크라켄 API에서 역사적 시장 데이터를 얻는 방법

Kraken API는 공개 엔드 포인트를 통해 Historical OHLC cryptocurrency 데이터를 제공하므로 API 키는 필요하지 않지만 분당 15 개의 통화의 속도를 준수합니다.

2025/08/07 15:02

크라켄 API 및 데이터 기능을 이해합니다

Kraken API는 개발자와 거래자가 광범위한 암호 화폐 쌍에 대한 실시간 및 역사적 시장 데이터에 액세스 할 수있는 강력한 인터페이스입니다. 역사적 시장 데이터를 검색하려면 사용자는 Kraken이 제공하는 공개 엔드 포인트, 특히 OHLC (Open, High, Low, Close) 엔드 포인트와 상호 작용해야합니다. 이 엔드 포인트는 다양한 시간 간격으로 촛대 데이터를 반환하며, 이는 기술 분석, 백 테스트 전략 또는 데이터 중심 대시 보드 구축에 필수적입니다. 데이터에는 타임 스탬프, 오픈 가격, 높은 가격, 저렴한 가격, 가까운 가격, VWAP (Voicle Weight Average Price), 볼륨 및 각 기간의 거래 수가 포함됩니다.

API에 액세스하려면 공개 데이터에 대한 인증이 필요하지 않습니다. 즉, 과거 가격을 가져 오는 데 API 키가 필요하지 않습니다 . 그러나 요금 제한이 적용됩니다. Kraken은 단일 IP 주소에서 분당 최대 15 개의 호출을 허용합니다. 이 한도를 초과하면 임시 차단이 발생합니다. 일관된 액세스를 보장하려면 요청 간의 지연을 구현하거나 코드에서 지수 백 오프 전략을 사용하십시오.

과거 데이터에 대한 올바른 끝점을 식별합니다

역사적 시장 데이터를 검색하기위한 주요 종점은 다음과 같습니다.

 https://api.kraken.com/0/public/OHLC

이 엔드 포인트에는 두 가지 매개 변수가 필요합니다. pair 과 interval 필요합니다. pair 매개 변수는 Bitcoin에 대한 XBT/USD 와 같은 거래 쌍을 지정하거나 Ethereum의 ETHER/EUR 에 대한 EUR/EUR를 유로화합니다. interval 매개 변수는 각 촛대의 기간을 정의하며 다음 값 중 하나 여야합니다. 1 (1 분), 5 분, 15 분 (15 분), 30 (30 분), 60 (1 시간), 240 (4 시간), 1440 (1 일), 10080 (1 주) 또는 21600 (1 개월) 중 하나 여야합니다.

데이터를 요청하려면 이러한 매개 변수로 URL을 구성하십시오. 예를 들어 Bitcoin/USD에 대한 1 시간 OHLC 데이터를 얻으려면 :

 https://api.kraken.com/0/public/OHLC?pair=XBT/USD&interval=60

응답은 JSON 형식으로, OHLC 데이터 포인트의 배열과 가장 최근의 데이터 포인트를 나타내는 last 타임 스탬프가 포함되어 있으며, 이는 페이지 매김에 유용합니다.

Python을 사용하여 Kraken OHLC 데이터를 가져오고 구문 분석합니다

역사적 데이터를 프로그래밍 방식으로 검색하기 위해 Python은 단순성과 강력한 라이브러리로 인해 인기있는 선택입니다. requests 라이브러리는 HTTP 호출을 처리하는 반면, pandas 분석을 위해 데이터를 구조화 할 수 있습니다.

필요한 패키지 설치 :

 pip install requests pandas

아래는 OHLC 데이터를 가져오고 구문 분석하기위한 전체 스크립트입니다.

 import requests
 import pandas as pd def get_ohlc_data (쌍, interval = 60, 이후 = 없음) :


url = 'https://api.kraken.com/0/public/OHLC' params = {'pair': pair, 'interval': interval} if since: params['since'] = since response = requests.get(url, params=params) data = response.json() if data['error']: raise Exception(f'API Error: {data['error']}') ohlc_data = data['result'][pair] df = pd.DataFrame(ohlc_data, columns=[ 'timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vwap', 'volume', 'count' ]) df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='s') df.set_index('timestamp', inplace=True) last_timestamp = data['result']['last'] return df, last_timestamp 예제 사용 url = 'https://api.kraken.com/0/public/OHLC' params = {'pair': pair, 'interval': interval} if since: params['since'] = since response = requests.get(url, params=params) data = response.json() if data['error']: raise Exception(f'API Error: {data['error']}') ohlc_data = data['result'][pair] df = pd.DataFrame(ohlc_data, columns=[ 'timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vwap', 'volume', 'count' ]) df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='s') df.set_index('timestamp', inplace=True) last_timestamp = data['result']['last'] return df, last_timestamp
 df, last = get_ohlc_data ( 'xbt/usd', interval = 60)
 print (df.head ())

이 스크립트는 올바르게 형식화 된 타임 스탬프와 숫자 값으로 Pandas Dataframe을 반환하여 플로팅 또는 분석을 준비합니다. since 매개 변수는 특정 타임 스탬프 후에 데이터를 가져 오면 증분 데이터 수집이 가능합니다.

확장 된 과거 데이터에 대한 페이지 매김 처리

크라켄은 각 API 호출을 720 개의 데이터 포인트 (예 : 720 시간 촛불 = 30 일)로 제한합니다. 더 긴 역사적 시리즈를 검색하려면 since 매개 변수를 반복적으로 사용하십시오.

• since 매개 변수없이 초기 요청을 만듭니다
• 응답에서 last 값을 추출하십시오
• 이 last 값을 다음 요청에서 since 변수로 사용하십시오.
• 새 데이터가 반환되지 않거나 원하는 날짜 범위가 포함될 때까지 반복합니다.

예제 루프 :

 all_data = []
 last = None _ in range (5) : # 최대 5 페이지를 검색합니다.


df, last_timestamp = get_ohlc_data('XBT/USD', interval=1440, since=last) all_data.append(df) last = last_timestamp time.sleep(1) # Respect rate limits full_history = pd.concat (all_data) df, last_timestamp = get_ohlc_data('XBT/USD', interval=1440, since=last) all_data.append(df) last = last_timestamp time.sleep(1) # Respect rate limits

이 접근법은 요금 제한을 초과하지 않고 완전한 역사적 범위를 보장합니다.

검색 된 데이터를 검증하고 청소합니다

데이터를 가져 오면 검증이 중요합니다. 결 측값, 중복 타임 스탬프 또는 일관성없는 형식을 확인하십시오. 팬더 방법 사용 :

• 결 측값을 감지하려면 df.isnull().sum()
• df.index.duplicated().any() 중복 타임 스탬프를 찾습니다
• df.sort_index() 연대순 순서를 보장합니다

시계열의 간격을 처리합니다.

 full_range = pd.date_range(start=df.index.min(), end=df.index.max(), freq='H')
 df = df.reindex(full_range)

이것은 연속 타임 라인을 생성하여 누락 된 기간을 NAN으로 채우고 나중에 보간되거나 간격으로 표시 될 수 있습니다.

일반적으로 묻는 질문

크라켄 OHLC 엔드 포인트가 어떤 거래 쌍을 지원합니까?

Kraken은 XBT/USD , ETH/USD , ADA/EUR 및 USDT/USD 와 같은 StableCoin 쌍과 같은 주요 암호 화폐를 포함하여 다양한 쌍을 지원합니다. 전체 목록은 AssetPairs endpoint : https://api.kraken.com/0/public/AssetPairs 호출하여 얻을 수 있습니다.

크라켄으로부터 진드기 수준의 역사적 데이터를 얻을 수 있습니까?

아니요, 공개 API는 최소 1 분 간격으로 촛대 (OHLC) 데이터 만 제공합니다. 진드기 수준 (거래 별) 과거 데이터는 표준 API 엔드 포인트를 통해 사용할 수 없습니다. 세분화 된 무역 데이터의 경우 타사 애그리 게이터 또는 상업용 데이터 제공 업체를 고려하십시오.

OHLC 엔드 포인트를 호출 할 때 빈 결과 나 오류가 발생하는 이유는 무엇입니까?

pair 매개 변수가 올바른 크라켄 기호 형식을 사용하는지 확인하십시오. 예를 들어, BTC/USD 가 아닌 XBT/USD를 사용하십시오. 또한 interval 값이 허용 정수 중 하나인지 확인하십시오. 네트워크 문제 또는 비율 제한을 초과하면 빈 응답이 발생할 수 있습니다.

크라켄에서 직접 CSV 형식으로 데이터를 검색하는 방법이 있습니까?

Kraken API는 데이터를 JSON 형식 으로 만 반환합니다. Pandas와 같은 도구를 사용하여 JSON 응답을 CSV로 수동으로 변환해야합니다.

 df.to_csv('kraken_xbtusd_hourly.csv')