TradingView数据抓取工具：如何快速获取金融市场数据的完整指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/TradingView-data-scraper 在金融市场分析和机器学习模型构建过程中，获取高质量的TradingView数据是至关重要的基础工作。本文将详细介绍一款高效的TradingView数据抓取工具，帮助您快速获取所需的金融市场数据。
项目亮点速览
- 一键式数据导出：无需复杂配置，直接输入TradingView图表链接即可获取完整数据
- 多指标支持：同时抓取价格数据和各类技术指标数据
- CSV格式输出：数据以标准CSV格式保存，便于后续分析和处理
- 免费开源工具：完全免费使用，代码开源透明
极速上手指南
环境准备与安装
首先克隆项目仓库并设置运行环境：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/TradingView-data-scraper
cd TradingView-data-scraper
pip3 install -r requirements.txt
快速启动服务
项目提供了多种启动方式：
本地运行方式：
python app.py
Heroku部署方式：
python runp-heroku.py
功能深度解析
核心数据提取能力
该工具能够从TradingView图表中提取以下关键数据：
- 价格数据：开盘价、最高价、最低价、收盘价
- 成交量信息：每个时间段的交易量数据
- 技术指标：用户添加的所有技术分析指标
- 时间戳信息：完整的时间序列数据
技术架构特点
项目基于Flask框架构建，采用Pyppeteer进行网页自动化操作，能够模拟真实浏览器行为，确保数据抓取的准确性和完整性。
实战应用场景
机器学习数据集构建
通过抓取TradingView数据，您可以轻松构建用于训练机器学习模型的数据集。工具支持批量处理多个图表，为模型训练提供丰富的数据源。
技术分析研究
研究人员可以利用该工具获取历史数据，进行各种技术分析方法的验证和研究，为投资决策提供数据支持。
常见问题解答
数据抓取失败怎么办？
确保输入的TradingView图表URL是用户发布的图表链接，而非普通证券图表链接。正确的URL格式应为：https://www.tradingview.com/chart/SPY/vjYfwgMu-SPY-Export-Test/ 这样的形式。
如何提高数据抓取成功率？
- 确保图表中包含足够的历史数据
- 避免使用过多技术指标，以免数据量过大
- 在本地环境中运行脚本，避免服务器限制
数据格式说明
输出的CSV文件包含以下列：
- time：时间戳
- open：开盘价
- high：最高价
- low：最低价
- close：收盘价
- vol：成交量
- %：涨跌幅百分比
这款TradingView数据抓取工具为金融数据分析师和机器学习工程师提供了一个简单高效的解决方案，大大简化了数据收集过程，让您能够更专注于核心的数据分析和模型构建工作。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
