区块链数据分析之保存币安历史数据

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最近币圈大跌，作为一棵吊在高处的韭菜，还是觉得好好的做开发比跟风靠谱多了，遂静下心来，好好的写点文章，做点数据分析，抓取进阶下。

接触区块链其实在三年前，一个朋友就提醒我们多关注区块链，那个时候的我们还是少不更事的认为那个虚的东西又撒好玩的，到现在回首看，眼界比技能和运气要重要得多。做人没有好的眼光，上不去的，还是捡起来好好的分析下区块链技术，后续会多些一些。

言归正传，最近在分析各个交易所的数据，对接了几个交易所（bitflyer， coincheck， binance，btcbox）后续在对接一些其他的。首先作为技术出身，还是好好的做数据分析吧，先爬一些数据下来，就到处找相关的接口文档，然后通过python来把数据抓下来。这块就需要大家提供的访问api，有很多人写了交易所第三方的访问api，发布在github上，我们就使用这些api来访问以获取数据。

看了好几篇文章，第一篇先给澳大利亚的一个大叔级高手打广告，翻译下他的文章，这个哥们写了好几个交易所的获取客户端。

原文链接： https://sammchardy.github.io/binance/2018/01/08/historical-data-download-binance.html

正文

任何交易策略的基础都是有一个好的回测方案，如果你没有数据，就没法回测，数据还是很重要的。

在这篇文章中，我将详细描述通过Binance API在指定时间范围内下载和保存币安的历史K线数据。

这个例子不需要有币安的账户，直接访问公开的API即可。

首先需要处理时间格式

因为币安服务器只接受毫秒级别的时间戳的时间段，所以需要将工作日时间转换为毫秒时间戳。

本次使用强大的python来进行处理，安装dateparser包。命令如下：

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pip install dateparser

我们可以得写个函数将日期字符串直接转换成毫秒格式。例子如下：

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print(date_to_milliseconds("January 01, 2018"))
print(date_to_milliseconds("11 hours ago UTC"))
print(date_to_milliseconds("now UTC"))

获取币安的K线数据

现在我们希望通过 get_klines API来获取实际的交易量数据。

先看下接口参数：

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symbol - e.g ETHBTC  币种数据
interval - one of (1m, 3m, 5m, 15m, 30m, 1h, 2h, 4h, 6h, 8h, 12h, 1d, 3d, 1w, 1M) 时间范围
limit - max 500  限制条数
startTime - milliseconds  开始时间 单位毫秒
endTime - milliseconds    结束时间 单位毫秒

因为一次最多取500条，如果时间范围比较大，我们得循环获取。

返回结果格式：

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[
    1499040000000,      # Open time 
    "0.01634790",       # Open
    "0.80000000",       # High
    "0.01575800",       # Low
    "0.01577100",       # Close
    "148976.11427815",  # Volume
    1499644799999,      # Close time
    "2434.19055334",    # Quote asset volume
    308,                # Number of trades
    "1756.87402397",    # Taker buy base asset volume
    "28.46694368",      # Taker buy quote asset volume
    "17928899.62484339" # Ignore
  ]

我们把返回的结果都存储起来，有多少存多少。

币安时间间隔intervals

参数中的intervals是一个字符串，一次请求只能是在某个范围内，一次限制是500，所以需要获取较长时间段数据的话，需要对时间间隔进行毫秒转换。将API中设定的时间，转换成毫秒， 例子如下：

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from binance.client import Client

print(interval_to_milliseconds(Client.KLINE_INTERVAL_1MINUTE))
print(interval_to_milliseconds(Client.KLINE_INTERVAL_30MINUTE))
print(interval_to_milliseconds(KLINE_INTERVAL_1WEEK))

获取K线数据

准备好了之后，我们开始写方法来获取历史数据。 我们通过时间范围和intervals间隔参数很容易的获取。例子如下：

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from binance.client import Client

# fetch 1 minute klines for the last day up until now
klines = get_historical_klines("BNBBTC", Client.KLINE_INTERVAL_1MINUTE, "1 day ago UTC")

# fetch 30 minute klines for the last month of 2017
klines = get_historical_klines("ETHBTC", Client.KLINE_INTERVAL_30MINUTE, "1 Dec, 2017", "1 Jan, 2018")

# fetch weekly klines since it listed
klines = get_historical_klines("NEOBTC", KLINE_INTERVAL_1WEEK, "1 Jan, 2017")

完整的代码可以从python-binance项目的例子中获取，链接： examples folder

保存到文件

获取到的数据后存到文件以方便后面使用。代码如下：

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import json
from binance.client import Client

symbol = "ETHBTC"
start = "1 Dec, 2017"
end = "1 Jan, 2018"
interval = Client.KLINE_INTERVAL_30MINUTE

klines = get_historical_klines(symbol, interval, start, end)

# open a file with filename including symbol, interval and start and end converted to milliseconds
with open(
    "Binance_{}_{}_{}-{}.json".format(
        symbol, 
        interval, 
        date_to_milliseconds(start),
        date_to_milliseconds(end)
    ),
    'w' # set file write mode
) as f:
    f.write(json.dumps(klines))

打赏功能

这些好的方法，已经添加到python-binance方便大家使用。

date_to_milliseconds 和 interval_to_milliseconds已经添加到binance.helpers中。get_historical_klines已经添加到finance.client中，直接调用即可。代码如下：

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import json
from binance.client import Client

client = Client("", "")

klines = client.get_historical_klines("ETHBTC", Client.KLINE_INTERVAL_30MINUTE, "1 Dec, 2017", "1 Jan, 2018")

接下来

使用这些获取的数据，我们可以在后续的回测中使用。

使用Kucoin交易所的用户同样使用python-kucoin 也有这些功能。

后续还会写一些使用 pandas 和 TA-Lib 来进行简单的回测的文章。

结语

sammchardy 是一个很帅的澳洲哥们，大家可以在twitter上关注他， 作为开源的api客户端，写的也非常的便捷，对于这样有分享的精神的哥们，大家是不是给点打赏呢，他也给了Donate地址了。大家可以查看原文。

我在最后也贴下全文例子的链接：

save_historical_data.py 大家可以下下来实际的跑一下试试。

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import time
import dateparser
import pytz
import json

from datetime import datetime
from binance.client import Client


def date_to_milliseconds(date_str):
    """Convert UTC date to milliseconds
    If using offset strings add "UTC" to date string e.g. "now UTC", "11 hours ago UTC"
    See dateparse docs for formats http://dateparser.readthedocs.io/en/latest/
    :param date_str: date in readable format, i.e. "January 01, 2018", "11 hours ago UTC", "now UTC"
    :type date_str: str
    """
    # get epoch value in UTC
    epoch = datetime.utcfromtimestamp(0).replace(tzinfo=pytz.utc)
    # parse our date string
    d = dateparser.parse(date_str)
    # if the date is not timezone aware apply UTC timezone
    if d.tzinfo is None or d.tzinfo.utcoffset(d) is None:
        d = d.replace(tzinfo=pytz.utc)

    # return the difference in time
    return int((d - epoch).total_seconds() * 1000.0)


def interval_to_milliseconds(interval):
    """Convert a Binance interval string to milliseconds
    :param interval: Binance interval string 1m, 3m, 5m, 15m, 30m, 1h, 2h, 4h, 6h, 8h, 12h, 1d, 3d, 1w
    :type interval: str
    :return:
         None if unit not one of m, h, d or w
         None if string not in correct format
         int value of interval in milliseconds
    """
    ms = None
    seconds_per_unit = {
        "m": 60,
        "h": 60 * 60,
        "d": 24 * 60 * 60,
        "w": 7 * 24 * 60 * 60
    }

    unit = interval[-1]
    if unit in seconds_per_unit:
        try:
            ms = int(interval[:-1]) * seconds_per_unit[unit] * 1000
        except ValueError:
            pass
    return ms


def get_historical_klines(symbol, interval, start_str, end_str=None):
    """Get Historical Klines from Binance
    See dateparse docs for valid start and end string formats http://dateparser.readthedocs.io/en/latest/
    If using offset strings for dates add "UTC" to date string e.g. "now UTC", "11 hours ago UTC"
    :param symbol: Name of symbol pair e.g BNBBTC
    :type symbol: str
    :param interval: Biannce Kline interval
    :type interval: str
    :param start_str: Start date string in UTC format
    :type start_str: str
    :param end_str: optional - end date string in UTC format
    :type end_str: str
    :return: list of OHLCV values
    """
    # create the Binance client, no need for api key
    client = Client("", "")

    # init our list
    output_data = []

    # setup the max limit
    limit = 500

    # convert interval to useful value in seconds
    timeframe = interval_to_milliseconds(interval)

    # convert our date strings to milliseconds
    start_ts = date_to_milliseconds(start_str)

    # if an end time was passed convert it
    end_ts = None
    if end_str:
        end_ts = date_to_milliseconds(end_str)

    idx = 0
    # it can be difficult to know when a symbol was listed on Binance so allow start time to be before list date
    symbol_existed = False
    while True:
        # fetch the klines from start_ts up to max 500 entries or the end_ts if set
        temp_data = client.get_klines(
            symbol=symbol,
            interval=interval,
            limit=limit,
            startTime=start_ts,
            endTime=end_ts
        )

        # handle the case where our start date is before the symbol pair listed on Binance
        if not symbol_existed and len(temp_data):
            symbol_existed = True

        if symbol_existed:
            # append this loops data to our output data
            output_data += temp_data

            # update our start timestamp using the last value in the array and add the interval timeframe
            start_ts = temp_data[len(temp_data) - 1][0] + timeframe
        else:
            # it wasn't listed yet, increment our start date
            start_ts += timeframe

        idx += 1
        # check if we received less than the required limit and exit the loop
        if len(temp_data) < limit:
            # exit the while loop
            break

        # sleep after every 3rd call to be kind to the API
        if idx % 3 == 0:
            time.sleep(1)

    return output_data


symbol = "ETHBTC"
start = "1 Dec, 2017"
end = "1 Jan, 2018"
interval = Client.KLINE_INTERVAL_30MINUTE

klines = get_historical_klines(symbol, interval, start, end)

# open a file with filename including symbol, interval and start and end converted to milliseconds
with open(
    "Binance_{}_{}_{}-{}.json".format(
        symbol,
        interval,
        date_to_milliseconds(start),
        date_to_milliseconds(end)
    ),
    'w'  # set file write mode
) as f:
    f.write(json.dumps(klines))

执行例子:

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python3 save_historical_data.py

生成文件：

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Binance_ETHBTC_30m_1512086400000-1514764800000.json

返回结果例子：

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  [
    1512086400000,
    "0.04368400",
    "0.04375100",
    "0.04334200",
    "0.04366500",
    "2081.85600000",
    1512088199999,
    "90.79655078",
    3904,
    "976.19100000",
    "42.59074736",
    "271480.34213668"
  ],
  [
    1512088200000,
    "0.04360200",
    "0.04369900",
    "0.04325100",
    "0.04350100",
    "2420.48100000",
    1512089999999,
    "105.27683806",
    2775,
    "1133.24800000",
    "49.31486895",
    "271300.32546398"
  ],
  [
    1512090000000,
    "0.04350100",
    "0.04379400",
    "0.04304900",
    "0.04370500",
    "2192.51500000",
    1512091799999,
    "95.48824264",
    2359,
    "1029.30200000",
    "44.86783356",
    "271143.81327337"
  ],
  [
    1512091800000,
    "0.04374900",
    "0.04392000",
    "0.04361300",
    "0.04378100",
    "1482.24800000",
    1512093599999,
    "64.86877196",
    2112,
    "704.81600000",
    "30.85380066",
    "271394.84389969"
  ],
  [
    1512093600000,
    "0.04375800",
    "0.04424900",
    "0.04364800",
    "0.04403800",
    "2073.49800000",
    1512095399999,
    "90.95341447",
    2763,
    "996.44700000",
    "43.72006243",
    "271126.63134592"
  ],
  [
    1512095400000,
    "0.04400500",
    "0.04421400",
    "0.04380000",
    "0.04389900",
    "1675.47800000",
    1512097199999,
    "73.62046216",
    1817,
    "808.25500000",
    "35.52008528",
    "271368.11447690"
  ],
  [
    1512097200000,
    "0.04390400",
    "0.04413600",
    "0.04364200",
    "0.04400500",
    "2138.10400000",
    1512098999999,
    "93.95901243",
    2260,
    "1157.93700000",
    "50.88996640",
    "271143.40315253"
  ]
]

大家可以试试，在后续回测中可以用到。

如果大家遇到报错，请升级下cryptography的包，命令如下：

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pip3 install -U cryptography

后续我也会多些一些原创的区块链技术方面的文章。

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