TradingViewからDynamoDBにローソク足を登録する方法

2021年8月23日2021年9月5日

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ダメラニアン

1分足のデータ取得をリアルタイムで登録するにはどうしたらいいんだろう。。。

ロボトレ

いくつか方法があるよ
・常時システムでデータを取得しローソク足を自炊して登録する。
・データをダウンロードサイトから取得する。

ロボトレ

今回はみんな利用しているTradingViewからローソク足を送信してDynamoDBに登録する方法を紹介するよ

ダメラニアン

TradingViewだったらいろんな通貨やCFDやら株価など色んなデータ見れるチャートだからそこからデータ取得できるのは助かるね！

DynamoDB上に登録されたローソク足データ

本記事の通りに実施することで、下記イメージのようにローソク足をDynamoDB上に保存することが可能となります。

取得したい価格や必要な足も自由に設定が可能です。

ローソク足登録までの全体の流れ

STEP

TradingView

1分足チャートに対して、データ送信用のPineスクリプトを設定し、新しい足へ切り替わる際にWebhookにて始値・高値・安値・終値をデータ送信

STEP

APIGateway

TradingViewからのリクエストをLambdaで処理

STEP

Lambda

1分ローソク足データを受信し、DynamoDBへ登録

TradingViewからデータを取得する最大のメリット

様々な通貨やCFD、株価、先物などあらゆる価格のデータをリアルタイムで取得が可能
※リアルタイムで表示するには価格データ購入が必要なものも存在します。（日経先物など）

DynamoDBの設定

DynamoDBの設定は下記に今回利用する設定を記載しておりますので、ご確認ください。

テーブル名を「nikkei225mini」としていますが、ご自身の利用したい名前に変更して設定ください。

Lambdaの設定

PythonでLambdaを作成

Lambda関数内に下記コードをコピー＆ペーストしてください。

「nikkei225mini」と記載のある個所のみ先ほど作成したDynamoDBの名前に書き換えてください。
データは自動で5日後に削除されるように設定されていますので、適時変更してください。

import json
import boto3
from boto3.dynamodb.conditions import Key, Attr
from datetime import datetime, timedelta, timezone
import time
import os
import locale
import re
import logging
from decimal import Decimal 

# ログの設定
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)
# DynamoDBオブジェクトの作成
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
nikkei225mini = dynamodb.Table('nikkei225mini')
# タイムゾーンの生成
JST = timezone(timedelta(hours=+9), 'JST')
def lambda_handler(event, context):
    # try:
    print(event['body'])
    json_dict = json.loads(event['body'])
    print(json_dict)
    locale.setlocale(locale.LC_TIME, 'ja_JP.UTF-8')
    logger.info(locale.getlocale(locale.LC_TIME))
    
    """
    データ登録
    """
    jso = {}
    jso['unixtime'] = str(int(int(json_dict['time'])/1000))
    jso['datetime'] = datetime.fromtimestamp(int(json_dict['time'])/1000, JST).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    jso['open']     = json_dict['open']
    jso['high']     = json_dict['high']
    jso['low']      = json_dict['low']
    jso['close']    = json_dict['close']
    jso['delete_unixtime'] = (datetime.fromtimestamp(int(json_dict['time'])/1000, JST) +  timedelta(days=5)).timestamp()
    print(jso)
    put(jso)
    
    return 'success'
    # except Exception as a:
    #     logger.error(a)
    #     return 'fail'

"""
put_item()メソッドで追加・更新レコードを設定
"""
def put(value):
    nikkei225mini.put_item(	
            Item={
                'unixtime': value['unixtime'],
                'datetime': value['datetime'],
                'open': value['open'],
                'high': value['high'],
                'low': value['low'],
                'delete_unixtime': Decimal(value['delete_unixtime']),
                'close': value['close'],
            }
        )
    logger.info("Insert: " + str(value))

ロールの設定

Lambdaから作成したDynamoDBを読書可能なように権限を付与します。

Lambda関数内の「設定」→「アクセス権限」「実行ロール」のロール名のリンクをクリック。

IAM（権限設定）画面の「アクセス権限」→「ポリシーをアタッチします」をクリック

「DynamoDB」と入力しエンターキーを押すことで

「AmazonDynamoDBFullAccess」を選択し、「ポリシーのアタッチ」をクリック

これで作成したLambdaからDynamodbへアクセス可能となり、Lambdaの設定は完了です。

API Gatewayの設定

API Gatewayの作成

「API Gateway」画面にて「APIを作成」ボタンをクリック

「REST API」の「構築」ボタンをクリック

デフォルトの設定のまま「API名」のみ適当な名前を入力し、「APIの作成」をクリック

「リソースの作成」にて「/」配下に「api」を作成し、その配下に「regist」を作成します。

「regist」を右クリックし「メソッドの作成」をクリックします

Lambdaプロキシ統合の使用にチェックし、Lambda関数に先ほど作成したLambdaの名前を指定し、「保存」をクリックします。

「POST」メソッドを選択するとイメージのような形式で作成されているはずです。

ここまででAPI Gatewayの作成は一通り完了です。

次からはこれを外部から呼び出せるように「デプロイ」を実行します。

デプロイ実行

「アクション」から「APIのデプロイ」をクリック

デプロイされるステージに「新しいステージ」を選択し、ステージ名を「prod」とし、デプロイボタンをクリックします。

「ステージ」→「POST」をクリックすると表示される「URLの呼び出し」のURLをコピーします。

このURLをTradingView上で設定します。

以上で、API Gatewayの設定は完了となります。

TradingViewの設定

データ送信インジケーター作成

チャート画面の下部にある「Pine エディタ」→「開く」→「新規の空のインジケーター」をクリック

名前なしのスクリプト内に下記をコピー＆ペーストし名前を「データ送信」として保存する。

//@version=4
study("データ送信", overlay=true)
plot(time[1],title="time")
plot(open[1],title="open")
plot(high[1],title="high")
plot(low[1],title="low")
plot(close[1],title="close")
plot(volume[1],title="volume")
alertcondition(true, title='【日経ミニ225】データ送信', message='{"time":"{{plot("time")}}","open":"{{plot("open")}}","high":"{{plot("high")}}","low":"{{plot("low")}}","close":"{{plot("close")}}","volume":"{{plot("volume")}}"}')