Binance에서 역사적 선물 데이터를 어떻게 얻을 수 있습니까?

Binance Futures Historical 데이터 이해

Binance 의 역사적 선물 데이터는 기술 분석, 거래 전략 또는 알고리즘 거래 시스템을 구축하는 트레이더 및 분석가에게 필수적입니다. 이 데이터에는 일반적으로 개방형, 높은, 낮은, 가까운 (OHLC) 가격, 양, 거래 수 및 다양한 간격 (예 : 1 분, 1 시간, 1 일)과 같은 정보가 포함됩니다. Binance는 공개 API 를 통해이 데이터를 제공하여 다양한 시장 정보에 프로그램 액세스 할 수 있습니다.

Binance의 Futures Market에는 USDT 기본 및 동전 관리 계약이 모두 포함됩니다. 각 계약 유형은 API에 자체 엔드 포인트가 있습니다. 데이터 보존 정책은 매우 오래된 기록에 대한 액세스를 제한 할 수 있지만, 역사적 데이터는 모든 적극적으로 거래되고 상장 된 선물 쌍에 대해 이용할 수 있습니다. 이 데이터를 검색하려면 올바른 API 엔드 포인트를 사용하고 요청을 올바르게 포맷해야합니다.

Binance API 엔드 포인트 액세스

역사적 선물 데이터를 검색하려면 Binance의 REST API 와 상호 작용해야합니다. 선물 데이터의 주요 종점은 다음과 같습니다.

• USDT-margined 선물 : https://fapi.binance.com/fapi/v1/klines
• 코인-마르진 선물 : https://dapi.binance.com/dapi/v1/klines

각 엔드 포인트는 KLINE/CANDLESTICK 데이터를 JSON 형식으로 반환합니다. 필요한 매개 변수에는 다음이 포함됩니다.

• 기호 : 거래 쌍 (예 : USDT 선물을위한 BTCUSDT).
• 간격 : 촛대 간격 (예 : 1m, 5m, 1H, 1D).
• STARTTIME 및 ENDTIME : 옵션 UNIX 타임 스탬프가 시간 범위를 지정합니다.
• 한계 : 최대 데이터 포인트 수 (기본값은 500, 최대 요청 당 1500)).

예를 들어, 2023 년 1 월 1 일부터 2023 년 1 월 2 일까지 1 시간 BTCUSDT 선물 데이터를 얻으려면 :

 GET https://fapi.binance.com/fapi/v1/klines?symbol=BTCUSDT&interval=1h&startTime=1672531200000&endTime=1672617600000&limit=1000

타임 스탬프가 밀리 초 에 있는지 확인하십시오. 온라인 도구 또는 프로그래밍 기능을 사용하여 사람이 읽을 수있는 날짜를 UNIX 타임 스탬프로 변환 할 수 있습니다.

Python을 사용하여 역사적 선물 데이터를 가져옵니다

데이터 검색을 자동화하는 일반적인 방법은 requests 라이브러리와 함께 Python을 사용하는 것입니다. 아래는 단계별 안내서입니다.

• 필요한 라이브러리 설치 :

   pip install requests

• 필요한 모듈 가져 오기 :

   import requests import pandas as pd from datetime import datetime

• API 엔드 포인트 및 매개 변수 정의 :

   url = 'https://fapi.binance.com/fapi/v1/klines' params = { 'symbol': 'BTCUSDT', 'interval': '1h', 'limit': 1000

  }

• GET 요청 보내기 :

   response = requests.get(url, params=params) data = response.json()

• 데이터 프레임으로 변환 :

   df = pd.DataFrame(data, columns=[ 'Open time', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Close time', 'Quote asset volume', 'Number of trades', 'Taker buy base volume', 'Taker buy quote volume', 'Ignore'

  ])))

• 타임 스탬프를 읽을 수있는 날짜로 변환합니다.

   df['Open time'] = pd.to_datetime(df['Open time'], unit='ms') df['Close time'] = pd.to_datetime(df['Close time'], unit='ms')

• CSV에 저장 (선택 사항) :

   df.to_csv('btcusdt_1h_futures_data.csv', index=False)

이 스크립트는 가장 최근의 1 시간 1 시간의 양초를 검색합니다. 더 넓은 범위에서 데이터를 가져 오려면 루프에서 시작 시간 과 종료 시간을 조정하여 페이지 매김을 구현하십시오.

처리율 한도 및 페이지 매김 처리

Binance는 API 사용에 대한 속도 제한을 부과합니다. 선물 API의 경우 한도는 일반적으로 IP 당 분당 2400 개의 요청 입니다. 이 한계를 초과하면 HTTP 429 오류가 발생합니다. 이것을 피하기 위해 :

• 빈번한 통화를 위해 time.sleep(0.25) 사용하여 요청 사이에 지연을 추가하십시오 .
• 요청 수를 최소화하려면 더 큰 한계 (최대 1500)를 사용하십시오.
• 실패한 요청을 다시 시도하기위한 오류 처리를 구현하십시오.

긴 타임 시리즈를 검색 할 때 시간 프레임을 청크로 나눕니다. 예를 들어, 일일 데이터를 1 년 동안 얻으려면 다음과 같습니다.

• 밀리 초의 총 시간 범위를 계산하십시오.
• 각각 ≤1500 데이터 포인트를 생성하는 세그먼트로 나눕니다.
• 각 세그먼트를 통해 루프를 통해 시작 시간을 업데이트하고 그에 따라 종료 시간을 업데이트하십시오.

예제 논리 :

• 타임 스탬프 시작 : 2023 년 1 월 1 일 (MS)
• END TIMESTAMP : START + (MS × 1500의 간격)
• 각 요청 후 새 시작 시간을 마지막 수신 시간 + 1로 설정합니다.

이것은 데이터 세트에서 간격이나 복제를 보장하지 않습니다.

대체 도구 및 라이브러리

RAW API 호출 외에도 여러 도구는 데이터 검색을 단순화합니다.

• CCXT : Binance 및 기타 많은 거래소를 지원하는 Cryptocurrency 거래 도서관. 설치 : pip install ccxt 용법:

   import ccxt exchange = ccxt.binance({ 'options': {'defaultType': 'future'}

  }) OHLCV = exchange.fetch_ohlcv ( 'BTC/USDT', '1H', LIMIT = 1000)

• Binance.py : Binance API를위한 파이썬 래퍼. 선물 데이터에 대한 더 높은 수준의 기능을 제공합니다.

• Pandas-TA 또는 Backtrader : 직접 전략 테스트를 위해 데이터 페치와 통합 할 수 있습니다.

이 라이브러리를 사용하면 보일러 플레이트 코드가 줄어들고 타임 스탬프 변환 및 페이지 매김과 같은 일반적인 문제를 처리합니다.

자주 묻는 질문

Binance는 선물 데이터를 얼마나 멀리 제공합니까? Binance는 일반적으로 대부분의 선물 쌍에 대해 최대 1.5 년 의 역사적 Kline 데이터를 유지합니다. 정확한 깊이는 기호와 간격에 따라 다릅니다. 매우 오래되거나 상장 된 계약은 가용성이 제한적일 수 있습니다.

역사적 마크 가격 또는 자금 조달 요금 데이터를 얻을 수 있습니까? 예. 기호 와 시작 시간 매개 변수와 함께 엔드 포인트 https://fapi.binance.com/fapi/v1/fundingRate 사용하여 자금 조달 속도를 검색하십시오. Mark Price Klines의 경우 https://fapi.binance.com/fapi/v1/markPriceKlines 사용하십시오.

API 액세스가 무료입니까? 예, Binance API를 통해 공개 데이터에 액세스하는 것은 무료 이며 API 키가 필요하지 않습니다. 그러나 인증 된 엔드 포인트 (예 : 계정 데이터)에는 키 기반 인증이 필요합니다.

빈 응답을 받으면 어떻게해야합니까? 기호 이름 이 올바른지 확인하십시오 (예 : BTC-USDT가 아닌 BTCUSDT). 간격이 지원되었는지 확인하십시오. 타임 스탬프가 밀리 초 에 있는지 확인하십시오. 브라우저에서 직접 URL을 테스트하여 문제를 분리하십시오.