hello 大家好，我是鱼叔。今天是量化投资学习的第二课，如何用python抓取数据绘制k线，这节教程是基于上一节教程开发的，主要是通过调用CoinGecko提供的api接口实现数据的提取。虽然实现这个功能只要十五行的代码，但是我也花了不少时间思考和定位问题，总之希望能大家一丝启发。（ps，当我们能绘制出k线时，那下一步就可以进行量化分析了，代码在文章末尾）

1. 能通过输入项目代号和时间范围抓取对应的价格

2. 根据时间和价位进行图形绘制，形成k线图

1. 通过get_coin_market_chart_by_id函数进行数据的挖掘，这个函数有三个入参：id、vs_cuurency、date_len。分别代表着项目名称、你想要的计价单位以及想要的数据时间周期（这边我统一用usd作为计价单位）。

2. 将数据中的时间和价格分别分离出来，存到两个队列里。

3. 将时间的表现形式从「时间戳」转换为「正常时间」。注意api返回的时间为毫秒级的时间戳，因此要除以1000进行转换。此外返回的时间为小时级别数据，也就是说你会得到24*天数个数据。

4. 调用matplotlib提供的plot函数进行图表的绘制。

5. 封装成函数，输入参数为id，时间长度两个变量。

• pycoingecko（CoinGecko提供的api库，需要自行安装）

• matplotlib（用于绘制图，需要自行安装）

• time（python自带的时间转换库，不需要额外安装）

https://www.jianshu.com/p/2d93ec38ddcf

https://blog.csdn.net/wangzirui32/article/details/117390474

这是我抓出来90天btc价格走势图，第二张图是coingecko截图下来的90天k线走势图，其实两者走势基本一样，也就是说至少k线的绘制上没有太大的问题。

1. 目前似乎只支持抓90天以内的数据，超出了长度好像就没法进行抓取，后期可以考虑自行整改官方API实现较长时间数据提取。

2. 由于数据量偏大，在拖动图片的时候可能会存在卡顿，后期可以在保证k线形状的情况下减少绘图用的点。

3. 在k线图上增加一些标记物，比如中值点、最大值、最小值等。

4. 丰富k线内容，包括市值，交易量等。

可能很多朋友会说平台提供的k线已经很好用了，为什么要自己绘制呢？事实上，平台确实提供了不少的功能，很多功能也很强大，但是这个过程是被动的，你没法主动地把某两个参数结合起来分析，受限于平台提供的功能亦或是需要成为它们的vip等等。而自己搭建量化系统是一个主动学习探索的过程，你可以将你想到的参数都放进自己的模型里，来打造属于你的交易策略。

具体函数的代码（确实十五行）：

def price_market_draw(id, time_len):
    cg = CoinGeckoAPI()
    coin_data = cg.get_coin_market_chart_by_id(id, 'usd', time_len) #获得对应代币的价格
    coin_time = []
    coin_price = []
    for i in range(int(time_len)*24): # 由于返回的是小时制，所以总数据等于天数*24
        time_stamp = coin_data['prices'][i][0]/1000  # 返回的是毫秒级时间戳所以除以1000转换成秒级进行处理
        time_local = time.localtime(time_stamp)  # 转换成本地时间
        dt = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time_local)  # 进行数据的转换方便观察
        coin_time.append(dt)  # 存入时间队列
        coin_price.append(coin_data['prices'][i][1])  # 存入价格队列
    plt.plot(coin_time, coin_price, linewidth=2)  # 图标绘制，第一个参数是x轴，第二个参数是y轴
    plt.title(id + ' ' + time_len + 'days table', fontsize=14)
    plt.xlabel("time", fontsize=14)
    plt.ylabel("usd", fontsize=14)
    plt.show()

调用参考

from pycoingecko import CoinGeckoAPI
import matplotlib.pyplot as plt
import time


if __name__ == '__main__':
    #print(response)

    price_market_draw('bitcoin', '90')
    #调用btc90天的数据形成k线图，第一个参数是代币名字，第二个天数，天数要小于等于90天

我是鱼叔，一个理性的币圈投资和输出者。

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hello 大家好，我是鱼叔。今天是量化投资学习的第二课，如何用python抓取数据绘制k线，这节教程是基于上一节教程开发的，主要是通过调用CoinGecko提供的api接口实现数据的提取。虽然实现这个功能只要十五行的代码，但是我也花了不少时间思考和定位问题，总之希望能大家一丝启发。（ps，当我们能绘制出k线时，那下一步就可以进行量化分析了，代码在文章末尾）

1. 能通过输入项目代号和时间范围抓取对应的价格

2. 根据时间和价位进行图形绘制，形成k线图

1. 通过get_coin_market_chart_by_id函数进行数据的挖掘，这个函数有三个入参：id、vs_cuurency、date_len。分别代表着项目名称、你想要的计价单位以及想要的数据时间周期（这边我统一用usd作为计价单位）。

2. 将数据中的时间和价格分别分离出来，存到两个队列里。

3. 将时间的表现形式从「时间戳」转换为「正常时间」。注意api返回的时间为毫秒级的时间戳，因此要除以1000进行转换。此外返回的时间为小时级别数据，也就是说你会得到24*天数个数据。

4. 调用matplotlib提供的plot函数进行图表的绘制。

5. 封装成函数，输入参数为id，时间长度两个变量。

• pycoingecko（CoinGecko提供的api库，需要自行安装）

• matplotlib（用于绘制图，需要自行安装）

• time（python自带的时间转换库，不需要额外安装）

https://www.jianshu.com/p/2d93ec38ddcf

https://blog.csdn.net/wangzirui32/article/details/117390474

这是我抓出来90天btc价格走势图，第二张图是coingecko截图下来的90天k线走势图，其实两者走势基本一样，也就是说至少k线的绘制上没有太大的问题。

1. 目前似乎只支持抓90天以内的数据，超出了长度好像就没法进行抓取，后期可以考虑自行整改官方API实现较长时间数据提取。

2. 由于数据量偏大，在拖动图片的时候可能会存在卡顿，后期可以在保证k线形状的情况下减少绘图用的点。

3. 在k线图上增加一些标记物，比如中值点、最大值、最小值等。

4. 丰富k线内容，包括市值，交易量等。

可能很多朋友会说平台提供的k线已经很好用了，为什么要自己绘制呢？事实上，平台确实提供了不少的功能，很多功能也很强大，但是这个过程是被动的，你没法主动地把某两个参数结合起来分析，受限于平台提供的功能亦或是需要成为它们的vip等等。而自己搭建量化系统是一个主动学习探索的过程，你可以将你想到的参数都放进自己的模型里，来打造属于你的交易策略。

具体函数的代码（确实十五行）：

def price_market_draw(id, time_len):
    cg = CoinGeckoAPI()
    coin_data = cg.get_coin_market_chart_by_id(id, 'usd', time_len) #获得对应代币的价格
    coin_time = []
    coin_price = []
    for i in range(int(time_len)*24): # 由于返回的是小时制，所以总数据等于天数*24
        time_stamp = coin_data['prices'][i][0]/1000  # 返回的是毫秒级时间戳所以除以1000转换成秒级进行处理
        time_local = time.localtime(time_stamp)  # 转换成本地时间
        dt = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time_local)  # 进行数据的转换方便观察
        coin_time.append(dt)  # 存入时间队列
        coin_price.append(coin_data['prices'][i][1])  # 存入价格队列
    plt.plot(coin_time, coin_price, linewidth=2)  # 图标绘制，第一个参数是x轴，第二个参数是y轴
    plt.title(id + ' ' + time_len + 'days table', fontsize=14)
    plt.xlabel("time", fontsize=14)
    plt.ylabel("usd", fontsize=14)
    plt.show()

调用参考

from pycoingecko import CoinGeckoAPI
import matplotlib.pyplot as plt
import time


if __name__ == '__main__':
    #print(response)

    price_market_draw('bitcoin', '90')
    #调用btc90天的数据形成k线图，第一个参数是代币名字，第二个天数，天数要小于等于90天

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