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블록체인(Blockchain)
1. 블록체인 1 2
비트코인을 블록체인과 동일시하는 경향이 있지만, 관련이 있지만 블록체인을 구현한 한 사례로 암호화폐 비트코인을 바라보는 관점이 타당해 보인다. 결제시스템 예를 들어 페이팔과 같은 시스템에서 필요로 하는 중앙 집중형 데이터베이스를 가지고 있을 필요가 없다는 점이 기존 방식과 큰 차이점으로 새로운 혁신의 원동력으로 받아들여지고 있다.
블록체인(block chain)은 관리 대상 데이터를 ’블록’이라고 하는 소규모 데이터들이 P2P방식을 기반으로 생성된 체인 형태의 연결고리 기반 분산 데이터 저장환경에 저장되어 누구도 임의로 수정될 수 없고 누구나 변경의 결과를 열람할 수 있는 분산컴퓨팅 기술 기반의 데이터 위변조 방지 기술이다. 이는 근본적으로 분산 데이터 저장기술의 한 형태로, 지속적으로 변경되는 데이터를 모든 참여 노드에 기록한 변경 리스트로서 분산 노드의 운영자에 의한 임의 조작이 불가능하도록 고안되었다. 잘 알려진 블록체인의 응용사례는 암호화폐의 거래과정을 기록하는 탈중앙화된 전자장부로서 비트코인(Bitcoin)이 있다. 비트코인을 비롯한 대부분의 암호화폐들이 블록체인 기술 형태에 기반하고 있다.
2. 암호화폐 시가 총액 3
너무나도 많은 암호화폐가 존재하여 암호화폐 시가총액을 통해 가장 인기있는 암호화폐를 살펴보자. coinmarketcapr 팩키지는 Cryptocurrency Market Capitalizations API에서 제공하는 데이터를 가져와서 이를 시가 총액을 보여주는데 많이 사용되는 treemap, d3tree2 팩키지를 활용하여 시각화한다.
한가지 흥미로운 사실은 비트코인과 이더리움 2017년 10월과 비교하여 여전히 강세를 보이고 있고, 1천억($ 100 billion) 달러였는데 2018-01-12 기준 3천5백억($ 349 billion) 달러로 불과 몇개월사이 3배이상 뛰었다는 점이다. 즉, 대략 100조($ 100 billion)에서 대략 349조($ 349 billion)원이 되었다.
# 0. 환경설정 --------
# library(rockchain) # devtools::install_github("leonawicz/rockchain")
library(tidyverse)
# devtools::install_github("amrrs/coinmarketcapr")
library(coinmarketcapr)
library(DT)
library(lubridate)
library(treemap)
library(d3treeR)
library(extrafont)
loadfonts()
library(coindeskr)
library(dygraphs)
# 1. 데이터 가져오기 --------
market_today <- get_marketcap_ticker_all() %>%
tbl_df %>%
mutate(last_updated = as.POSIXct(as.integer(last_updated), origin="1970-01-01"))
# 2. 암호화폐 시장규모 --------
## 2.1. 표
market_today %>%
datatable() %>%
formatCurrency(c("rank", "price_usd", "price_btc", "X24h_volume_usd",
"market_cap_usd", "available_supply", "total_supply", "max_supply"),
currency="", digits=0)## 2.2. 시각화
market_today_df <- market_today %>%
select(id, market_cap_usd, price_usd) %>%
filter(!is.na(id) & !is.na(market_cap_usd)) %>%
mutate(market_cap_usd = as.numeric(market_cap_usd),
price_usd = as.numeric(price_usd),
formatted_market_cap = str_c(id, '\n', '$', format(market_cap_usd, big.mark = ',', scientific = FALSE, trim = TRUE)))
market_today_treemap <- treemap(market_today_df,
index = "formatted_market_cap",
vSize = "market_cap_usd",
vColor = "market_cap_usd",
title = "암호화폐 시가총액 \n (Cryptocurrency Market Cap)",
fontsize.labels=c(12, 8),
draw = TRUE,
type = "value",
fontfamily.title = "NanumGothic",
format.legend = list(scientific = FALSE, big.mark = ","),
title.legend="")
# d3tree2(market_today_treemap, rootname = "암호화폐")3. 비트코인 시세 변화 4
CoinDesk Bitcoin Price Index API를 통해서 제공되는 실시간 비트코인 가격 데이터를 바탕으로 2011-01-01 부터 2018-01-12까지 비트코인 가격을 변화를 살펴보자. 이를 위해서 coindeskr 팩키지에서 데이터를 긁어오고 이를 dygraph 팩키지로 시각화한다.
# 1. 데이터 가져오기 --------
bitcoin_krw_df <- get_historic_price(currency = "KRW", start="2011-01-01", end=Sys.Date())
bitcoin_krw_df$Price <- round(bitcoin_krw_df$Price,0)
# 2. 비트코인 가격변화 시각화 --------
dygraph(data = bitcoin_krw_df, main = paste0("비트코인 가격 동향: 2011-01-01 ... ", Sys.Date())) %>%
dyHighlight(highlightCircleSize = 5,
highlightSeriesBackgroundAlpha = 0.2,
hideOnMouseOut = FALSE, highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3)) %>%
dyRangeSelector(height = 50, dateWindow = c(paste(Sys.Date()-90), paste(Sys.Date()))) %>%
dyLegend(width = 500, show = "onmouseover", hideOnMouseOut = FALSE) %>%
dyAxis("y",
label = "비트코인가격(원)",
axisLabelFormatter = 'function(d){return d.toString().replace(/\\B(?=(\\d{3})+(?!\\d))/g, ",");}',
axisLabelFontSize = 10,
axisLabelWidth = 70,
valueFormatter = 'function(d){return d.toString().replace(/\\B(?=(\\d{3})+(?!\\d))/g, ",");}'
) %>%
dyCSS("blockchain.css")