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from binance import Client
import datetime
import pandas as pd
# 初始化客户端
client = Client()
# 获取历史k线数据
def get_binance_btc_data(symbol='BTCUSDT', interval='1h', lookback_days=365*3):
    end_time = datetime.datetime.now()
    start_time = end_time - datetime.timedelta(days=lookback_days)
    klines = client.get_historical_klines(
        symbol,
        interval,
        start_str=start_time.strftime("%d %b %Y %H:%M:%S"),
        end_str=end_time.strftime("%d %b %Y %H:%M:%S")
    )
    df = pd.DataFrame(klines, columns=[
        'timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume',
        'close_time', 'quote_asset_volume', 'number_of_trades',
        'taker_buy_base_asset_volume', 'taker_buy_quote_asset_volume', 'ignore'
    ])
    df['datetime'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
    df.set_index('datetime', inplace=True)
    df = df[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']].astype(float)
    return df
symbol = 'RENDER'
df = get_binance_btc_data(symbol+'USDT')
df.to_csv(symbol+'_1h.csv')

然后配合alphalen第三方工具包，注：alphalens是Quantopian开发的Python工具包，用于量化金融中Alpha因子的评估、分析和可视化，其核心功能包括因子收益率分析、分层回测、风险分析、交易成本分析及可视化展示。可以做很多有意思的因子分析工作。

比如IC分析：