TradingView数据抓取器：5步构建机器学习数据集

TradingView数据抓取器：5步构建机器学习数据集

【免费下载链接】TradingView-data-scraper Extract price and indicator data from TradingView charts to create ML datasets 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/TradingView-data-scraper

TradingView数据抓取器是一个专门从TradingView图表中提取价格和技术指标数据的开源工具，能够帮助量化交易者和数据科学家快速构建机器学习数据集。这个强大的数据采集工具支持自动抓取多种技术分析指标，为金融数据分析和算法交易提供可靠的数据支持。

🎯 项目核心功能

TradingView数据抓取器的核心价值在于自动化地从TradingView用户发布的图表中提取结构化数据。它能够捕获：

• 基础价格数据：开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量
• 技术指标数据：移动平均线、RSI、MACD、布林带等
• 时间序列信息：完整的时间戳和日期格式
• 自定义指标：用户添加的任何技术分析指标

📁 项目结构概览

项目采用简洁的Python项目结构，主要文件包括：

• app.py - 核心应用程序文件，包含Flask服务器和数据抓取逻辑
• requirements.txt - Python依赖包列表
• Procfile - Heroku部署配置文件
• runp-heroku.py - Heroku运行脚本

🚀 快速开始指南

环境准备

首先需要安装项目依赖：

pip install -r requirements.txt

数据抓取流程

1. 找到目标图表：在TradingView上找到用户发布的图表，确保图表显示了您需要的最早日期

2. 构建请求URL：将图表URL附加到服务端点

3. 获取CSV数据：系统自动解析并返回格式化的CSV文件

使用示例

假设您要抓取这个图表的数据： https://www.tradingview.com/chart/SPY/vjYfwgMu-SPY-Export-Test/

只需访问： https://tradingview-data.herokuapp.com/quotes?url=https://www.tradingview.com/chart/SPY/vjYfwgMu-SPY-Export-Test/

⚙️ 技术架构解析

核心组件

项目基于Flask框架构建，使用Pyppeteer进行网页自动化操作。主要技术栈包括：

• Flask：轻量级Web框架
• Pyppeteer：无头浏览器控制
• BeautifulSoup：HTML解析
• 异步编程：提高抓取效率

数据处理流程

1. 页面加载：通过Pyppeteer加载TradingView图表页面
2. 数据提取：解析图表中的技术指标和价格数据

• 数据格式化：将提取的数据转换为CSV格式
• 文件下载：提供CSV文件下载

💡 最佳实践建议

性能优化技巧

• 控制指标数量：过多的技术指标会增加数据点数量，可能导致服务器过载
• 合理设置时间范围：确保图表显示了您需要的所有历史数据
• 分批抓取：对于大量数据需求，建议分多次抓取并手动合并

部署选项

• Heroku部署：使用提供的Procfile和运行脚本
• 本地运行：避免服务器限制，获得更好的性能
• 自定义配置：根据需求调整抓取参数

🛠️ 故障排除

常见问题解决

• 数据不完整：确保在TradingView上正确缩放和移动图表
• 服务器超时：减少同时抓取的指标数量
• 格式错误：检查图表URL是否正确

📊 数据输出格式

抓取的数据以标准CSV格式输出，包含时间戳、价格数据和所有技术指标值，便于直接导入到机器学习框架或数据分析工具中。

这个工具为金融数据分析师和量化交易者提供了一个简单而强大的解决方案，让数据采集变得前所未有的简单高效！

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