如何下載比特幣歷史價格數據（分步指南）
比特幣擁有悠久而豐富的交易歷史，使其成為全球分析最多的資產之一。歷史價格數據不僅僅是圖表上的數字，更是回測策略、洞察市場周期、理解投資者行為，甚至驅動應用程序或研究工具的基礎?？煽康臄祿兄诮灰渍唑炞C決策，研究人員檢驗理論，開發(fā)者構建用戶信賴的功能。
在本指南中，我們將介紹使用 CoinGecko 資源下載比特幣歷史價格數據的兩種實用方法：
- 直接從 CoinGecko 上的比特幣頁面導出（無需代碼）。
- 使用CoinGecko API在電子表格或代碼中實現(xiàn)自動訪問。
最后，您將能夠檢索比特幣的過去價格，無論您是需要快速的 CSV 文件進行分析還是需要為您的項目提供自動數據饋送。
如何以 Excel 或 CSV 格式下載比特幣歷史數據？
下載比特幣歷史數據的最快方法是直接從 CoinGecko比特幣歷史數據頁面下載。此方法非常適合需要 CSV 或 Excel 電子表格格式的數據進行快速一次性分析的用戶，因為無需注冊或登錄賬戶。
如果您需要更細粒度的數據，CoinGecko API 提供了/coins/{id}/market_chart和/coins/{id}/ohlc等端點，用于獲取歷史價格和 OHLC 數據。
如何從 CoinGecko 網站下載比特幣歷史數據
按照這些簡單的步驟，只需單擊幾下即可下載數據。
步驟 1：導航到 CoinGecko 上的比特幣硬幣頁面，然后單擊“歷史數據”選項卡。
第 2 步：從可用選項中選擇所需的時間范圍（例如，過去 7 天、30 天、1 年或自定義日期）。
步驟 3：在數據表的右上角，單擊下載圖標，然后選擇將數據下載為CSV或XLS文件，如下所示：
下載后，該文件可在任何電子表格軟件（例如 Excel 或 Google Sheets）中打開。數據已預先格式化，并帶有清晰的列標題（日期、市值、交易量、價格），方便您創(chuàng)建圖表、運行計算或導入其他工具。
以下是 Microsoft Excel 中導出數據的示例：
如何使用 CoinGecko API 下載比特幣歷史數據？
對于可重復的工作流程、精確的時間窗口或可按需刷新的數據，CoinGecko API是理想的解決方案。它允許您將比特幣的歷史價格直接提取到電子表格或項目中，用于分析、儀表板或回測交易策略。
使用 API 的主要方式有兩種：
- 無代碼：將數據直接導入 Google 表格或 Excel。
- 使用代碼：使用 Python、JavaScript、PHP 等語言以編程方式獲取數據。
兩種方法都需要 CoinGecko API 密鑰。如果您沒有，請按照本指南獲取免費的演示 API 密鑰。在本指南中，比特幣的 API 幣種 ID 很簡單bitcoin。
在 Google 表格或 Excel 中下載比特幣歷史數據（無需代碼）
如果您更喜歡無代碼方法，可以使用 CoinGecko API 將比特幣的歷史價格數據直接提取到 Google 表格或 Excel 中。這樣，您無需任何編程即可分析、繪制圖表和共享數據。
Google 表格
您可以使用免費的 API 連接器擴展來提取數據。
安裝 API 連接器：從 Google Workspace Marketplace 添加“Mixed Analytics 的 API 連接器”擴展。
創(chuàng)建新請求：在擴展中，創(chuàng)建一個新請求并輸入歷史數據的 CoinGecko API 請求 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
專業(yè) 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
運行請求：執(zhí)行請求將數據拉入當前工作表并以所需的格式下載數據。
要獲得帶有屏幕截圖的詳細演練，請閱讀有關如何 將加密貨幣價格導入 Google 表格的完整指南。
Microsoft Excel：
Excel 內置的 Power Query 工具可以直接從 API 獲取數據。
打開 Power Query：在 Excel 中，轉到“數據”選項卡并選擇“來自 Web”。
輸入API URL：在對話框中輸入API請求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
專業(yè) 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
轉換和加載： Power Query 編輯器將打開，允許您將 JSON 響應轉換為表格，然后將其加載到工作表中以供下載和導出。
要獲得帶有屏幕截圖的詳細演練，請閱讀有關如何 將加密貨幣價格導入 Excel 的完整指南。
使用 Python 下載比特幣歷史數據
對于更高級或自動化的用例，您可以通過編程方式獲取數據。CoinGecko API 兼容任何支持 HTTP 請求的語言，但本指南使用 Python，因為它在數據分析領域非常流行。
API 端點和 URL
Demo 和 Pro API 的基本 URL 為：
- 演示 API：
https://api.coingecko.com/api/v3 - 專業(yè) API：
https://pro-api.coingecko.com/api/v3
對于歷史價格數據，我們將使用/coins/{id}/market_chart端點。此端點返回指定天數的價格、市值和 24 小時交易量。
在本節(jié)中，我們將介紹如何使用 Python 獲取比特幣的歷史價格數據。
步驟 1：先決條件
1、安裝 Python
從 python.org 下載。
建議使用3.7或以上版本。
通過在終端或命令提示符上運行以下命令來確認安裝：
python --version
2、創(chuàng)建虛擬環(huán)境
這樣可以使依賴項保持清晰且特定于項目。首先，在終端或命令提示符中運行以下命令來創(chuàng)建環(huán)境：
python -m venv coingecko_env
接下來，使用適合您的操作系統(tǒng)的命令激活它：
- Windows： coingecko_env\Scripts\activate
- macOS/Linux： source coingecko_env/bin/activate
3、安裝所需的軟件包
在您的環(huán)境中，安裝以下軟件包：
- 請求：允許您的程序進行 API 調用（通過網絡發(fā)送和接收數據）。
- Pandas：一個強大的庫，用于處理和組織表格數據。我們將用它來整理 API 輸出。
- Openpxyl：一個允許 Pandas 寫入 Excel 工作簿的庫。
- Pathlib：一個方便的標準庫工具，用于檢查文件是否已經存在。
pip install requests pandas openpxyl pathlib
4、檢查軟件包是否正確安裝
您可以通過運行以下命令來確認軟件包是否已安裝：
pip show requests pandas
第 2 步：管理您的 API 密鑰
為了保證您的 API 密鑰安全并且與您的代碼分開，請將其存儲在外部 JSON 文件中。
創(chuàng)建一個名為 api_keys.json 的文件并添加您的密鑰，如下所示：
{
"x-cg-demo-api-key": "YOUR_DEMO_API_KEY",
"x-cg-pro-api-key": "YOUR_PRO_API_KEY"
}步驟 3：設置密鑰檢索和 API 調用
安裝先決條件并將 API 密鑰安全地存儲在適當的位置后，下一步是設置輔助函數 以確保：
- 您的 API 密鑰正在 正確加載。
- 該程序可以成功與 CoinGecko API 通信。
首先，我們將設置輔助函數來加載 API 密鑰并向 CoinGecko API 發(fā)出請求。get_Response ()函數將處理 API 調用，并將端點、標頭和參數作為參數。這種模塊化方法使代碼保持簡潔且可重用。
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()專業(yè)提示：可在任何 API 請求中 重復使用get_Response()輔助函數。只需為每次調用提供特定的端點 (endpoint)、帶有 Demo 或 Pro 鍵的標頭 (headers )、 params和base_url作為參數即可。
步驟 4：測試 API 連接
在獲取完整數據集之前，最好先測試一下你的設置。/ping端點是確認 API 密鑰正常工作的簡單方法。以下腳本會加載你的密鑰，ping API，然后進行一次小型測試調用，以獲取比特幣的前兩個數據點。
# 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])如果一切正常，您應該會看到如下所示的響應：
步驟5：獲取比特幣歷史價格數據
現(xiàn)在，讓我們使用/coins/{id}/market_chart端點來獲取過去 7 天的歷史數據。
其作用：
- 通過 get_Response()調用按 ID 端點的硬幣歷史圖表數據。
- 將 JSON 響應存儲在 mc 中。
- 確保定義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 )步驟 6：處理數據并將其下載到 Excel
API 響應會以單獨的列表形式返回價格、市值和交易量。以下代碼會處理這些原始 JSON 數據，將其組合成干凈的 Pandas DataFrame，并將其保存到 Excel 工作簿中的工作表中。如果該文件已存在，它將替換該工作表，以便輕松重新運行腳本。
#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}")示例輸出：
您可以通過更改以下變量來自定義輸出：
- value_col：重命名列（例如，“price_in_usd”）。
- sheet_name：設置 Excel 工作表的顯示方式（例如“btc_30d_eur”）。
- out_path：選擇用于保存 Excel 工作簿的文件名或文件夾。
專業(yè)提示：在開發(fā)過程中，運行腳本時最好保持 Excel 文件關閉，以避免寫入錯誤。
如何下載其他加密貨幣的歷史數據
雖然本指南以比特幣為例，但同樣的方法也適用于 CoinGecko 上數千種其他加密貨幣。要獲取其他加密貨幣的數據，只需在 API 調用中替換貨幣 ID（例如，將“比特幣”更改為“以太坊”或“solana”）。
您可以在CoinGecko 網站的任何單個硬幣頁面上找到 API ID 。
專業(yè)提示：幣種 ID 區(qū)分大小寫，多個幣種可能使用相似的代碼。為避免錯誤，請務必直接從 CoinGecko 網站或我們的 API 文檔獲取并使用正確的 ID 。
未來發(fā)展
通過訪問歷史數據，您可以構建各種強大的工具。對于想要進一步探索的讀者，以下是一些相關指南：
- 回測策略：使用歷史數據通過我們的加密回測指南測試交易策略的性能。
- 紙質交易機器人：通過構建加密紙質交易機器人在無風險環(huán)境中模擬交易。
- 價格預測模型：應用機器學習技術來預測未來價格，并遵循我們關于構建比特幣價格預測模型的指南。
結論
在本指南中，我們演示了兩種從 CoinGecko 下載比特幣歷史數據的有效方法。從網站直接導出非常適合快速手動將數據提取到 CSV 或 Excel 文件中；而 CoinGecko API 則為使用 Google Sheets、Excel 或 Python 等工具的開發(fā)者和分析師提供了強大的編程解決方案。按照概述的步驟，您可以訪問豐富的歷史數據，以支持您的分析、回測策略以及構建 DeFi 應用程序。
雖然本文中使用的端點可以通過免費的 Demo API 密鑰訪問，但它僅提供最多 365 天的歷史數據。如果您需要訪問自 2013 年以來更精細的數據，并享受更高的速率限制以及專屬端點的訪問權限，請考慮訂閱套餐。
以上就是如何下載比特幣歷史價格數據（分步指南）的詳細內容，更多關于比特幣歷史價格數據下載指南的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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