Bithumb数据可视化分析：API采集与DataFrame处理

Bithumb 数据可视化分析技巧

1. 数据采集与准备：从API到DataFrame

Bithumb 交易所提供了相对完善的RESTful API接口，为开发者提供了访问其平台各类交易数据的途径，包括但不限于：历史成交记录（交易历史）、实时订单簿信息（买单和卖单的挂单价格和数量）、当前市场价格（最新成交价格）、以及其他市场统计数据。这些数据对于量化分析、风险评估和策略回测至关重要。为了能够进行后续的数据可视化分析，高效地采集这些数据至关重要，需要考虑API的调用频率限制，以及数据存储和处理的效率。

数据采集通常涉及编写脚本（例如使用Python语言）来调用Bithumb的API端点，并解析返回的JSON格式数据。考虑到数据量可能较大，需要设计合理的数据存储方案。一种常见的做法是将采集到的数据存储到 pandas DataFrame 中。 pandas DataFrame 是一个二维的表格型数据结构，非常适合存储和处理结构化数据。 通过 pandas ，可以方便地对数据进行清洗、转换和分析，为后续的可视化做好准备。 在构建 DataFrame 的过程中，还需要注意处理缺失值、异常值，以及数据类型转换等问题，确保数据的质量和准确性。

1.1 API 接口选择：

Bithumb API 提供了公共 API 和私有 API 两种访问模式。公共 API 允许未经验证的用户访问，用于检索公开的市场数据，例如实时价格、交易量、订单簿和历史交易信息。私有 API 则需要进行身份验证，通过 API 密钥进行安全访问，用于执行交易操作、管理账户信息、以及进行资金划转等需要权限控制的操作。在进行数据可视化和分析时，通常选择公共 API 获取市场数据，因为这些数据是公开的，无需用户身份验证。

常用的公共 API 包括：

• /public/ticker/{currency} : 用于获取特定币种的实时行情数据，包括当前价格（最新成交价）、最高价、最低价、成交量、成交额、以及24小时价格变动等关键信息。 {currency} 需要替换为具体的币种代码，代表不同的交易对，遵循 {交易币种}_{计价币种} 的命名规范。例如， BTC_KRW 表示比特币 (BTC) 兑韩元 (KRW) 的交易对。
• /public/orderbook/{currency} : 用于获取指定币种的实时订单簿数据，订单簿是买单（Bid）和卖单（Ask）的集合，包含了不同价格和数量的挂单信息。通过分析订单簿数据，可以了解市场的买卖力量对比、价格支撑和阻力位，以及潜在的市场深度。订单簿数据通常按照价格排序，并提供多个档位的价格和数量信息，以便进行更精细的市场分析。
• /public/transaction_history/{currency} : 用于获取指定币种的历史成交记录，包括每一笔成交的具体时间、成交价格、成交数量、以及成交类型（买入或卖出）。成交历史数据是进行技术分析和量化交易的重要数据来源，可以用于计算移动平均线、成交量加权平均价（VWAP）等技术指标，以及回测交易策略。

1.2 数据采集代码示例（Python）：

import requests import pandas as pd

def get_bithumb_data(endpoint, currency): """ 从 Bithumb API 获取指定加密货币交易对的历史交易数据。该函数通过发送 HTTP GET 请求到 Bithumb 的公开 API 端点， 并将返回的 JSON 数据转换为 pandas DataFrame 对象，便于进一步的数据分析和处理。

Args: endpoint: API 端点，指定要查询的交易历史类型。例如 '/public/transaction_history/BTC_KRW' 表示获取比特币 (BTC) 兑韩元 (KRW) 的交易历史。 currency: 交易对，指定要获取数据的加密货币交易对。例如 'BTC_KRW' 表示比特币兑韩元。此参数需与 endpoint 中的 currency 参数保持一致。

Returns: pandas.DataFrame: 包含从 Bithumb API 获取的交易数据的 DataFrame 对象。每一行代表一笔交易，包含诸如交易时间、价格和交易量等信息。 如果数据获取过程中发生错误，例如网络连接问题、API 响应错误或数据格式错误，则返回 None。 """ url = f"https://api.bithumb.com/public/{endpoint}/{currency}" try: response = requests.get(url) response.raise_for_status() # 检查 HTTP 状态码。如果状态码不是 200 OK，则抛出 HTTPError 异常，表明请求失败。这有助于快速识别和处理 API 请求中的错误。 data = response.()['data'] # 将 API 响应的 JSON 数据解析为 Python 字典，并提取其中的 'data' 键对应的值。该值通常是一个包含交易记录的列表。使用 () 方法确保正确处理 API 返回的 JSON 数据。 df = pd.DataFrame(data) # 将从 API 获取的交易数据列表转换为 pandas DataFrame 对象。DataFrame 是一种表格型数据结构，非常适合进行数据分析和处理。 return df except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"Error fetching data from Bithumb API: {e}") # 捕获 requests 库抛出的所有异常，例如网络连接错误、超时错误等。打印详细的错误信息，方便调试和问题排查。 return None except KeyError: print("Error: 'data' key not found in the response. Check the API endpoint.") # 捕获 KeyError 异常，这表明 API 响应中缺少预期的 'data' 键。这通常意味着 API 端点不正确或 API 响应格式发生了变化。 return None except Exception as e: print(f"An unexpected error occurred: {e}") # 捕获所有其他未预料到的异常。这有助于防止程序崩溃，并提供有关错误的更多信息。 return None

获取比特币/韩元(BTC/KRW)历史交易数据

可以通过调用 get_bithumb_data 函数获取Bithumb交易所的比特币/韩元(BTC/KRW)历史交易记录。 该函数接收两个参数：数据类型 'transaction_history' 和交易对 'BTC_KRW' 。完整的函数调用如下:

transaction_history = get_bithumb_data('transaction_history', 'BTC_KRW')

上述代码执行后， transaction_history 变量将包含从Bithumb交易所获取的BTC/KRW历史交易数据。为了确保数据获取成功，需要进行检查。以下代码段展示了如何验证数据是否成功检索，并打印数据的前几行以供检查：

if transaction_history is not None:
  print(transaction_history.head())
else:
  print("未能成功获取交易历史数据。请检查网络连接或API密钥是否有效。")

如果 transaction_history 不为 None ， 则说明数据获取成功，并打印数据的前几行 (使用 .head() 方法) 以便快速查看数据结构和内容。 如果 transaction_history 为 None ，则会输出一条错误消息，提示数据获取失败，并建议检查网络连接和API密钥的有效性。 获取的交易历史数据通常包含交易时间戳、交易价格、交易量等信息。具体的数据格式取决于 get_bithumb_data 函数的实现和Bithumb API的返回结构。详细的数据字段说明请参考Bithumb API文档。

1.3 数据清洗与转换：

从各种加密货币 API 接口获取的原始数据通常并非直接可用于可视化分析，因此需要进行细致的数据清洗与转换。数据清洗的目的是提高数据质量，保证后续分析的准确性。常见的数据处理步骤包括：

• 数据类型转换 : 从 API 返回的数据，价格、数量、交易量等字段通常以字符串形式存在。为了进行数值计算和统计分析，必须将这些字符串类型的价格和数量等数据转换为适当的数值类型，例如浮点数 (float) 或整数 (int)。确保转换后的数据类型与实际数值范围相符，避免数据溢出或精度损失。
• 时间戳转换 : 加密货币交易数据中，时间通常以 Unix 时间戳 (timestamp) 的形式表示。为了方便进行时间序列分析和可视化，需要将这些时间戳转换为易于理解和操作的 datetime 对象。不同的编程语言和库提供了多种时间戳转换的方法，例如 Python 的 datetime 模块。转换时需注意时区问题，确保时间数据的准确性。
• 缺失值处理 : 真实世界的数据通常存在缺失值，可能是由于 API 数据传输错误、数据记录遗漏或其他原因导致。在进行数据分析之前，必须检查数据中是否存在缺失值（通常表示为 NaN 或 Null），并采取适当的处理措施。常用的缺失值处理方法包括：
  • 填充 : 使用平均值、中位数、众数或特定值来填充缺失值。选择填充方法时需要考虑数据的分布特征和业务逻辑。
  • 删除 : 如果缺失值比例较小，可以直接删除包含缺失值的行或列。但删除操作可能会导致数据量减少，需要谨慎考虑。
  • 插值 : 使用插值算法根据已有数据推断缺失值。插值方法适用于具有时间序列特征的数据，例如线性插值、多项式插值等。
• 异常值处理 : 加密货币市场波动剧烈，交易数据中可能存在异常值，例如由于突发事件导致的价格暴涨或暴跌。异常值会对数据分析结果产生较大影响，因此需要识别并处理异常值。常用的异常值检测方法包括：
  • 统计方法 : 基于数据的统计特征，例如标准差、四分位数范围 (IQR) 等。将超出一定范围的数据点视为异常值。
  • 机器学习方法 : 使用机器学习算法，例如聚类算法、异常检测算法等，自动识别异常值。
  处理异常值的方法包括：
  • 删除 : 直接删除异常值。
  • 替换 : 使用合理的数值替换异常值，例如使用平均值、中位数或特定值。
  • 截断 : 将异常值截断到合理的范围内。
  选择异常值处理方法时需要根据具体情况进行判断，避免过度处理导致信息丢失。

数据类型转换

在处理交易历史数据时，确保数据类型正确至关重要。如果交易历史记录（ transaction_history ）存在（即非空），则需要对关键列的数据类型进行转换，以便后续分析和计算的准确性。

transaction_history['transaction_date'] = pd.to_datetime(transaction_history['transaction_date']) ：这一行代码使用 pandas 库的 to_datetime 函数将 transaction_date 列转换为日期时间类型。这对于按时间序列分析交易数据至关重要，允许我们执行诸如计算时间差、按日期范围筛选数据以及进行时间序列预测等操作。原始的日期数据可能以字符串或其他格式存在，因此必须显式转换为 datetime 类型。

transaction_history['price'] = pd.to_numeric(transaction_history['price']) ：价格 ( price ) 列通常以字符串形式导入。此行代码使用 to_numeric 函数将其转换为数值类型。这对于计算总交易额、平均价格以及执行其他涉及价格的数值计算是必不可少的。 to_numeric 函数还可以处理无法转换为数字的值，例如缺失值或包含非数字字符的值，可以通过指定 errors 参数来控制如何处理这些值 (例如 errors='coerce' 将无效值转换为 NaN )。

transaction_history['units_traded'] = pd.to_numeric(transaction_history['units_traded']) ：与价格类似，交易单位 ( units_traded ) 列也需要转换为数值类型。这允许我们计算总交易量、平均交易规模等。使用 to_numeric 函数可以确保此列中的数据可以用于算术运算。

transaction_history['total'] = transaction_history['price'] * transaction_history['units_traded'] ：在此行代码中，计算每笔交易的总价值（ total ），即交易价格乘以交易数量。为了确保计算结果的准确性， price 和 units_traded 列必须首先转换为数值类型。计算出的总价值将添加到 transaction_history 数据框的新列中。此列对于分析交易额、计算利润等非常有用。

print(transaction_history.dtypes) ：使用 print(transaction_history.dtypes) 语句打印数据框中每一列的数据类型。这提供了一个快速检查，以确认数据类型转换是否成功，并且所有列都具有预期的数据类型。这对于调试数据处理管道和确保后续分析的准确性至关重要。

2. 可视化工具选择：Matplotlib, Seaborn, Plotly

选择合适的工具对于有效呈现 Bithumb 等加密货币交易所的数据至关重要。清晰的数据可视化能够帮助我们更好地理解市场动态、识别潜在趋势，并做出更明智的投资决策。Python 生态系统中提供了多种强大的可视化库，它们各自拥有独特的优势和适用场景，其中最常用的包括 Matplotlib, Seaborn 和 Plotly。

Matplotlib: 是 Python 中最基础的可视化库，提供了丰富的绘图功能，可以创建各种静态图表，例如折线图、散点图、柱状图等。

Seaborn: 是基于 Matplotlib 的高级可视化库，提供了更美观的默认样式和更高级的统计图表，例如分布图、热力图等。Seaborn 可以简化 Matplotlib 的复杂操作，更专注于数据的可视化呈现。

Plotly: 是一个交互式可视化库，可以创建动态图表，例如可缩放的折线图、可旋转的 3D 散点图等。Plotly 支持 Web 浏览器中的交互操作，可以更好地探索数据。

2.1 Matplotlib 示例：绘制比特币价格走势

本节演示如何使用Python的 matplotlib 库来可视化比特币的历史价格数据，揭示其价格随时间变化的趋势。 matplotlib 是一个强大的数据可视化工具，广泛应用于科学研究、数据分析和机器学习等领域。通过它可以将数据以图表、曲线等形式呈现，从而更直观地理解数据背后的信息。

需要导入 matplotlib.pyplot 模块，并约定俗成地将其简写为 plt 。这是使用 matplotlib 进行绘图的标准做法。 pyplot 模块提供了一系列函数，用于创建图形、设置坐标轴、添加标签等。

import matplotlib.pyplot as plt

上述代码片段使用 import matplotlib.pyplot as plt 语句，将 matplotlib.pyplot 模块导入到当前的Python环境中，并赋予它别名 plt 。后续代码中，可以使用 plt 来调用 matplotlib.pyplot 模块中的各种绘图函数，例如 plt.plot() 、 plt.title() 、 plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 等，从而绘制比特币的价格走势图。

假设我们已经获取了包含时间和价格的 DataFrame：df

如果交易历史数据 transaction_history 不为空（ not None ），则执行以下步骤以可视化比特币价格走势：

1. 创建时间序列数据：

使用 transaction_history.set_index('transaction_date')['price'] 将 transaction_date 列设置为DataFrame的索引，并将 price 列提取出来，创建一个以时间为索引、价格为数值的时间序列 price_data 。 这使得我们可以根据时间来分析和绘制价格数据。DataFrame transaction_history 包含交易日期和价格信息，通过此步骤，数据被转换为时间序列格式，便于后续的价格走势分析。

2. 绘制价格走势图：

a. plt.figure(figsize=(12, 6)) ：创建一个新的matplotlib图形，并设置其大小为12x6英寸。 较大的图形尺寸可以提高图表的可读性，尤其是在显示大量数据点时。

b. plt.plot(price_data, label='BTC/KRW Price') ：使用 price_data 绘制折线图，并将标签设置为'BTC/KRW Price'，以便在图例中标识该曲线代表比特币兑韩元的价格。 plt.plot() 函数是 matplotlib 库中用于绘制线条或标记的函数。

c. plt.xlabel('Time') ：设置x轴标签为'Time'，表示时间轴。清晰的轴标签有助于读者理解图表所展示的数据。

d. plt.ylabel('Price (KRW)') ：设置y轴标签为'Price (KRW)'，表示价格，单位为韩元。 同样，明确的单位有助于正确解读价格数据。

e. plt.title('Bitcoin Price Trend on Bithumb') ：设置图表标题为'Bitcoin Price Trend on Bithumb'，说明该图表显示的是Bithumb交易所的比特币价格走势。 清晰的标题能够迅速概括图表内容。

f. plt.grid(True) ：显示网格线，有助于更精确地读取图表中的数据点。 网格线能够提供视觉参考，方便用户估算特定时间点的价格。

g. plt.legend() ：显示图例，用于标识图表中不同曲线的含义。 在本例中，图例会显示 'BTC/KRW Price'，对应于比特币价格曲线。

h. plt.show() ：显示绘制的图表。 这是显示 matplotlib 图表的必要步骤。

2.2 Seaborn 示例：绘制成交量分布

使用 Seaborn 库可以更便捷地可视化成交量分布。Seaborn 构建于 Matplotlib 之上，提供了更高级的统计图形接口，并且默认样式更美观。

导入 Seaborn 库：

import seaborn as sns

接下来，检查 transaction_history 是否存在，如果存在，则创建图形并使用 sns.histplot 绘制成交量分布直方图：

if transaction_history is not None:
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(transaction_history['units_traded'], kde=True)
plt.xlabel('Units Traded')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Distribution of Bitcoin Trading Volume')
plt.show()

上述代码首先检查是否存在交易历史数据。如果存在，则创建一个新的图形，并设置其大小为 10x6 英寸。然后，使用 sns.histplot 函数绘制直方图。 transaction_history['units_traded'] 指定了要绘制的数据列，即成交量。 kde=True 参数表示同时绘制核密度估计 (Kernel Density Estimation) 曲线，它可以更平滑地展示数据的分布形态。

plt.xlabel 、 plt.ylabel 和 plt.title 函数分别设置了 x 轴标签、y 轴标签和图形标题。 plt.show() 函数显示绘制的图形。

通过观察成交量分布直方图，可以了解 Bitcoin 交易量的集中程度、是否存在异常值等信息。核密度估计曲线则可以更清晰地展示数据的分布趋势。

2.3 Plotly 示例：交互式订单簿可视化

本节展示如何使用 Plotly 库创建一个交互式的订单簿可视化图表，以便更深入地理解市场深度和流动性。

代码概览：

要使用 Plotly 进行可视化，首先需要导入相关的模块。以下代码片段展示了如何导入 `plotly.graph_objects` 和 `plotly.subplots` 模块。

import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots

模块解释：

• plotly.graph_objects : 包含了用于创建各种图表类型的类，例如散点图、柱状图和线图。在此示例中，我们主要使用它来构建订单簿的买单和卖单曲线。
• plotly.subplots : 用于创建包含多个子图的布局。这在需要将多个相关图表组合在一起显示时非常有用，例如将订单簿的买单和卖单深度图放置在一起。

后续步骤：

在导入必要的库之后，下一步通常是准备订单簿数据。这些数据通常包括不同价格水平的买单和卖单的数量。然后，可以使用 `go.Scatter` 对象创建买单和卖单的曲线，并使用 `make_subplots` 创建子图布局，将这些曲线添加到图表中。可以使用 `fig.update_layout` 方法自定义图表的标题、轴标签和颜色等属性，并使用 `fig.show()` 方法显示图表。通过这些步骤，可以创建一个交互式的订单簿可视化图表，帮助用户更直观地了解市场动态。

使用 Plotly 创建的交互式订单簿可视化图表允许用户通过鼠标悬停在图表上查看特定价格水平的买单和卖单数量，并可以缩放和平移图表以更详细地查看特定区域。这种交互性大大提高了用户分析市场数据的效率。

假设我们已经获取了订单簿数据（买单和卖单的价格和数量）

订单簿数据结构 (Order Book Data Structure)

order_book 字典包含买单 (bids) 和卖单 (asks) 信息，是交易所中市场深度的核心体现。

结构定义：

order_book = {
    'bids': [
        {'price': 价格, 'quantity': 数量},
        ...
    ],
    'asks': [
        {'price': 价格, 'quantity': 数量},
        ...
    ]
}

• bids (买单): 表示用户希望以指定 价格 购买加密货币的订单。 数量 表示订单中的加密货币数量。买单通常按 价格 降序排列，价格最高的买单优先成交。
• asks (卖单): 表示用户希望以指定 价格 出售加密货币的订单。 数量 同样表示订单中的加密货币数量。卖单通常按 价格 升序排列，价格最低的卖单优先成交。
• 价格 和 数量 均为数值类型，代表订单的执行价格和待成交的资产数量。

订单簿可视化函数 (Order Book Visualization Function):

plot_orderbook(bids, asks) 函数使用 Plotly 库将订单簿数据可视化，便于分析市场深度和价格走势。

import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots

def plot_orderbook(bids, asks):
    """
    使用 Plotly 可视化订单簿数据。

    Args:
        bids (list): 买单列表，每个买单是一个包含 'price' 和 'quantity' 键的字典。
        asks (list): 卖单列表，每个卖单是一个包含 'price' 和 'quantity' 键的字典。
    """
    bids_df = pd.DataFrame(bids)
    asks_df = pd.DataFrame(asks)

    # 创建一个包含双 Y 轴的子图
    fig = make_subplots(specs=[[{"secondary_y": True}]])

    # 添加买单柱状图
    fig.add_trace(
        go.Bar(x=bids_df['price'], y=bids_df['quantity'], name='Bids', marker_color='green'),
        secondary_y=False,
    )

    # 添加卖单柱状图
    fig.add_trace(
        go.Bar(x=asks_df['price'], y=asks_df['quantity'], name='Asks', marker_color='red'),
        secondary_y=False,
    )

    # 更新布局，添加标题和轴标签
    fig.update_layout(
        title_text="订单簿 (Order Book)",  # 更通用的标题
        title_x=0.5 # 标题居中
    )

    fig.update_xaxes(title_text="价格 (Price)")

    fig.update_yaxes(title_text="数量 (Quantity)", secondary_y=False)

    # 显示图形
    fig.show()

代码解释：

1. 将 bids 和 asks 列表转换为 Pandas DataFrame，方便后续处理。
2. 使用 make_subplots 创建一个包含双 Y 轴的子图，允许在同一个图表中显示不同范围的数据。
3. 使用 go.Bar 添加买单和卖单的柱状图。买单使用绿色表示，卖单使用红色表示。 secondary_y=False 表示柱状图使用主 Y 轴。
4. 使用 update_layout 更新图形布局，添加标题。 title_x=0.5 设置标题居中。
5. 使用 update_xaxes 和 update_yaxes 设置 X 轴和 Y 轴的标题。
6. 使用 fig.show() 显示图形。

应用场景：

订单簿的可视化对于交易者分析市场流动性、识别支撑位和阻力位、以及制定交易策略至关重要。通过观察买单和卖单的分布情况，可以更好地理解市场的供需关系，从而做出更明智的交易决策。高买单量聚集的价格通常被视为潜在的支撑位，而高卖单量聚集的价格通常被视为潜在的阻力位。订单簿也常用于高频交易和做市策略中，以优化订单执行和风险管理。

需要从API获取真实的订单薄数据，这里假设有数据

bids = [{'price': 1, 'quantity': 10}, {'price': 2, 'quantity': 15}, {'price': 3, 'quantity': 5}]

asks = [{'price': 4, 'quantity': 8}, {'price': 5, 'quantity': 12}, {'price': 6, 'quantity': 7}]

plot_orderbook(bids, asks)

3. 高级可视化分析技巧

除了常用的折线图、柱状图等基本图表类型，为了从 Bithumb 交易所的历史数据中挖掘更深层次的洞见，可以运用多种高级可视化分析技巧，例如热力图、箱线图和散点矩阵等，以揭示隐藏的模式和关系。

K线图（Candlestick Chart）： K线图是金融市场中常用的图表类型，可以显示一段时间内的开盘价、最高价、最低价和收盘价。使用 plotly.graph_objects 可以轻松创建交互式的 K 线图。

热力图（Heatmap）： 热力图可以显示多个币种之间的价格相关性，帮助识别潜在的套利机会。使用 seaborn.heatmap 可以创建热力图。

时间序列分析： 使用时间序列分析方法，例如移动平均、指数平滑等，可以预测未来的价格走势。使用 Matplotlib 或 Plotly 可以将预测结果可视化。

机器学习可视化： 如果使用机器学习模型进行价格预测或交易策略优化，可以使用可视化工具来评估模型的性能，例如绘制 ROC 曲线、混淆矩阵等。

4. 实际应用案例

• 交易策略回测： 通过将历史交易数据进行可视化呈现，投资者能够更加直观地评估其交易策略在不同市场条件下的有效性。这不仅仅是简单的数据展示，更是一种深入分析策略性能的手段。例如，可以构建精细的盈亏曲线图，清晰展示策略的累计收益情况，并结合成交量、波动率等因素进行综合评估。还可以分析交易频率分布，识别策略的活跃时段，并与盈利能力进行对比，从而优化策略参数，提高盈利效率。更进一步，可以模拟不同的滑点、手续费等交易成本，以评估策略在真实交易环境中的表现。
• 市场情绪分析： 市场情绪是影响加密货币价格的重要因素之一。通过分析Bithumb交易所的订单簿数据，例如买卖盘挂单量、价格分布等，可以洞察市场参与者的情绪倾向。更进一步，可以计算买卖盘比例，并将其可视化为直观的图表，以便快速判断多空力量对比。还可以结合新闻报道、社交媒体等信息源，运用自然语言处理 (NLP) 技术进行情感分析，识别市场对特定加密货币或整体市场的情绪是积极、消极还是中性，并将分析结果以图表的形式展现，帮助投资者更好地把握市场脉搏，辅助投资决策。可以构建情绪指标，并与价格走势进行对比，寻找潜在的交易机会。
• 风险管理： 在加密货币投资中，风险管理至关重要。通过可视化投资组合的风险敞口，投资者可以更清晰地了解其面临的潜在风险。例如，可以构建资产相关性矩阵，以图形化的方式展示不同加密货币之间的相关程度，帮助投资者分散风险。还可以利用 VaR (Value at Risk，风险价值) 等风险指标，对投资组合的潜在损失进行量化评估，并以可视化的方式呈现。例如，可以绘制 VaR 的概率分布图，或者将 VaR 值与历史价格波动进行对比，从而更直观地了解投资组合的风险水平。通过这些可视化的风险管理工具，投资者可以及时调整投资组合，降低潜在损失，实现更稳健的投资收益。还可以对不同情景下的压力测试结果进行可视化，评估投资组合在极端市场条件下的表现。

通过灵活运用各种数据可视化技巧，例如折线图、柱状图、散点图、热力图等，结合 Bithumb 交易所提供的海量历史和实时数据，可以从中提取有价值的信息，洞察市场趋势，评估交易策略，并管理投资风险，从而做出更明智、更科学的投资决策，提高投资回报率。