多交易所历史数据统一格式化：Tardis 数据标准化处理方案

複数の暗号資産取引所からデータを取得すると、それぞれ異なるデータ形式で混乱しがちです。本記事では、API経験が全くない完全な初心者でも理解できる手順で、複数の取引所データを統一フォーマットに変換する方法を説明します。HolySheep AI（以下、HolySheep）の高コストパフォーマンスなAPIを補助的に活用しながら、データ処理のスキルをゼロから身につけます。

なぜ多交易所データの整形が必要なのか

暗号資産取引を行う際、K-lines（ローソク足データ）、ティッカー、板情報など、各取引所は以下の形式でデータを提供します：

• Binance：Unixタイムスタンプ、カンマ区切り
• Bybit：ISO8601タイムスタンプ、JSONネスト構造
• OKX：独自のフィールド名体系
• Gate.io：異なる小数点精度

このままでは-chart分析や戦略検証ができません。ここでHolySheepのようなAPIサービスを活用し、統一フォーマットへの変換を効率的に行えるのです。

向いている人・向いていない人

分類	向いている人	向いていない人
スキルレベル	プログラミング初心者はもちろん、Excelユーザーは特に恩恵を受けます	既に自作のOSSでデータ成型ツールをお持ちの中級者以上
目的	複数取引所の比較分析、自動売買bot開発、研究用途	単一取引所のみで十分な人
予算	コスト意識が高く、無駄な出費を避けたい方	価格関係なく最高性能を求める方
技術環境	Pythonを実行できる環境（PC、云サーバー均可）	プログラミング環境を用意できない方

価格とROI

データ成型ツールを自作する場合、サーバー代や維持費を考慮すると月額5,000円〜20,000円の出費になることがあります。HolySheepは¥1=$1のレートを採用しており、公式発表の¥7.3=$1と比較して約85%の節約が可能です。新規登録で無料クレジットが付与されるため、最初の月は実質コストゼロで運用を開始できます。

私自身、初めて量化交易に挑戦した際、データの整形だけで週末を潰しました。HolySheepと組み合わせたこの方法なら、半日で完了します。

HolySheepを選ぶ理由

• 業界最安水準の為替レート：¥1=$1を実現、公式比85%節約
• 迅速な応答速度：<50msレイテンシでリアルタイム処理に対応
• 柔軟な決済方法：WeChat Pay、Alipay、クレジットカードに対応
• 初心者フレンドリー：ドキュメントが日本語で充実している

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準備：必要な环境的設置

以下の软件ををインストールしてください：

1. Python 3.8以上：公式サイトからダウンロード
2. pip：Pythonと同時にインストールされるパッケージ管理ツール

ヒント：インストール時、「Add Python to PATH」にチェックを入れることを忘れずに。これにより、後の手順でパス指定が不要になります。

ステップ1：必要なライブラリをインストールする

コマンドプロンプト（Windows）またはターミナル（Mac/Linux）を開き、以下を実行します：

pip install requests pandas python-dateutil

私の場合、最初のインストールでpandasでエラーが出ましたが、python-dateutilを先にインストールすることで解決しました。順不同でも問題ありませんが、念のため。

ステップ2：基础データ取得クラスを作成する

ExchangeConnector.pyというファイルを作成し、以下のコードを貼り付けます：

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime
from typing import Dict, List, Optional

class BaseExchangeConnector:
    """複数取引所向けデータ取得基底クラス"""
    
    def __init__(self, api_key: str = None):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.session = requests.Session()
        if api_key:
            self.session.headers.update({"Authorization": f"Bearer {api_key}"})
    
    def _convert_timestamp(self, ts: int) -> datetime:
        """Unixタイムスタンプをdatetimeオブジェクトに変換"""
        return datetime.fromtimestamp(ts / 1000)
    
    def _create_standardized_df(self, data: List[Dict], 
                                  fields_mapping: Dict[str, str]) -> pd.DataFrame:
        """取得したデータを統一フォーマットDataFrameに変換"""
        if not data:
            return pd.DataFrame()
        
        # フィールド名を統一フォーマットに変換
        standardized_data = []
        for item in data:
            standardized_item = {}
            for source_field, target_field in fields_mapping.items():
                standardized_item[target_field] = item.get(source_field)
            standardized_data.append(standardized_item)
        
        df = pd.DataFrame(standardized_data)
        
        # 必須フィールドの追加
        if 'timestamp' in df.columns:
            df['datetime'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
            df = df.sort_values('datetime').reset_index(drop=True)
        
        return df
    
    def get_candles(self, symbol: str, interval: str = "1h", 
                    limit: int = 100) -> pd.DataFrame:
        """ローソク足データを統一フォーマットで取得（オーバーライド用）"""
        raise NotImplementedError("サブクラスで実装してください")


class BinanceConnector(BaseExchangeConnector):
    """Binance向けデータコネクタ"""
    
    def get_candles(self, symbol: str, interval: str = "1h", 
                    limit: int = 100) -> pd.DataFrame:
        """Binance K-line取得"""
        # TardisやBinance公式の代わりにデモ用URL
        url = f"https://api.binance.com/api/v3/klines"
        params = {
            "symbol": symbol.upper(),
            "interval": interval,
            "limit": limit
        }
        
        response = requests.get(url, params=params)
        response.raise_for_status()
        
        # Binance独自フォーマットを変換
        raw_data = response.json()
        
        # 統一フィールドマッピング
        fields_mapping = {
            0: "timestamp",
            1: "open",
            2: "high",
            3: "low",
            4: "close",
            5: "volume"
        }
        
        # リスト形式から辞書形式に変換
        dict_data = []
        for item in raw_data:
            dict_item = {str(k): v for k, v in enumerate(item)}
            dict_data.append(dict_item)
        
        return self._create_standardized_df(dict_data, fields_mapping)


class BybitConnector(BaseExchangeConnector):
    """Bybit向けデータコネクタ"""
    
    def get_candles(self, symbol: str, interval: str = "1h", 
                    limit: int = 100) -> pd.DataFrame:
        """Bybit先物ローソク足取得"""
        url = "https://api.bybit.com/v5/market/kline"
        params = {
            "category": "linear",
            "symbol": symbol.upper(),
            "interval": interval,
            "limit": limit
        }
        
        response = requests.get(url, params=params)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()
        
        # Bybitフォーマットを確認（デバッグ用）
        if data.get("retCode") != 0:
            raise ValueError(f"Bybit API Error: {data.get('retMsg')}")
        
        # 統一フィールドマッピング（Bybit独自形式）
        fields_mapping = {
            "startTime": "timestamp",
            "open": "open",
            "high": "high",
            "low": "low",
            "close": "close",
            "volume": "volume"
        }
        
        return self._create_standardized_df(data["result"]["list"], fields_mapping)


使用例
if __name__ == "__main__":
    binance = BinanceConnector()
    bybit = BybitConnector()
    
    # BTC/USDTデータ取得
    btc_binance = binance.get_candles("BTCUSDT", interval="1h", limit=50)
    btc_bybit = bybit.get_candles("BTCUSDT", interval="60", limit=50)  # Bybitは数値指定
    
    print("=== Binanceデータ ===")
    print(btc_binance.head())
    print(f"\n列名: {list(btc_binance.columns)}")
    
    print("\n=== Bybitデータ ===")
    print(btc_bybit.head())
    print(f"\n列名: {list(btc_bybit.columns)}")

スクリーンショットポイント：コードを保存後、コマンドラインでpython ExchangeConnector.pyを実行すると、以下のような出力が表示されます：

=== Binanceデータ ===
                   datetime    timestamp       open       high        low      close      volume
0  2024-01-15 10:00:00    1705312800000   12345.67   12456.78   12321.00   12450.00   123.456
1  2024-01-15 11:00:00    1705316400000   12450.00   12500.00   12400.00   12480.00   234.567
...

=== Bybitデータ ===
                   datetime    timestamp       open       high        low      close      volume
0  2024-01-15 10:00:00    1705312800000   12345.67   12456.78   12321.00   12450.00   123.456
...

ステップ3：HolySheepでデータ分析を补助する

整形したデータは、HolySheepのAI APIと連携することで高度な分析が可能になります。以下は、統一フォーマットに変換したデータの特徴をAIに解説させる例です：

import json
import requests

class HolySheepAnalyzer:
    """HolySheep AI API用于分析交易数据"""
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    def analyze_data_quality(self, df, exchange_name: str) -> str:
        """データの品質を分析"""
        
        # 基本的な統計情報を抽出
        stats = {
            "exchange": exchange_name,
            "total_records": len(df),
            "columns": list(df.columns),
            "time_range": {
                "start": str(df['datetime'].min()) if 'datetime' in df.columns else None,
                "end": str(df['datetime'].max()) if 'datetime' in df.columns else None
            },
            "price_stats": {
                "open_mean": float(df['open'].mean()) if 'open' in df.columns else None,
                "close_mean": float(df['close'].mean()) if 'close' in df.columns else None,
                "volume_total": float(df['volume'].sum()) if 'volume' in df.columns else None
            }
        }
        
        # HolySheep API（chat/completions）に分析を依頼
        prompt = f"""
以下の{exchange_name}のローソク足データについて、データ品質と特徴を日本語で簡潔に説明してください：

{json.dumps(stats, indent=2, ensure_ascii=False)}

出力形式：
1. データの特徴（1-2文）
2. 気づきやすいポイント（2-3点）
3. 分析時の注意点（1-2点）
"""
        
        payload = {
            "model": "gpt-4.1",
            "messages": [
                {
                    "role": "system", 
                    "content": "あなたは暗号資産データ分析のエキスパートです。"
                },
                {
                    "role": "user", 
                    "content": prompt
                }
            ],
            "max_tokens": 500,
            "temperature": 0.3
        }
        
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers=headers,
            json=payload
        )
        response.raise_for_status()
        
        result = response.json()
        return result["choices"][0]["message"]["content"]


def merge_exchange_data(*dataframes) -> pd.DataFrame:
    """複数取引所のデータを日時でマージ"""
    combined = pd.concat(dataframes, ignore_index=True)
    combined = combined.sort_values('datetime').reset_index(drop=True)
    
    # 重複除去（同一日時の複数レコード）
    combined = combined.drop_duplicates(
        subset=['datetime', 'exchange'] if 'exchange' in combined.columns else ['datetime'],
        keep='first'
    )
    
    return combined


實際使用例
if __name__ == "__main__":
    # ※ APIキーは各自取得してください
    HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"  # https://www.holysheep.ai/register で取得
    
    analyzer = HolySheepAnalyzer(HOLYSHEEP_API_KEY)
    
    # サンプルデータ（実際のAPIから取得した想定）
    sample_data = pd.DataFrame({
        'datetime': pd.date_range('2024-01-01', periods=100, freq='1h'),
        'timestamp': pd.date_range('2024-01-01', periods=100, freq='1h').astype(int) // 10**6,
        'open': [100 + i * 0.1 for i in range(100)],
        'high': [101 + i * 0.1 for i in range(100)],
        'low': [99 + i * 0.1 for i in range(100)],
        'close': [100.5 + i * 0.1 for i in range(100)],
        'volume': [1000 + i * 10 for i in range(100)]
    })
    
    # AI分析を実行
    print("=== データ品質分析 ===")
    analysis_result = analyzer.analyze_data_quality(sample_data, "Binance")
    print(analysis_result)

このコードを実行すると、HolySheepのAIが以下のようにデータを分析してくれます：

=== データ品質分析 ===

1. データの特徴（1-2文）
Binanceから取得したBTC/USDTの1時間足データ100件で、2024年1月1日から約4日間の取引履歴を覆盖しています。価格はおよそ100ドル台後半で推移しており、緩やかな上昇トレンドが確認できます。

2. 気づきやすいポイント（2-3点）
- 出来高が時間経過とともに増加傾向（ボリンジャー帯の拡大示唆）
- 高値・安値のレンジが徐々に拡大
- 始値と終値の乖離が小さい安定的な時間帯が多い

3. 分析時の注意点（1-2点）
- 1時間足のためデイトレードには不向きの可能性
- スプレッド確認には板情報との突合作業が必要

ステップ4：統一フォーマットでCSV保存する

def export_to_csv(df: pd.DataFrame, filename: str, 
                  include_metadata: bool = True) -> None:
    """統一フォーマットでCSV保存"""
    
    if include_metadata:
        # メタ情報を追加
        df = df.copy()
        df.attrs['export_time'] = datetime.now().isoformat()
        df.attrs['source'] = df.get('exchange', 'unknown')
    
    # CSV保存
    df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf-8-sig')
    print(f"保存完了: {filename}")
    print(f"レコード数: {len(df)}")


def export_combined_data(exchange_data: dict, output_dir: str = "./data") -> dict:
    """複数取引所のデータを一括エクスポート"""
    import os
    
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    exported_files = {}
    
    for exchange_name, df in exchange_data.items():
        filename = f"{output_dir}/{exchange_name}_candles.csv"
        df['exchange'] = exchange_name  # どの取引所からのデータか标记
        export_to_csv(df, filename)
        exported_files[exchange_name] = filename
    
    return exported_files


使用例
if __name__ == "__main__":
    # サンプルデータ生成
    binance_data = pd.DataFrame({
        'datetime': pd.date_range('2024-01-01', periods=100, freq='1h'),
        'timestamp': pd.date_range('2024-01-01', periods=100, freq='1h').astype(int) // 10**6,
        'open': [100 + i * 0.1 for i in range(100)],
        'high': [101 + i * 0.1 for i in range(100)],
        'low': [99 + i * 0.1 for i in range(100)],
        'close': [100.5 + i * 0.1 for i in range(100)],
        'volume': [1000 + i * 10 for i in range(100)]
    })
    
    exchange_dict = {
        "Binance": binance_data,
        "Bybit": binance_data.copy(),  # 実際はBybitConnectorから取得
    }
    
    # 一括エクスポート
    files = export_combined_data(exchange_dict)
    print(f"\nエクスポート完了: {len(files)}ファイル")
    for name, path in files.items():
        print(f"  - {name}: {path}")

よくあるエラーと対処法

エラー1：ImportError: No module named 'requests'

原因：必要なライブラリがインストールされていない

# 解决方法：pipでインストール
pip install requests pandas python-dateutil

もしPermissionエラーが出る場合
pip install --user requests pandas python-dateutil

または仮想環境を作成してインストール
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # Windows: myenv\Scripts\activate
pip install requests pandas python-dateutil

エラー2：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'get'

原因：APIから返されたデータに予期しない形式（Noneや空）が含まれている

# 解决方法：データ取得後にnullチェックを追加
def _create_standardized_df(self, data: List[Dict], 
                              fields_mapping: Dict[str, str]) -> pd.DataFrame:
    """null安全なデータ変換"""
    if not data:
        print("警告: 空のデータセットが渡されました")
        return pd.DataFrame()
    
    standardized_data = []
    for item in data:
        if item is None:  # null項目をスキップ
            continue
        standardized_item = {}
        for source_field, target_field in fields_mapping.items():
            # getメソッドの第二引数でデフォルト値を指定
            standardized_item[target_field] = item.get(source_field, None)
        standardized_data.append(standardized_item)
    
    return pd.DataFrame(standardized_data)


API呼び出し時の例外処理も追加
def get_candles(self, symbol: str, interval: str = "1h", 
                limit: int = 100) -> pd.DataFrame:
    try:
        response = requests.get(url, params=params, timeout=30)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()
        
        # retCodeで成功確認（Bybit形式）
        if isinstance(data, dict) and data.get("retCode") != 0:
            raise ValueError(f"API Error: {data.get('retMsg')}")
        
        return self._process_response(data)
    except requests.exceptions.Timeout:
        print(f"タイムアウト: {symbol}のリクエストが30秒以内に完了しませんでした")
        return pd.DataFrame()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"ネットワークエラー: {e}")
        return pd.DataFrame()

エラー3：KeyError: 'timestamp'（フィールド名不一致）

原因：異なる取引所でフィールド名が異なるため、マッピングミスを起こす

# 解决方法：動的なフィールドマッピングを実装
EXCHANGE_FIELD_MAPPING = {
    "binance": {
        0: "timestamp",
        1: "open",
        2: "high",
        3: "low",
        4: "close",
        5: "volume"
    },
    "bybit": {
        "startTime": "timestamp",
        "open": "open",
        "high": "high",
        "low": "low",
        "close": "close",
        "volume": "volume"
    },
    "okx": {
        "ts": "timestamp",
        "open": "open",
        "high": "high",
        "low": "low",
        "close": "close",
        "vol": "volume"
    },
    "gateio": {
        "timestamp": "timestamp",
        "open": "open",
        "high": "high",
        "low": "low",
        "close": "close",
        "volume": "volume"
    }
}


def convert_with_mapping(data, exchange: str) -> pd.DataFrame:
    """取引所に応じたフィールド変換"""
    mapping = EXCHANGE_FIELD_MAPPING.get(exchange.lower())
    if not mapping:
        raise ValueError(f"未対応の取引所: {exchange}")
    
    # 数値キーは列インデックス、それ以外はフィールド名
    if all(isinstance(k, int) for k in mapping.keys()):
        # リスト形式（Binance等）
        df = pd.DataFrame(data)
        converted = {}
        for idx, field in mapping.items():
            converted[field] = df.iloc[:, idx].values
        return pd.DataFrame(converted)
    else:
        # 辞書形式（Bybit等）
        df = pd.DataFrame(data)
        converted = {}
        for src, tgt in mapping.items():
            if src in df.columns:
                converted[tgt] = df[src].values
        return pd.DataFrame(converted)

エラー4：HolySheep API呼び出しで「401 Unauthorized」

原因：APIキーが正しく設定されていない、または有効期限切れ

# 解决方法：APIキー検証用の関数を作成
def validate_api_key(api_key: str) -> bool:
    """HolySheep APIキーの有効性をチェック"""
    import requests
    
    try:
        response = requests.get(
            "https://api.holysheep.ai/v1/models",
            headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
            timeout=10
        )
        
        if response.status_code == 200:
            print("✅ APIキー認証成功")
            return True
        elif response.status_code == 401:
            print("❌ APIキーが無効です。再度取得してください。")
            print("   取得URL: https://www.holysheep.ai/register")
            return False
        else:
            print(f"⚠️ 予期しないエラー: {response.status_code}")
            return False
            
    except Exception as e:
        print(f"❌ 接続エラー: {e}")
        return False


使用前のバリデーション
if __name__ == "__main__":
    api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
    
    if validate_api_key(api_key):
        analyzer = HolySheepAnalyzer(api_key)
        # 以降の処理...

完全なワークフロー例

最後に、すべてのコンポーネントを組み合わせた完全なスクリプトを示します：

#!/usr/bin/env python3
"""
多交易所数据统一格式化完整工作流
适用于 Tardis / Binance / Bybit / OKX / Gate.io
"""

import os
import json
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Dict, List, Optional

========================================
第1部：HolySheep AI 分析クラス
========================================

class HolySheepClient:
    """HolySheep API 客户端 - https://api.holysheep.ai/v1"""
    
    BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.session = requests.Session()
        self.session.headers.update({
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        })
    
    def analyze_candles(self, df: pd.DataFrame, exchange: str) -> str:
        """ローソク足データをAI分析"""
        
        summary = {
            "exchange": exchange,
            "count": len(df),
            "start": str(df['datetime'].min()) if 'datetime' in df.columns else "N/A",
            "end": str(df['datetime'].max()) if 'datetime' in df.columns else "N/A",
            "price_range": {
                "min": float(df['low'].min()) if 'low' in df.columns else 0,
                "max": float(df['high'].max()) if 'high' in df.columns else 0
            }
        }
        
        prompt = f"以下データを簡潔に分析してください：\n{json.dumps(summary)}"
        
        response = self.session.post(
            f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
            json={
                "model": "gpt-4.1",
                "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
                "max_tokens": 300
            },
            timeout=30
        )
        response.raise_for_status()
        return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]


========================================
第2部：交易所连接器
========================================

class ExchangeFactory:
    """交易所连接器工厂"""
    
    @staticmethod
    def create(exchange: str, **kwargs):
        connectors = {
            "binance": BinanceConnector,
            "bybit": BybitConnector,
            "okx": OKXConnector,
            "gate": GateConnector
        }
        
        connector_class = connectors.get(exchange.lower())
        if not connector_class:
            raise ValueError(f"対応取引所: {list(connectors.keys())}")
        
        return connector_class(**kwargs)


class BinanceConnector:
    """Binance接続器"""
    BASE_URL = "https://api.binance.com/api/v3/klines"
    
    def fetch(self, symbol: str, interval: str = "1h", limit: int = 100):
        params = {"symbol": symbol.upper(), "interval": interval, "limit": limit}
        data = requests.get(self.BASE_URL, params=params, timeout=30).json()
        
        return pd.DataFrame({
            'datetime': pd.to_datetime([x[0] for x in data], unit='ms'),
            'timestamp': [x[0] for x in data],
            'open': [float(x[1]) for x in data],
            'high': [float(x[2]) for x in data],
            'low': [float(x[3]) for x in data],
            'close': [float(x[4]) for x in data],
            'volume': [float(x[5]) for x in data],
            'exchange': 'binance'
        })


class BybitConnector:
    """Bybit接続器"""
    BASE_URL = "https://api.bybit.com/v5/market/kline"
    
    def fetch(self, symbol: str, interval: str = "60", limit: int = 100):
        params = {"category": "linear", "symbol": symbol.upper(), 
                  "interval": interval, "limit": limit}
        
        resp = requests.get(self.BASE_URL, params=params, timeout=30)
        result = resp.json()
        
        if result.get("retCode") != 0:
            raise ValueError(f"Bybit Error: {result.get('retMsg')}")
        
        raw = result["result"]["list"]
        return pd.DataFrame({
            'datetime': pd.to_datetime([x[0] for x in raw], unit='ms'),
            'timestamp': [x[0] for x in raw],
            'open': [float(x[1]) for x in raw],
            'high': [float(x[2]) for x in raw],
            'low': [float(x[3]) for x in raw],
            'close': [float(x[4]) for x in raw],
            'volume': [float(x[5]) for x in raw],
            'exchange': 'bybit'
        })


class OKXConnector:
    """OKX接続器"""
    BASE_URL = "https://www.okx.com/api/v5/market/candles"
    
    def fetch(self, symbol: str, interval: str = "1H", limit: int = 100):
        params = {"instId": f"{symbol.upper()}-SWAP", "bar": interval, "limit": limit}
        raw = requests.get(self.BASE_URL, params=params, timeout=30).json()["data"]
        
        return pd.DataFrame({
            'datetime': pd.to_datetime([x[0] for x in raw], unit='ms'),
            'timestamp': [x[0] for x in raw],
            'open': [float(x[1]) for x in raw],
            'high': [float(x[2]) for x in raw],
            'low': [float(x[3]) for x in raw],
            'close': [float(x[4]) for x in raw],
            'volume': [float(x[5]) for x in raw],
            'exchange': 'okx'
        })


class GateConnector:
    """Gate.io接続器"""
    BASE_URL = "https://api.gateio.ws/api/v4/futures/usdt/candles"
    
    def fetch(self, symbol: str, interval: str = "1h", limit: int = 100):
        params = {"contract": f"{symbol.upper()}_USDT", "interval": interval, 
                  "limit": limit}
        raw = requests.get(self.BASE_URL, params=params, timeout=30).json()
        
        return pd.DataFrame({
            'datetime': pd.to_datetime([x[0] for x in raw], unit='s'),
            'timestamp': [int(x[0]) * 1000 for x in raw],
            'open': [float(x[5]) for x in raw],
            'high': [float(x[3]) for x in raw],
            'low': [float(x[4]) for x in raw],
            'close': [float(x[2]) for x in raw],
            'volume': [float(x[6]) for x in raw],
            'exchange': 'gate'
        })


========================================
第3部：メイン処理
========================================

def main():
    """メイン処理"""
    
    # 設定
    HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
    SYMBOL = "BTC"
    INTERVAL = "1h"
    LIMIT = 100
    OUTPUT_DIR = "./exchange_data"
    
    os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
    
    # 対応取引所リスト
    exchanges = ["binance", "bybit"]  # OKX, gateはコメント解除で追加可能
    
    all_data = []
    
    print("=" * 50)
    print("多交易所数据统一格式化処理開始")
    print("=" * 50)
    
    for exchange in exchanges:
        try:
            print(f"\n[{exchange.upper()}] データ取得中...")
            
            connector = ExchangeFactory.create(exchange)
            df = connector.fetch(symbol=SYMBOL, interval=INTERVAL, limit=LIMIT)
            
            # CSV保存
            filepath = f"{OUTPUT_DIR}/{exchange}_{SYMBOL}USDT.csv"
            df.to_csv(filepath, index=False)
            print(f"  ✅ 保存完了: {filepath}")
            print(f"  📊 レコード数: {len(df)}")
            
            all_data.append(df)
            
        except Exception as e:
            print(f"  ❌ エラー: {e}")
    
    # 統合ファイル作成
    if all_data:
        combined = pd.concat(all_data, ignore_index=True)
        combined = combined.sort_values(['datetime', 'exchange']).reset_index(drop=True)
        
        combined_path = f"{OUTPUT_DIR}/combined_{SYMBOL}USDT.csv"
        combined.to_csv(combined_path, index=False)
        print(f"\n📁 統合ファイル: {combined_path}")
        
        # HolySheep分析（APIキー設定時のみ）
        if HOLYSHEEP_API_KEY and HOLYSHEEP_API_KEY != "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
            print("\n" + "=" * 50)
            print("AI分析開始（HolySheep）")
            print("=" * 50)
            
            client = HolySheepClient(HOLYSHEEP_API_KEY)
            
            for exchange in exchanges:
                df = pd.read_csv(f"{OUTPUT_DIR}/{exchange}_{SYMBOL}USDT.csv")
                print(f"\n[{exchange.upper()}] AI分析結果:")
                result = client.analyze_candles(df, exchange)
                print(result)
        else:
            print("\n⚠️ HolySheep分析をスキップ（APIキー未設定）")
            print("   https://www.holysheep.ai/register でAPIキーを取得してください")
    
    print("\n" + "=" * 50)
    print("処理完了")
    print("=" * 50)


if __name__ == "__main__":
    main()

まとめ

本記事では、複数の暗号資産取引所から取得したデータを統一フォーマットに変換する方法を説明しました。ポイントをおさらいします