominance_data = []
        for btc_point in btc_data['market_caps']:
            date = datetime.fromtimestamp(btc_point[0] / 1000)
            btc_cap = btc_point[1]
            dominance = (btc_cap / total_market_cap) * 100
            dominance_data.append({'date': date, 'dominance': dominance})

        return pd.DataFrame(dominance_data)

    except requests.RequestException as e:
        print(f"API request error: {e}")
        return None
    except Exception as e:
        print(f"Unexpected error: {e}")
        return None

def plot_bitcoin_dominance(df, save_path='bitcoin_dominance_chart.png'):
    if df is None or df.empty:
        print("No data available for plotting")
        return

    try:
        plt.figure(figsize=(12, 6))
        plt.plot(df['date'], df['dominance'], color='orange', linewidth=2)
        plt.title('Bitcoin Market Dominance', fontsize=20, pad=20)
        plt.xlabel('Date', fontsize=14)
        plt.ylabel('Dominance (%)', fontsize=14)
        plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
        plt.gcf().autofmt_xdate()
        plt.tight_layout()
        plt.savefig(save_path, dpi=300, bbox_inches='tight')
        print(f"Chart saved as {save_path}")
        plt.show()

    except Exception as e:
        print(f"Error creating chart: {e}")
    finally:
        plt.close()

def main():
    df = get_bitcoin_dominance(30)
    if df is not None:
        df = df.dropna().sort_values('date')
        plot_bitcoin_dominance(df)

if __name__ == "__main__":
    main()

코드 해설

  1. 필요한 라이브러리를 임포트합니다.
  2. get_bitcoin_dominance 함수를 정의합니다. 이 함수는 CoinGecko API를 사용해 비트코인과 전체 시장 데이터를 가져옵니다.
  3. API에서 비트코인 시가총액 데이터를 가져옵니다.
  4. 전체 암호화폐 시장의 시가총액 데이터를 가져옵니다.
  5. 비트코인 도미넌스를 계산합니다. (비트코인 시가총액 / 전체 시가총액 * 100)
  6. 계산된 데이터를 pandas DataFrame으로 변환합니다.
  7. plot_bitcoin_dominance 함수는 계산된 데이터를 사용해 차트를 그립니다.
  8. matplotlib을 사용해 선 그래프를 그리고, 제목과 축 레이블을 설정합니다.
  9. 그래프를 파일로 저장하고 화면에 표시합니다.
  10. main 함수에서는 위의 두 함수를 호출하여 전체 프로세스를 실행합니다.
비트코인 도미넌스 차트 그래프

비트코인 도미넌스 차트의 의미

자, 이렇게 해서 우리는 비트코인 도미넌스 차트를 만들어봤어요. 이 차트를 통해 우리는 암호화폐 시장에서 비트코인의 영향력 변화를 한눈에 볼 수 있답니다.

비트코인 도미넌스가 높아지면 일반적으로 알트코인 시장이 약세를 보이고, 반대로 도미넌스가 낮아지면 알트코인 시장이 강세를 보이는 경향이 있어요. 이런 정보는 투자 전략을 세우는 데 큰 도움이 될 수 있죠.

마무리

오늘 우리는 파이썬을 이용해 비트코인 도미넌스 차트를 직접 만들어봤어요. 이런 식으로 데이터를 시각화하면 복잡한 시장 상황을 쉽게 이해할 수 있답니다. 여러분도 이 코드를 활용해 자신만의 분석을 해보는 건 어떨까요? 암호화폐 시장의 숨겨진 이야기를 발견할 수 있을 거예요!

비트코인 도미넌스 차트는 암호화폐 투자자들에게 중요한 도구입니다. 이 차트를 통해 시장의 큰 그림을 볼 수 있고, 더 나은 투자 결정을 내릴 수 있어요. 여러분의 암호화폐 여정에 이 포스트가 도움이 되었길 바랍니다.

앞으로 비트코인 가격은 어떻게 될까요? 그 전망을 인공지능으로 예측해 볼 수 있을까요? 비트코인 가격 전망: R과 머신러닝으로 알아보는 2024년 예측 포스트를 통해서 한번 확인해 보세요!

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