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TradingView金融数据提取终极指南：3步实现高效市场分析

【免费下载链接】TradingView-data-scraperExtract price and indicator data from TradingView charts to create ML datasets项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/TradingView-data-scraper

想要快速获取TradingView上的专业金融数据？这款开源的数据提取工具将彻底改变你的投资分析方式！无论你是量化交易员、金融分析师还是数据科学家，都能在几分钟内轻松获取完整的历史价格和技术指标数据，为你的投资决策提供坚实的数据支撑。

🔥 为什么这款工具如此受欢迎？

在金融市场分析中，获取准确、完整的历史数据是成功的关键。传统的数据收集方法往往需要复杂的API调用和繁琐的数据清洗过程，而这款工具直接将整个过程简化为简单的几个步骤。

核心价值亮点：

• 🚀 一键导出TradingView图表所有数据
• 📊 同时获取价格和技术指标信息
• 💾 标准CSV格式便于后续处理
• 🆓 完全免费开源，代码透明可信

🛠️ 快速开始：从安装到使用的完整流程

环境准备与安装

首先获取项目代码并准备运行环境：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/TradingView-data-scraper cd TradingView-data-scraper pip3 install -r requirements.txt

多种运行模式选择

根据你的使用需求选择最适合的运行方式：

本地开发模式- 适合个人使用和调试：

python app.py

云端部署模式- 适合团队共享和长期运行：

python runp-heroku.py

📈 数据提取能力深度解析

基础市场数据

• 完整的OHLC价格数据（开盘、最高、最低、收盘）
• 精确的成交量信息
• 标准化的时间戳序列

技术分析指标

• 用户添加的所有技术分析指标
• 多时间周期的数据对比
• 完整的指标参数记录

💼 实际应用场景全揭秘

AI模型训练数据准备

为机器学习算法提供丰富、高质量的训练数据源。工具支持批量处理多个图表，轻松构建大规模数据集。

技术分析研究验证

获取历史数据进行各种技术分析方法的验证，为投资策略提供可靠的数据基础。

量化交易策略回测

为交易系统提供完整的历史数据，进行精准的回测分析和策略优化。

❓ 常见问题与解决方案

数据提取失败排查

确保使用正确的TradingView图表链接格式，应该是用户发布的图表URL，而非普通的证券图表页面。

提升成功率的关键技巧

• 选择包含足够历史数据范围的图表
• 合理控制技术指标数量
• 优先在本地环境测试运行

数据格式完全掌握

生成的CSV文件包含标准列：

• time：精确时间戳
• open：开盘价格
• high：最高价格
• low：最低价格
• close：收盘价格
• volume：成交量数据
• change：涨跌百分比

🎯 核心优势总结

这款TradingView数据提取工具为金融从业者提供了一个简单、高效、可靠的数据收集解决方案。它大大简化了传统的数据获取流程，让你能够将更多精力投入到核心的数据分析和策略开发工作中。

无论你是刚开始接触金融数据分析的新手，还是经验丰富的专业人士，这款工具都能为你的工作带来显著的效率提升。立即开始使用，体验高效数据收集带来的便利吧！

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