大家好，这是我们团队关于量化交易系统搭建的第 N 篇分享。 最近有很多刚入行的朋友问我们：“做量化是不是得先学怎么写爬虫？” 其实，作为一个“过来人”，我们走过不少弯路。刚开始创业时，我们也天天写爬虫去扒网页数据，结果网站一改版，代码就报错。
今天想教大家一个更聪明的方法：如何利用 API 接口，像搭积木一样获取免费且稳定的加密货币数据。
第一步：为什么要用接口而不是爬虫？
如果你还在复制粘贴 Excel，或者写复杂的正则表达式去解析网页，那效率太低了。 在量化交易中，我们需要的数据必须是“干净”的。
痛点：网页数据杂乱，时间戳不统一。
解决：API 接口直接返回 JSON 格式，机器读得懂，Python 处理起来最快。
第二步：一键获取历史 K 线
做策略回测，首先得有历史数据。比如你想看比特币过去一年的走势，用 Python 的 requests 库发一个请求就搞定了。
我们一般会把拿到的数据塞进 Pandas 里，这样看起来就像一张超级强大的 Excel 表，方便后续画图或者计算均线。
import requests
import pandas as pd
url = "https://api.alltick.co/v1/crypto/ohlc"
params = {
"symbol": "BTCUSDT",
"interval": "1h",
"limit": 5000
}
resp = requests.get(url, params=params)
data = resp.json()["data"]
df = pd.DataFrame(data)
df["time"] = pd.to_datetime(df["time"], unit="ms")
print(df.head())看，只需要几行代码，几千条历史数据就整整齐齐地躺在你的电脑里了。
第三步：实时盯盘，数据自动找你
想要做实盘监控？千万别写个循环死命刷新接口，那样容易被封号。 我们要用“订阅”模式，也就是 WebSocket。这就好比你订阅了报纸，新闻会自己送到你家门口，而不是你天天跑报社去问。 代码跑起来后，只要价格一变，控制台就会立马打印出来。
import websocket
import json
def on_message(ws, message):
msg = json.loads(message)
print("最新价格:", msg["price"], "时间:", msg["time"])
ws = websocket.WebSocketApp(
"wss://api.alltick.co/v1/crypto/realtime",
on_message=on_message
)
ws.run_forever()第四步：批量整理你的专属数据库
学会了上面两招，我们就可以做一个自动化的数据下载器了。 比如我们想把 BTC、ETH、LTC 这些主流币的数据都存下来，写个循环就能搞定。 我们在开发过程中使用过 AllTick API，感觉它对新手非常友好，不需要复杂的配置就能把历史和实时数据都跑通，很适合拿来练手。
symbols = ["BTCUSDT", "ETHUSDT", "LTCUSDT"]
for symbol in symbols:
r = requests.get(
"https://api.alltick.co/v1/crypto/ohlc",
params={"symbol": symbol, "interval": "1d", "limit": 1000}
)
df = pd.DataFrame(r.json()["data"])
df["time"] = pd.to_datetime(df["time"], unit="ms")
print(symbol, df.tail(2))写在最后
搞定数据获取，是量化交易入门的第一块敲门砖。当你能熟练地把这些数据存取自如时，你离写出自己的第一个盈利策略就不远了。动手试一下吧！
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