机器学习和量化投资：1.ccxt下载数据

1. 使用 WSL
2. 安装 python pip venv，pip 用来安装包，venv 用来创建虚拟环境

sudo apt update
sudo apt upgrade
sudo apt install python3
sudo apt install python3-pip
sudo apt install python3-venv

3. 创建虚拟环境

sudo python3 -m venv bot

4. 激活环境

source bot/bin/activate

5. 配置 vscode

which python

/home/skka3134/folder/bot/bin/python
6. 选择解释器，ctrl+shift+p，选择刚才创建的环境 bot

7. 安装 python 扩展

8. 安装 ccxt，ccxt 封装了全世界绝大多数的交易所 API，我们可以用他来下载数据，发起交易

sudo /home/skka3134/folder/bot/bin/python -m pip install ccxt

9. 实例化交易所，缓存市场数据

exchange = ccxt.binance({
    'apiKey': '',
    'secret': '',
    'enableRateLimit': True,
})
exchange.load_markets()

11. 使用 exchange.fetch_ohlcv 拿到烛线数据，其中 ohlcv 分别代表了 o（open, 开盘价）,h（high, 最高价）I (low, 最低价),c（close, 收盘价）,v（volume, 交易量）。symbol , 设置要查询的加密货币对，time_interval 设置数据频率为 1 天，start 为起始时间

symbol = 'BTC/USDT' 
time_interval = '1d' 
start = exchange.parse8601('2020-01-01T00:00:00') 
data = exchange.fetch_ohlcv(symbol=symbol, timeframe=time_interval,since=start)

12. 转换数据格式方便查看，安装 pandas

sudo /home/skka3134/folder/bot/bin/python -m pip install pandas

13. 用 DataFrame 转换数据，DataFrame 是一个表格型的数据结构

import pandas as pd
data = pd.DataFrame(data, dtype=float) 
data.columns = ['Time','Open','High','Low','Close','Volume']
data['Time'] = pd.to_datetime(data['Time'], unit='ms')

14. 将新的数据保存

data.to_csv('data.csv')