TradingView数据提取神器：从图表到机器学习数据集
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/TradingView-data-scraper TradingView作为全球知名的金融图表分析平台，汇集了海量的市场数据和专业分析。然而，如何将这些宝贵的图表数据转化为结构化的数据集，一直是量化交易者和研究人员面临的挑战。今天，我们将介绍一款强大的开源工具——TradingView Chart Data Extractor，它能够轻松提取价格和指标数据，为机器学习项目提供高质量的训练数据。
项目核心功能
TradingView Chart Data Extractor是一个专门设计用于从TradingView图表中提取价格和指标数据的工具。通过简单的操作，用户可以将复杂的图表数据转化为易于分析的CSV格式，为后续的数据分析和模型训练奠定基础。
快速使用指南
在线服务使用
该工具提供了便捷的在线服务，只需将TradingView上发布的图表链接附加到指定URL后即可获取数据。例如，对于图表链接：https://www.tradingview.com/chart/SPY/vjYfwgMu-SPY-Export-Test/
您可以使用：https://tradingview-data.herokuapp.com/quotes?url=https://www.tradingview.com/chart/SPY/vjYfwgMu-SPY-Export-Test/
本地部署安装
为了获得更好的性能和稳定性，建议在本地环境中部署该工具：
- 创建Python虚拟环境
- 安装项目依赖包
- 配置Heroku部署环境
- 部署到云端服务
技术架构解析
该项目基于Python技术栈，结合Puppeteer无头浏览器技术，能够模拟真实用户行为访问TradingView平台，有效规避反爬机制。同时，项目支持Heroku云平台一键部署，大大降低了使用门槛。
数据提取优化建议
在使用过程中，有几个关键点需要注意：
- 时间范围设置：确保在TradingView上缩放和平移图表，使所需的最早日期可见
- 指标数量控制：过多的指标或过低的时间分辨率会增加数据点数量，可能导致服务器过载
- 分批处理策略：对于复杂图表，建议分多次提取较少指标，然后手动合并CSV文件
应用场景展示
量化交易研究
通过提取历史价格数据和各类技术指标，研究人员可以进行策略回测、模型训练和算法优化，提升交易决策的科学性。
机器学习数据集构建
该工具能够将金融图表数据转化为结构化的机器学习数据集，为深度学习模型提供训练素材。
市场分析报告
专业分析师可以利用提取的数据制作详尽的市场分析报告，为投资决策提供数据支持。
项目特色优势
简易操作体验：无需复杂的技术背景，普通用户也能快速上手使用。
灵活数据输出：支持多种数据格式，满足不同分析需求。
稳定运行保障：基于成熟的技术架构，确保数据提取的可靠性和连续性。
TradingView Chart Data Extractor凭借其强大的功能和便捷的操作，已经成为连接金融图表数据与机器学习应用的重要桥梁。无论是专业的量化研究员，还是对金融市场感兴趣的普通用户，这款工具都能为您的数据分析之旅提供有力支持。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
