如何用 CCXT 下载数字货币历史价格数据

教程

量化课堂

2023年9月19日 15:21

CCXT 简介

CCXT 是一个支持多交易所的加密货币交易库，它集成了 100 多个交易所的 API。

今天用这个库来获取 BTC 合约的历史数据。

其实不用 CCXT 而使用 requests 直接发送请求也可以获取到数据，但是为了保持后续代码的一致性，还是使用 CCXT 来获取数据。

使用 Anaconda 在界面安装，或者在命令行内输入：

pip install ccxt

数据获取过程

初始化 CCXT：CCXT 是下载数据的库，使用前需要进行交易所类的实例化，供后续调用，在此我使用的是某安的合约；
加载或新建 DataFrame：价格数据以 pandas 的 DataFrame 格式的文件进行保存，如果文件存在则说明存在之前获取的价格数据，否则新建一个空的 DataFrame；
循环获取价格数据：先确定时间范围，每次批量获取 1000 条数据，直到取完所有数据；
检查重复数据：如果存在时间重复的数据，则报错退出；
检查缺失数据：如果存在时间缺失的数据，则报错退出；
保存 DataFrame 为文件。

数据获取过程

上面这段代码展示了循环获取价格数据，直到结束的过程。

代码片段 1：用来确定获取的数据的起止时间范围，停止时间为当前时间。如果是在之前获取的数据后面追加数据，则开始时间是之前数据的最后一条的时间；如果是从头获取，则开始时间设定为 2019 年 10 月 1 日，这个时间是某安合约板块开通的时间。
代码片段 2：在起止时间范围内，循环获取数据，每次 1000 条，解析后追加到 data 变量中。如果获取的数据条数小于等于 1，则知道数据已经取空了，可以停止。
代码片段3：将新获取的数据和老数据进行合并，生成新的 DataFrame。group().tail() 这一组语句的目的，是把新旧数据的重复数据进行去重，留下交易量 volume 高的那一条。产生重复的原因是，每次获取 1000 条数据后，简单进行了追加，没有和已有数据进行去重。

数据检查

检查缺失数据的方法，是按起止时间范围，生成出每一条时间，和 DataFrame 中的每一条时间对比，看是否有差异。

检查重复数据，使用了 DataFrame 的 duplicated() 函数，它能直接找出重复项。

数据检查

获取的 BTC 价格数据的 DataFrame 像上面这样。

整个代码中的主要部分，是数据循环获取。

需要着重处理的部分，是新旧数据的拼接和去重问题。

其他辅助部分包括加载旧数据和重复缺失检查。

量化交易体系

本文位于搭建量化交易体系中的获取「数据」下的「获取币圈数据」部分。

如果需要完整代码文件，可以加我的微信「wuzaoquant」发给你。