機器學習和量化投資：1. ccxt下載數據

使用 WSL
安裝 python pip venv，pip 用來安裝套件，venv 用來建立虛擬環境

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

建立虛擬環境

sudo python3 -m venv bot

啟用環境

source bot/bin/activate

設定 vscode

which python

/home/skka3134/folder/bot/bin/python
6. 選擇解譯器，ctrl+shift+p，選擇剛剛建立的環境 bot

7. 安裝 python 擴展

8. 安裝 ccxt，ccxt 封裝了全世界絕大多數的交易所 API，我們可以用它來下載數據，發起交易

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

實例化交易所，緩存市場數據

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

使用 exchange.fetch_ohlcv 拿到蠟燭數據，其中 ohlcv 分別代表了 o（open, 開盤價），h（high, 最高價）I (low, 最低價），c（close, 收盤價），v（volume, 交易量）。symbol，設定要查詢的加密貨幣對，time_interval 設定數據頻率為 1 天，start 為起始時間

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. 轉換數據格式方便查看，安裝 pandas

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

用 DataFrame 轉換數據，DataFrame 是一個表格型的數據結構

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. 將新的數據儲存

data.to_csv('data.csv')