数字货币市场历史数据获取API(含源代码)

数字货币市场历史数据获取API(含源代码)

在之前的文章中,数字货币交易接口实现(含源代码),分享了交易接口以及实时行情数据接口的实现。

如果要进行量化回测分析, 就需要准备历史行情数据,今天分享3个API接口,用于访问加密货币的历史市场数据,1分钟级别的数据足够使用了。涵盖的API包括:

  • Binance币安
  • CoinGecko
  • CryptoCompare

1. Binance API

币安提供全面的交易数据API,包括历史K线数据。下面是一个使用Python检索1分钟级数据的示例代码:

import requests
import pandas as pd

def get_binance_klines(symbol='BTCUSDT', interval='1m', limit=1000):
    """
    获取 Binance 交易对的历史 K 线数据。
    
    参数:
    - symbol: 交易对(例如 BTCUSDT)
    - interval: 时间间隔(例如 '1m', '5m', '1h', '1d')
    - limit: 返回数据的数量限制(最多 1000)
    
    返回:
    - DataFrame 包含时间、开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量。
    """
    url = "https://api.binance.com/api/v3/klines"
    params = {
   
   
        'symbol': symbol,
        'interval': interval,
        'limit': limit
    }
    
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()

    # 创建 DataFrame
    columns = ['Open Time', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Close Time', 
               'Quote Asset Volume', 'Number of Trades', 'Taker Buy Base Volume', 
               'Taker Buy Quote Volume', 'Ignore']
    df = pd.DataFrame(data,
AI实战-加密货币历史价格汇总数据分析预测实例(17个源代码+4.54 MB完整的数据集) 代码手工整理,无语法错误,可运行。 包括:17个代码,共219.49 KB;数据大小:23个文件共4.54 MB。 使用到的模块: pandas sklearn.svm.SVR sklearn.preprocessing.StandardScaler statsmodels.tsa.seasonal.seasonal_decompose sklearn.metrics.mean_squared_error matplotlib.pyplot sklearn.metrics.r2_score sklearn.linear_model.LinearRegression pywt numpy os tensorflow.keras.layers.Dense tensorflow.keras.layers.LSTM tensorflow.keras.models.Sequential tensorflow random datetime datetime.datetime plotly.express plotly.graph_objects plotly.offline.init_notebook_mode tsfresh.extract_features eli5 eli5.sklearn.PermutationImportance shap statsmodels.api statsmodels.graphics.tsaplots.plot_acf statsmodels.graphics.tsaplots.plot_pacf statsmodels.tsa.stattools.adfuller statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA sklearn.metrics.mean_absolute_percentage_error sklearn.preprocessing.MinMaxScaler sklearn.model_selection.train_test_split sklearn.model_selection.GridSearchCV sklearn.ensemble.RandomForestRegressor sklearn.ensemble.BaggingRegressor prophet.Prophet xgboost xgboost.XGBRegressor lightgbm warnings pmdarima pandas_datareader.data yfinance numpy.array sklearn.metrics.mean_absolute_error keras.layers.Dense tensorflow.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau tensorflow.keras.models.Model time google.colab.drive glob seaborn sklearn.linear_model.Ridge sklearn.linear_model.Lasso cufflinks autoviz.AutoViz_Class.AutoViz_Class matplotlib.dates sklearn.svm numpy.random sklearn.model_selection.cross_val_score math csv tensorflow.keras.layers tensorflow.keras.layers.Dropout tensorflow.keras.callbacks.EarlyStopping sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor sklearn.tree.DecisionTreeRegressor joblib sklearn.feature_selection.RFE sklearn.metrics.explained_variance_score sklearn.pipeline.Pipeline joblib.Parallel joblib.delayed matplotlib
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