前言
以前老有同事或朋友一直在抱怨，說十年前要買幾枚位元幣現在都發財了，還有那種說買顯卡去挖幣的，總之好像是升值了很多吧，由于小編我是一個不懂這些的人，往往也就跟風買點基金，賺也賺不了多少，虧也虧不了多少！那今天聽到他們談論這個，我就用Python探索一下它的歷史價格看看，
在這篇文章中，我們將學習如何連接到ExchangeAPI，以便檢索位元幣和其他加密貨幣的歷史價格，然后，我們將看到如何用Python來繪制位元幣的價格，matplotlib，最后，我們將計算位元幣移動平均線，并將其與位元幣歷史價格一起繪制，
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使用Python從交易所提取位元幣價格
我總是喜歡在開始我的文章的一些背景，主題涵蓋在這篇文章，然而，位元幣和加密貨幣并不需要太多的介紹，因為每個人都聽說過它們，因此，我們可以直接跳到代碼，
代碼相當簡單，首先，我們從交易所檢索歷史價格，我在用Kucoin，一種密碼交換，它不需要有一個帳戶來檢索加密貨幣價格資料，
Kucoin的所有API檔案都可以在下面找到，如前所述，我們不需要有一個帳戶的型別的分析，我們將在這篇文章，
我們從創建回傳位元幣歷史價格的API url開始編碼，并定義我們的引數，在本例中，我們將使用BTC-USDT對檢索位元幣價格，我們要識訓最近400天的每日價格，
注意：為了便于參考，我在文章末尾添加了完整的代碼，并設定了適當的Python格式，
import requests
from datetime import datetime
from time import time
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
base_url = "https://api.kucoin.com"
coin_pair = "BTC-USDT" #BTC-USDT
frequency = "1day" #1hour 4hour 1min
#get timestamp date of today in seconds
now_is = int(time())
days = 400
#sec min hour days
days_delta = 60 * 60 * 24 * days
start_At = now_is - days_delta
#print(now_is)
price_url = f"/api/v1/market/candles?type={frequency}&symbol={coin_pair}&startAt={start_At}&endAt={now_is}"接下來，我們向KucoinAPI端點發出請求，該端點將在Python字典中回傳所有請求的位元幣價格資料，
price_dict = {}
prices = requests.get(base_url+price_url).json()
print(prices)正如你在下面看到的，價格現在是一本包含位元幣歷史價格的字典，鍵內
資料
我們有一份名單，串列中的每個元素都是給定一天的價格，因此，我們需要回圈遍歷這個串列中的每個元素，并提取日期和價格，
使用Python從交易所提取位元幣價格
我們將提取的資料存盤在一個名為
價格表
，需要注意的是，我們需要將日期從時間戳轉換為可讀格式(即13-10-2020年)，為此，我們使用
Datetime.fromtimestamp
功能，
然后，我們希望將資料轉換為pandas資料，熊貓讓我們非常容易地用Python和matplotlib繪制位元幣的價格：
for item in prices['data']:
#convert date from timestamp to Y M D
date_converted = datetime.fromtimestamp(int(item[0])).strftime("%Y-%m-%d")
price_dict[date_converted] = item[2]
priceDF = pd.DataFrame(price_dict,index=["price"]).T
#Convert prices into a float
priceDF['price'] = priceDF['price'].astype(float)
#convert dates to datetime from object
priceDF.index = pd.to_datetime(priceDF.index)
#reverse dates
priceDF = priceDF.iloc[::-1]
print(priceDF)計算位元幣移動平均數
接下來，我們計算200天和50天的位元幣移動平均值，移動平均線是衡量位元幣當前價格與過去趨勢相比表現如何的非常有用的指標， 完整代碼點這里獲取
移動平均線是在技術分析，為了了解更多關于移動平均線的知識，大家可以找相應檔案學習
要使用Python計算位元幣移動平均值，我們只需按照下面的代碼來計算，然后，我們使用matplotlib繪制移動平均值和位元幣價格，
#moving_average 200 days(
priceDF['200MA'] = priceDF['price'].rolling(200).mean()
priceDF['52MA'] = priceDF['price'].rolling(52).mean()
priceDF
#plot
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(priceDF[['price','200MA','52MA']])
# Rotate and align the tick labels so they look better.
fig.autofmt_xdate()
ax.legend(['price','200MA','52MA'])
# Use a more precise date string for the x axis locations in the toolbar.
plt.show()結語
在過去幾天里，位元幣價格大幅下跌，目前交易低于52天移動平均線，即將突破200移動平均線，這是一個很好的跡象，表明位元幣和密碼顯然處于看跌市場，
請注意，該分析不是很準確的資料，目的是演示Python的一些技巧，不應用于作出投資決定，
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