BitMEX数据科学工具：利用Python分析交易数据

使用python获取BitMEX交易数据，需要先访问它的API。 BitMEX提供历史回测数据接口，可以利用Python的requests库查询数据，然后返回JSON格式的数据对象，之后使用Python的pandas模块对数据进行清洗并存储，再对行情的价格，交易量等指标进行分析。对于新手来说，绘制K线图和成交量等图表可以使用python中的matplotlib或者seaborn库进行代码编辑，注意获取到的历史数据的时间戳处理方式。 还有就是BitMEX官方仓库里有很多优秀的开源项目，可以看看别人的项目是如何设计与编写代码的，在学习的过程中不断总结自己的经验和思考。

如何利用Python语言在BitMEX里进行数据分析： 1、通过其api接口获取数据，一般使用的是requests库

数据分析：Pandas数据科学库是必要的，因为需要使用它来清洗、整理和汇总数据，并从不同角度（例如时间、价格和交易量）分析趋势

想要可视化，直接装matplotlib或是seaborn就行，官网和网上的例子就很多，很容易上手

可以使用 Python 爬虫爬取 Bitmex 的接口公开数据，然后使用 pandas 处理。 再使用 matplotlib 或者 plotly 出 K 线及交易量图。 使用 numpy 进行指标计算，如：均线 RSI等。 如果有条件可以研究一下订单簿的数据。 但是 Bitmex 比较坑的是 API 接口访问次数有限制，一天大概最多能访问10次左右。 尝试下 Jupyter Notebook ，比较方便编写。 练练手就好。