import datetime
‘unadjustedVolume’: 42347495424.0,
left_index=True)
pip install pandas==0.24.2
#statistically significant?
利用Python和Pandas，我们阐明白股市与比特币价值之间的干系。按照我们的阐明功效，可以说BTC和S＆P500的价值朝着同一偏向移动。
太好了，此刻我们可以利用Python检索数据了。首先，我们将提取已往十年中的S＆P500股票价值。 请留意，通过利用web.DataReader并指定系列名称（即sp500）和提供措施（即fred），我们可以轻松获取称为SP500的Pandas系列数据。
假如您以前从未利用过Pandas DataReader和Pandas，则需要安装软件包。 您可以利用pip呼吁来做到这一点。
plt.show() ‘volume’: 42347495424.0,
我们通过利用Python和Pandas技能举办阐明，我们将可以或许在本文中答复该问题。首先，我们将利用免费的API检索已往几年的和股票价值。然后我们将计较股市与比特币价值之间的相关性。最后，我们将竣事通过相关矩阵图绘制相关干系的阐明。
sm.graphics.plot_corr(correlation,xnames=list(correlation.columns))BTC自从比特币呈现以来，我一直想知道比特币在我们的经济中饰演什么脚色。以下是三个潜在脚色：
为了获取数据举办我们的阐明，我将利用financialmodelingprep API检索比特币价值。他们还提供免费的库存数据，可是为了向您展示两种差异的获取数据的要领，我将利用Pandas DataReader来检索库存数据。
此刻让我们检索比特币价值。为此，我们将利用financialmodelingprep API。我们将向API端点发出一个http get请求，该请求将返回包括汗青BTC价值的字典：
· 比特币的另一个大概浸染是跟金融市场一样遵循同样的趋势。也就是说，假如股价上涨，这种实证主义具有熏染性，因此在比特币价值中也可见吗？
‘vwap’: 10270.88477,
from statsmodels import api as sm
pip install pandas_datareader
…]}
BTC.columns = [‘BTC’]
我们阐明包括在键名historical中的字典。
{‘date’: ‘2020-02-14’,
BTC sp500
以上代码行将返回低于标普500普尔系列，个中包括已往10年的标普价值：
SP500 = web.DataReader([‘sp500’], ‘fred’, start, end)
‘high’: 10341.555664,
print(correlation)
import pandas_datareader.data as web
from scipy.stats import linregress
‘adjClose’: 10244.959961,
#Pandas data reader may not work with the latest Pandas version,
#statistically significant?
SP500BTC.dropna(inplace=True)
通过研究我们的功效，我们发明比特币价值与尺度普尔500指数之间存在0.83的强正相关干系。这意味着，当股市价值上涨时，我们可以预期比特币也会跟风上涨。
linregress(SP500BTC[‘sp500’],SP500BTC[‘BTC’])
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