Python 如何以一分钟的间隔获取历史数据？

我需要以一分钟的间隔获取历史交易数据。
我正在尝试使用

ccxt

获取它。但我得到了几个循环值。
我做错了什么

import ccxt
import pandas as pd
import numpy as np
import time

np.set_printoptions(threshold=np.inf)

hitbtc = ccxt.hitbtc({'verbose': True})
bitmex = ccxt.bitmex()
huobi = ccxt.huobipro()
exchange = ccxt.exmo({
    'apiKey': 'K-...',
    'secret': 'S-...',
})

symbol = 'BTC/USD'
tf = '1m'
from_timestamp = exchange.parse8601('2019-01-10 00:00:00')
end = exchange.parse8601('2019-01-10 03:00:00')

# set timeframe in msecs
tf_multi = 60 * 1000
hold = 30

# make list to hold data
data = []

candle_no = (int(end) - int(from_timestamp)) / tf_multi + 1
print('downloading...')
while from_timestamp < end:
    try:
        ohlcvs = exchange.fetch_ohlcv(symbol, tf, from_timestamp)
        from_timestamp += len(ohlcvs) * tf_multi
        print(from_timestamp)
        data += ohlcvs
        print(str(len(data)) + ' of ' + str(int(candle_no)) + ' candles loaded...')
    except (ccxt.ExchangeError, ccxt.AuthenticationError, ccxt.ExchangeNotAvailable, ccxt.RequestTimeout) as error:
        print('Got an error', type(error).__name__, error.args, ', retrying in', hold, 'seconds...')
        time.sleep(hold)

header = ['t', 'o', 'h', 'l', 'c', 'v']
df = pd.DataFrame(data, columns=header)
open('btcusd.txt', 'w')
np.savetxt('btcusd.txt', df.o, fmt='%.8f')

// https://pastebin.com/xy1Ddb5z - btcusd.txt

导入ccxt
作为pd进口熊猫
将numpy作为np导入
导入时间
np.set\u打印选项（阈值=np.inf）
hitbtc=ccxt.hitbtc（{'verbose'：True}）
bitmex=ccxt.bitmex（）
huobi=ccxt.huobipro（）
exchange=ccxt.exmo({
“apiKey”：“K-…”，
“秘密”：“S-…”，
})
符号='BTC/美元'
tf='1m'
from_timestamp=exchange.parse8601（'2019-01-10 00:00:00'）
end=exchange.parse8601（'2019-01-10 03:00:00'）
#以毫秒为单位设置时间范围
tf_multi=60*1000
保持=30
#制作保存数据的列表
数据=[]
蜡烛号=（int（end）-int（从时间戳））/tf\u多+1
打印（'下载…'）
从\u时间戳<结束时：
尝试：
ohlcvs=exchange.fetch_ohlcv（符号，tf，from_时间戳）
from_timestamp+=len（ohlcvs）*tf_multi
打印（来自时间戳）
数据+=OHLCV
打印（str（len（data））+'of'+str（int（candle_no））+'candles loaded…）
除了（ccxt.ExchangeError、ccxt.AuthenticationError、ccxt.ExchangeNotAvailable、ccxt.RequestTimeout）作为错误：
打印（'出现错误'，键入（错误）。\uuuu name，error.args'，在中重试，'等待，'秒…'））
时间。睡眠（保持）
标题=['t'、'o'、'h'、'l'、'c'、'v']
df=pd.DataFrame（数据，列=标题）
打开（'btcusd.txt'，'w'）
np.savetxt（'btcusd.txt'，df.o，fmt='%.8f'）
// https://pastebin.com/xy1Ddb5z -btcusd.txt

---

这是因为在CCXT

exmo.has['fetchOHLCV']=='emulated'

中，如下所述：

请参见EXMO API中的

trades

方法的说明，它不接受任何时间范围参数，因此

fetch_ohlcv

的自变量无效，在EXMO中会被忽略

import ccxt
import pandas as pd
import numpy as np
import time
import sys  # ←---------------- ADDED

np.set_printoptions(threshold=np.inf)

hitbtc = ccxt.hitbtc({'verbose': True})
bitmex = ccxt.bitmex()
huobi = ccxt.huobipro()
exchange = ccxt.exmo({
    'apiKey': 'K-...',
    'secret': 'S-...',
})

symbol = 'BTC/USD'
tf = '1m'
from_timestamp = exchange.parse8601('2019-01-10 00:00:00')
end = exchange.parse8601('2019-01-10 03:00:00')

# set timeframe in msecs
tf_multi = 60 * 1000
hold = 30

# make list to hold data
data = []

# -----------------------------------------------------------------------------
# ADDED:
if exchange.has['fetchOHLCV'] == 'emulated':
    print(exchange.id, " cannot fetch old historical OHLCVs, because it has['fetchOHLCV'] =", exchange.has['fetchOHLCV'])
    sys.exit ()
# -----------------------------------------------------------------------------

candle_no = (int(end) - int(from_timestamp)) / tf_multi + 1
print('downloading...')
while from_timestamp < end:
    try:
        ohlcvs = exchange.fetch_ohlcv(symbol, tf, from_timestamp)
        # --------------------------------------------------------------------
        # ADDED:
        # check if returned ohlcvs are actually
        # within the from_timestamp > ohlcvs > end range
        if (ohlcvs[0][0] > end) or (ohlcvs[-1][0] > end):
            print(exchange.id, "got a candle out of range! has['fetchOHLCV'] =", exchange.has['fetchOHLCV'])
            break
        # ---------------------------------------------------------------------
        from_timestamp += len(ohlcvs) * tf_multi
        print(from_timestamp)
        data += ohlcvs
        print(str(len(data)) + ' of ' + str(int(candle_no)) + ' candles loaded...')
    except (ccxt.ExchangeError, ccxt.AuthenticationError, ccxt.ExchangeNotAvailable, ccxt.RequestTimeout) as error:
        print('Got an error', type(error).__name__, error.args, ', retrying in', hold, 'seconds...')
        time.sleep(hold)

header = ['t', 'o', 'h', 'l', 'c', 'v']
df = pd.DataFrame(data, columns=header)
open('btcusd.txt', 'w')
np.savetxt('btcusd.txt', df.o, fmt='%.8f')

// https://pastebin.com/xy1Ddb5z - btcusd.txt

导入ccxt
作为pd进口熊猫
将numpy作为np导入
导入时间
导入系统#←---------------- 补充
np.set\u打印选项（阈值=np.inf）
hitbtc=ccxt.hitbtc（{'verbose'：True}）
bitmex=ccxt.bitmex（）
huobi=ccxt.huobipro（）
exchange=ccxt.exmo({
“apiKey”：“K-…”，
“秘密”：“S-…”，
})
符号='BTC/美元'
tf='1m'
from_timestamp=exchange.parse8601（'2019-01-10 00:00:00'）
end=exchange.parse8601（'2019-01-10 03:00:00'）
#以毫秒为单位设置时间范围
tf_multi=60*1000
保持=30
#制作保存数据的列表
数据=[]
# -----------------------------------------------------------------------------
#增加：
如果exchange.has['fetchOHLCV']=='emulated'：
打印（exchange.id，“无法获取旧的历史OHLCV，因为它具有['fetchOHLCV']=”，exchange.id具有['fetchOHLCV']））
sys.exit（）
# -----------------------------------------------------------------------------
蜡烛号=（int（end）-int（从时间戳））/tf\u多+1
打印（'下载…'）
从\u时间戳<结束时：
尝试：
ohlcvs=exchange.fetch_ohlcv（符号，tf，from_时间戳）
# --------------------------------------------------------------------
#增加：
#检查返回的OHLCV是否实际有效
#在from_时间戳>ohlcvs>结束范围内
如果（OHLCV[0][0]>结束）或（OHLCV[-1][0]>结束）：
打印（exchange.id，“蜡烛超出范围！has['fetchOHLCV']=”，exchange.has['fetchOHLCV']））
打破
# ---------------------------------------------------------------------
from_timestamp+=len（ohlcvs）*tf_multi
打印（来自时间戳）
数据+=OHLCV
打印（str（len（data））+'of'+str（int（candle_no））+'candles loaded…）
除了（ccxt.ExchangeError、ccxt.AuthenticationError、ccxt.ExchangeNotAvailable、ccxt.RequestTimeout）作为错误：
打印（'出现错误'，键入（错误）。\uuuu name，error.args'，在中重试，'等待，'秒…'））
时间。睡眠（保持）
标题=['t'、'o'、'h'、'l'、'c'、'v']
df=pd.DataFrame（数据，列=标题）
打开（'btcusd.txt'，'w'）
np.savetxt（'btcusd.txt'，df.o，fmt='%.8f'）
// https://pastebin.com/xy1Ddb5z -btcusd.txt

我认为问题在于

fetch\u ohlcv

在

循环中返回重复的值。
一旦你有了
df
，就用

# Keep only needed rows
df = df[df.Timestamp <= end]
# Delete duplicate rows
df = df.drop_duplicates()

或者，如果将时间戳转换为更可读的格式（例如使用
exchange.iso8601（）

df['Close'].plot()

plt.plot(df['Date']._values, df['Close']._values)