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    如何下载比特币历史价格数据(分步指南)

    发布时间:2025-09-27 10:05:58 编辑:佚名 阅读:8
    #php
    目录
    如何以 Excel 或 CSV 格式下载比特币历史数据? 如何从 CoinGecko 网站下载比特币历史数据 如何使用 CoinGecko API 下载比特币历史数据? 在 Google 表格或 Excel 中下载比特币历史数据(无需代码) Google 表格 Microsoft Excel: 使用 Python 下载比特币历史数据 API 端点和 URL 步骤 1:先决条件 第 2 步:管理您的 API 密钥 步骤 3:设置密钥检索和 API 调用 步骤 4:测试 API 连接 步骤5:获取比特币历史价格数据 步骤 6:处理数据并将其下载到 Excel 如何下载其他加密货币的历史数据 未来发展 结论

    比特币拥有悠久而丰富的交易历史,使其成为全球分析最多的资产之一。历史价格数据不仅仅是图表上的数字,更是回测策略、洞察市场周期、理解投资者行为,甚至驱动应用程序或研究工具的基础。可靠的数据有助于交易者验证决策,研究人员检验理论,开发者构建用户信赖的功能。

    在本指南中,我们将介绍使用 CoinGecko 资源下载比特币历史价格数据的两种实用方法:

    直接从 CoinGecko 上的比特币页面导出(无需代码)。 使用CoinGecko API在电子表格或代码中实现自动访问。

    最后,您将能够检索比特币的过去价格,无论您是需要快速的 CSV 文件进行分析还是需要为您的项目提供自动数据馈送。

    如何下载比特币历史价格数据(分步指南)

    如何以 Excel 或 CSV 格式下载比特币历史数据?

    下载比特币历史数据的最快方法是直接从 CoinGecko比特币历史数据页面下载。此方法非常适合需要 CSV 或 Excel 电子表格格式的数据进行快速一次性分析的用户,因为无需注册或登录账户。

    如果您需要更细粒度的数据,CoinGecko API 提供了/coins/{id}/market_chart和/coins/{id}/ohlc等端点,用于获取历史价格和 OHLC 数据。

    如何从 CoinGecko 网站下载比特币历史数据

    按照这些简单的步骤,只需单击几下即可下载数据。

    步骤 1:导航到 CoinGecko 上的比特币硬币页面,然后单击“历史数据”选项卡。

    第 2 步:从可用选项中选择所需的时间范围(例如,过去 7 天、30 天、1 年或自定义日期)。

    步骤 3:在数据表的右上角,单击下载图标,然后选择将数据下载为CSV或XLS文件,如下所示:

    如何下载比特币历史价格数据(分步指南)

    下载后,该文件可在任何电子表格软件(例如 Excel 或 Google Sheets)中打开。数据已预先格式化,并带有清晰的列标题(日期、市值、交易量、价格),方便您创建图表、运行计算或导入其他工具。

    以下是 Microsoft Excel 中导出数据的示例:

    如何下载比特币历史价格数据(分步指南)

    如何使用 CoinGecko API 下载比特币历史数据?

    对于可重复的工作流程、精确的时间窗口或可按需刷新的数据,CoinGecko API是理想的解决方案。它允许您将比特币的历史价格直接提取到电子表格或项目中,用于分析、仪表板或回测交易策略。

    使用 API 的主要方式有两种:

    无代码:将数据直接导入 Google 表格或 Excel。 使用代码:使用 Python、JavaScript、PHP 等语言以编程方式获取数据。

    两种方法都需要 CoinGecko API 密钥。如果您没有,请按照本指南获取免费的演示 API 密钥。在本指南中,比特币的 API 币种 ID 很简单bitcoin。

    在 Google 表格或 Excel 中下载比特币历史数据(无需代码)

    如果您更喜欢无代码方法,可以使用 CoinGecko API 将比特币的历史价格数据直接提取到 Google 表格或 Excel 中。这样,您无需任何编程即可分析、绘制图表和共享数据。

    Google 表格

    您可以使用免费的 API 连接器扩展来提取数据。

    安装 API 连接器:从 Google Workspace Marketplace 添加“Mixed Analytics 的 API 连接器”扩展。

    创建新请求:在扩展中,创建一个新请求并输入历史数据的 CoinGecko API 请求 URL:

    演示 API:

    https://api.coingecko.com/api/v3/coins/bitcoin/market_chart?vs_currency=usd&days=30&interval=daily&precision=full?x_cg_demo_api_key=YOUR_API_KEY

    专业 API:

    https://pro-api.coingecko.com/api/v3/coins/bitcoin/market_chart?vs_currency=usd&days=30&interval=daily&precision=full?x_cg_pro_api_key=YOUR_API_KEY

    运行请求:执行请求将数据拉入当前工作表并以所需的格式下载数据。

    要获得带有屏幕截图的详细演练,请阅读有关如何 将加密货币价格导入 Google 表格的完整指南。

    Microsoft Excel:

    Excel 内置的 Power Query 工具可以直接从 API 获取数据。

    打开 Power Query:在 Excel 中,转到“数据”选项卡并选择“来自 Web”。

    输入API URL:在对话框中输入API请求URL:

    演示 API:

    https://api.coingecko.com/api/v3/coins/bitcoin/market_chart?vs_currency=usd&days=30&interval=daily&precision=full?x_cg_demo_api_key=YOUR_API_KEY

    专业 API:

    https://api.coingecko.com/api/v3/coins/bitcoin/market_chart?vs_currency=usd&days=30&interval=daily&precision=full?x_cg_demo_api_key=YOUR_API_KEY

    转换和加载: Power Query 编辑器将打开,允许您将 JSON 响应转换为表格,然后将其加载到工作表中以供下载和导出。

    要获得带有屏幕截图的详细演练,请阅读有关如何 将加密货币价格导入 Excel 的完整指南。

    使用 Python 下载比特币历史数据

    对于更高级或自动化的用例,您可以通过编程方式获取数据。CoinGecko API 兼容任何支持 HTTP 请求的语言,但本指南使用 Python,因为它在数据分析领域非常流行。

    API 端点和 URL

    Demo 和 Pro API 的基本 URL 为:

    演示 API: https://api.coingecko.com/api/v3 专业 API: https://pro-api.coingecko.com/api/v3

    对于历史价格数据,我们将使用/coins/{id}/market_chart端点。此端点返回指定天数的价格、市值和 24 小时交易量。

    在本节中,我们将介绍如何使用 Python 获取比特币的历史价格数据。

    步骤 1:先决条件

    1、安装 Python

    从 python.org 下载。

    建议使用3.7或以上版本。

    通过在终端或命令提示符上运行以下命令来确认安装:

    python --version

    2、创建虚拟环境

    这样可以使依赖项保持清晰且特定于项目。首先,在终端或命令提示符中运行以下命令来创建环境:

    python -m venv coingecko_env

    接下来,使用适合您的操作系统的命令激活它:

    Windows: coingecko_env\Scripts\activate macOS/Linux: source coingecko_env/bin/activate

    3、安装所需的软件包

    在您的环境中,安装以下软件包:

    请求:允许您的程序进行 API 调用(通过网络发送和接收数据)。 Pandas:一个强大的库,用于处理和组织表格数据。我们将用它来整理 API 输出。 Openpxyl:一个允许 Pandas 写入 Excel 工作簿的库。 Pathlib:一个方便的标准库工具,用于检查文件是否已经存在。

    pip install requests pandas openpxyl pathlib

    4、检查软件包是否正确安装

    您可以通过运行以下命令来确认软件包是否已安装:

    pip show requests pandas

    第 2 步:管理您的 API 密钥

    为了保证您的 API 密钥安全并且与您的代码分开,请将其存储在外部 JSON 文件中。

    创建一个名为 api_keys.json 的文件并添加您的密钥,如下所示:

    { "x-cg-demo-api-key": "YOUR_DEMO_API_KEY", "x-cg-pro-api-key": "YOUR_PRO_API_KEY" }登录后复制

    步骤 3:设置密钥检索和 API 调用

    安装先决条件并将 API 密钥安全地存储在适当的位置后,下一步是设置辅助函数 以确保:

    您的 API 密钥正在 正确加载。 该程序可以成功与 CoinGecko API 通信。

    首先,我们将设置辅助函数来加载 API 密钥并向 CoinGecko API 发出请求。get_Response ()函数将处理 API 调用,并将端点、标头和参数作为参数。这种模块化方法使代码保持简洁且可重用。

    import json from pathlib import Path import requests as rq import pandas as pd import openpyxl # required by pandas' ExcelWriter (engine="openpyxl") PUB_DEMO_URL = "https://api.coingecko.com/api/v3" PUB_PRO_URL = "https://pro-api.coingecko.com/api/v3" def get_demo_key(): # CHANGE the path if your file is elsewhere with open(r"YOUR_KEYS_FILE_PATH", "r", encoding="utf-8") as f: key_dict = json.load(f) return key_dict.get("x-cg-demo-api-key") def get_pro_key(): with open(r"YOUR_KEYS_FILE_PATH", "r", encoding="utf-8") as f: key_dict = json.load(f) return key_dict.get("x-cg-pro-api-key") def get_response(endpoint, headers=None, params=None, base_url=None): if not base_url: raise ValueError("base_url is required (use PUB_DEMO_URL or PUB_PRO_URL).") url = f"{base_url}{endpoint}" resp = rq.get(url, headers=headers, params=params, timeout=30) resp.raise_for_status() return resp.json()登录后复制

    专业提示:可在任何 API 请求中 重复使用get_Response()辅助函数。只需为每次调用提供特定的端点 (endpoint)、带有 Demo 或 Pro 键的标头 (headers )、 params和base_url作为参数即可。

    步骤 4:测试 API 连接

    在获取完整数据集之前,最好先测试一下你的设置。/ping端点是确认 API 密钥正常工作的简单方法。以下脚本会加载你的密钥,ping API,然后进行一次小型测试调用,以获取比特币的前两个数据点。

    # 0) Load key and show last 4 chars so we know it loaded key = get_Demo_key() print("Loaded demo key (last 4):", (key or "")[-4:]) headers = {"accept": "application/json", "x-cg-demo-api-key": key} base_url = PUB_DEMO_URL # 1) Ping to Authenticate ping = get_Response("/ping", headers=headers, base_url=base_url) print("PING:", ping) # 2) A small real call params = {"vs_currency": "usd", "days": "7", "interval": "daily"} mc = get_Response("/coins/bitcoin/market_chart", headers=headers, params=params, base_url=base_url) print("First 2 prices:", mc.get("prices", [])[:2])登录后复制

    如果一切正常,您应该会看到如下所示的响应:

    如何下载比特币历史价格数据(分步指南)

    步骤5:获取比特币历史价格数据

    现在,让我们使用/coins/{id}/market_chart端点来获取过去 7 天的历史数据。

    其作用:

    通过 get_Response()调用按 ID 端点的硬币历史图表数据。 将 JSON 响应存储在 mc 中。 确保定义key、headers、endpoint和params。

    key = get_Demo_key() headers = {"accept": "application/json", "x-cg-demo-api-key": key} base_url = PUB_DEMO_URL params = {"vs_currency": "usd", "days": "7", "interval": "daily"} #parameters to query upon, BTC daily data for the past 7 days mc = get_Response("/coins/bitcoin/market_chart", headers=headers, params=params, base_url=base_url )登录后复制

    步骤 6:处理数据并将其下载到 Excel

    API 响应会以单独的列表形式返回价格、市值和交易量。以下代码会处理这些原始 JSON 数据,将其组合成干净的 Pandas DataFrame,并将其保存到 Excel 工作簿中的工作表中。如果该文件已存在,它将替换该工作表,以便轻松重新运行脚本。

    #Shape the data def series_to_df(series, value_col): df = pd.DataFrame(series, columns=["ts_ms", value_col]) df["date"] = pd.to_datetime(df["ts_ms"], unit="ms") return df[["date", value_col]] df_price = series_to_df(mc.get("prices", []), "price_usd") df_mcap = series_to_df(mc.get("market_caps", []), "market_cap_usd") df_volume = series_to_df(mc.get("total_volumes", []), "volume_24h_usd") df = ( df_price.merge(df_mcap, on="date", how="left") .merge(df_volume, on="date", how="left") .sort_values("date") .reset_index(drop=True) )[["date", "price_usd", "market_cap_usd", "volume_24h_usd"]] # 3) Append to an existing workbook as a NEW sheet (or create if missing) from pathlib import Path out_path = "crypto_market_data.xlsx" # your master workbook sheet_name = "btc_7d_usd" # name the sheet for clarity if Path(out_path).exists(): # Append; if the sheet already exists, REPLACE it (safer for reruns) with pd.ExcelWriter(out_path, engine="openpyxl", mode="a", if_sheet_exists="replace") as xw: df.to_excel(xw, index=False, sheet_name=sheet_name) else: # Create the workbook and write the first sheet with pd.ExcelWriter(out_path, engine="openpyxl") as xw: df.to_excel(xw, index=False, sheet_name=sheet_name) print(f"Saved sheet '{sheet_name}' in {out_path}")def series_to_df(series, value_col): df = pd.DataFrame(series, columns=["ts_ms", value_col]) df["date"] = pd.to_datetime(df["ts_ms"], unit="ms") return df[["date", value_col]] df_price = series_to_df(mc.get("prices", []), "price_usd") df_mcap = series_to_df(mc.get("market_caps", []), "market_cap_usd") df_volume = series_to_df(mc.get("total_volumes", []), "volume_24h_usd") df = ( df_price.merge(df_mcap, on="date", how="left") .merge(df_volume, on="date", how="left") .sort_values("date") .reset_index(drop=True) )[["date", "price_usd", "market_cap_usd", "volume_24h_usd"]] out_path = "crypto_market_data.xlsx" # your master workbook sheet_name = "btc_7d_usd" # rename as you like mode = "a" if Path(out_path).exists() else "w" with pd.ExcelWriter(out_path, engine="openpyxl", mode=mode, if_sheet_exists="replace") as xw: df.to_excel(xw, index=False, sheet_name=sheet_name) print(f"Saved sheet '{sheet_name}' in {out_path}")登录后复制

    示例输出:

    如何下载比特币历史价格数据(分步指南)

    您可以通过更改以下变量来自定义输出:

    value_col:重命名列(例如,“price_in_usd”)。 sheet_name:设置 Excel 工作表的显示方式(例如“btc_30d_eur”)。 out_path:选择用于保存 Excel 工作簿的文件名或文件夹。

    专业提示:在开发过程中,运行脚本时最好保持 Excel 文件关闭,以避免写入错误。

    如何下载其他加密货币的历史数据

    虽然本指南以比特币为例,但同样的方法也适用于 CoinGecko 上数千种其他加密货币。要获取其他加密货币的数据,只需在 API 调用中替换货币 ID(例如,将“比特币”更改为“以太坊”或“solana”)。

    您可以在CoinGecko 网站的任何单个硬币页面上找到 API ID 。

    如何下载比特币历史价格数据(分步指南)

    专业提示:币种 ID 区分大小写,多个币种可能使用相似的代码。为避免错误,请务必直接从 CoinGecko 网站或我们的 API 文档获取并使用正确的 ID 。

    未来发展

    通过访问历史数据,您可以构建各种强大的工具。对于想要进一步探索的读者,以下是一些相关指南:

    回测策略:使用历史数据通过我们的加密回测指南测试交易策略的性能。 纸质交易机器人:通过构建加密纸质交易机器人在无风险环境中模拟交易。 价格预测模型:应用机器学习技术来预测未来价格,并遵循我们关于构建比特币价格预测模型的指南。

    结论

    在本指南中,我们演示了两种从 CoinGecko 下载比特币历史数据的有效方法。从网站直接导出非常适合快速手动将数据提取到 CSV 或 Excel 文件中;而 CoinGecko API 则为使用 Google Sheets、Excel 或 Python 等工具的开发者和分析师提供了强大的编程解决方案。按照概述的步骤,您可以访问丰富的历史数据,以支持您的分析、回测策略以及构建 DeFi 应用程序。

    虽然本文中使用的端点可以通过免费的 Demo API 密钥访问,但它仅提供最多 365 天的历史数据。如果您需要访问自 2013 年以来更精细的数据,并享受更高的速率限制以及专属端点的访问权限,请考虑订阅套餐。

    以上就是如何下载比特币历史价格数据(分步指南)的详细内容,更多请关注天气宝其它相关文章!

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