Import pandas als pd von binance.client Import AsyncClient von Datetime importieren Datetime, Timedelta Import aiohttp Import von json def utc_to_local ((utc_dt):# Umgewandelt in Pekingzeit local_tz = datetime.timezone ((datetime.timedelta ((hours=8)) # östliche Zeitzone acht local_dt = utc_dt.replace ((tzinfo=datetime.timezone.utc).astimezone ((local_tz)) zurück local_dt

Binance-Client wird asynchron initialiert

async def init_client (): Client = warten AsyncClient.create ((api_key=api_key, api_secret=api_secret)

return client

Asynchronisierte Datenerfassung von K-Linien

Async def get_klines ((Client, Symbol, Startzeit, Endzeit, Intervall): klines = warten client.futures_klines ((symbol=symbol, interval=interval, startTime=start_time.timestamp))) *1000, endTime=end_time.timestamp))) *1000) df = pd.DataFrame(Klinien, Spalten=[Zeitstempel, offener, hoher, niedriger, schließender, volumen, schließender_Zeit, quote_asset_volume, Anzahl_von_Handlungen, taker_buy_base_asset_volume, taker_buy_quote_asset_volume, ignorieren]) df[zeitstempel] = pd.to_datetime(df[zeitstempel], Einheit=ms) df[close_time] = pd.to_datetime(df[close_time], Einheit=ms) df.set_index ((Zeitstempel, inplace=True) df.drop(Spalten=[close_time, ignore], inplace=True) df = df.astype ((float) Rückgabe df

Binance-Client als Synchronisierung abschalten

Async def close_client ((Client): Warten Sie auf den Client.close_connection ((()

Asynchrone Ausführung der Hauptfunktion

Async def main (: Client = warten auf init_client # Zugriff auf alle USDT-Permanenten-Kontrakte exchange_info = await client.Futures_exchange_info ((() symbols = [symbol_info [symbol] for symbol_info in exchange_info [symbols] if symbol_info [contractType] == PERPETUAL and symbol_info [quoteAsset] == USDT # Erstellen eines leeren Datenrahmens df = pd.DataFrame ((columns=[Symbol-Tab, Open-Tab, High-Tab, Low-Tab, Close-Tab, Change-Tab, Volume-Tab]) df.set_index ((Symbol, inplace=True)

# 将所有交易对添加到 DataFrame 中
for symbol in symbols:
    df.loc[symbol] = [None] * len(df.columns)
# 遍历所有交易对
for symbol in symbols:
    # 设置起止时间
    start_time = datetime.utcnow() - timedelta(minutes=16)#开始时间为16分钟前
    end_time = datetime.utcnow()
    try:
   # 获取M15k线
        current_klines = await get_klines(client, symbol, end_time - timedelta(minutes=15), end_time, '15m')
    except Exception as e:
        Log(f"An error occurred: {e}")
        current_klines = []
    # 将数据存入 DataFrame
   # 更新对应的行
    df.loc[symbol, 'Open'] = current_klines['open'].iloc[-1]
    df.loc[symbol, 'High'] = current_klines['high'].iloc[-1]
    df.loc[symbol, 'Low'] = current_klines['low'].iloc[-1]
    df.loc[symbol, 'Close'] = current_klines['close'].iloc[-1]
    df.loc[symbol, 'Change'] = current_change
    df.loc[symbol, 'Volume'] = current_klines['volume'].iloc[-1]

# 关闭客户端
Log(df)
await close_client(client)

Ausführen von Asynchronisierungsverfahren

wennName == ‘Haupt: Einfuhrvertrag Das ist nicht wahr.

Der Zweck ist es, die Pünktlichkeitsdaten für alle Vertragsgelder gegenüber dem M15 zu erhalten.

Log ((df) ist nach einem Mal fehlerhaft; d.h. nach einem Update aller Symbolpreise und dergleichen: Traceback (most recent call last): File Bar, line 1246, inDas ist nicht der Fall.Datei , Zeile 147, in TypeError: Objekt des Typs coroutine ist kein JSON-serializierbares Sys:1: LaufzeitWarnung: coroutine main wurde nie erwartet

ChatGpt hat es auch nicht geschafft.