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영구 계약에 대한 역사적 자금 조달 요금 데이터를 얻는 방법은 무엇입니까?
Binance, Bybit, Okx 및 Bitget은 API 또는 CSV 다운로드를 통해 과거 자금 조달 요율 데이터를 제공하여 거래자가 시장 감정 및 백 테스트 전략을 분석 할 수 있도록합니다.
2025/07/15 08:15

영구 계약에서 자금 조달 요율을 이해합니다
cryptocurrency 파생 상품의 영역에서 영구 계약은 거래자에게 가장 인기있는 도구 중 하나가되었습니다. 만료일이있는 전통적인 선물 계약과 달리 영구 계약은 무기한으로 유지 될 수 있습니다. 이러한 계약의 가격이 기본 자산의 현물 가격에 가깝게 유지되도록 교환은 자금 조달 요율 로 알려진 메커니즘을 구현합니다.
자금 조달 비율 은 계약 가격이 스팟 가격보다 높거나 이하로 거래되는지 여부에 따라 길고 짧은 거래자간에 주기적으로 지불됩니다. 자금 조달 비율이 긍정적 인 경우, 오랫동안 반바지를 지불합니다. 부정적 일 때 반바지는 오래 지불합니다. 이 요금은 일반적으로 8 시간마다 정산됩니다.
거래자와 분석가의 경우 역사적 자금 조달 비율 데이터 에 액세스하는 것은 백 테스트 전략, 시장 감정 이해 및 시간에 따른 위험 노출 평가에 중요합니다.
역사적 자금 지원 요금 데이터를 제공하는 거래소
여러 주요 cryptocurrency 거래소는 API를 통해 직접 또는 다운로드 가능한 데이터 세트를 통해 역사적 자금 조달 속도 데이터를 제공합니다. 다음은 저명한 플랫폼 중 일부입니다.
- Binance : Binance는
/fapi/v1/fundingRate
와 같은 API 엔드 포인트를 통해 과거 자금 조달 요금 데이터를 제공합니다. 사용자는 기호 및 시간 범위와 같은 매개 변수 로이 엔드 포인트를 쿼리하여 과거 자금 조달 요금을 검색 할 수 있습니다. - BYBIT : BYBIT는
GET /v5/market/funding/history
Endpoint에 따라 공개 API를 통해 역사적 자금 조달 요율에 대한 액세스를 제공합니다. 여기에는 각 합의에 대한 자금 조달 요금 및 타임 스탬프와 같은 세부 사항이 포함됩니다. - OKX : OKX는
/api/v5/public/funding-rate-history
API를 통해 자금 조달 요금 기록을 노출시킵니다. 기기 ID 및 시간 프레임별로 쿼리를 지원합니다. - Bitget : Bitget을 사용하면 사용자가 API 또는 플랫폼에서 사용 가능한 CSV 수출 옵션을 통해 히스토리 자금 조달 요금 데이터를 다운로드 할 수 있습니다.
이 데이터에 액세스하려면 일반적으로 API 키를 설정해야하지만 일부 교환은 인증없이 특정 엔드 포인트에 대한 공개 액세스를 허용합니다.
Binance에서 역사적 자금 지원 요금 데이터를 검색하는 단계
역사적 자금 지원 요금 데이터를 얻는 방법을 보여 주려면 Binance를 사용하여 프로세스를 예로 들어 보겠습니다. 단계는 다른 거래소에서 유사하지만 API 구조 및 매개 변수 이름지면에서 약간 다를 수 있습니다.
1 단계 : Binance API 문서를 방문하십시오
공식 Binance Futures API 문서 로 이동하여 자금 조달 요금 기록 섹션을 찾으십시오.2 단계 : API 요청 URL을 구성하십시오
기본 URLhttps://fapi.binance.com/fapi/v1/fundingRate
사용하고symbol=BTCUSDT
와 같은 쿼리 매개 변수 및 선택적으로startTime
및endTime
추가하십시오.3 단계 : HTTP GET 요청을 보냅니다
Postman , Curl 또는 Python 라이브러리와 같은 도구를requests
요청을 보내는 것과 같은 도구를 사용할 수 있습니다. 예를 들어:import requests
url = 'https://fapi.binance.com/fapi/v1/fundingRate'
params = {'symbol': 'BTCUSDT', 'startTime': 1620000000000, 'endTime': 1630000000000}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()4 단계 : 응답 데이터를 구문 분석하고 저장합니다
반환 된 JSON에는fundingRate
,fundingTime
및symbol
같은 분야가 포함됩니다. 이 데이터는 추가 분석을 위해 로컬 데이터베이스 또는 스프레드 시트에 저장할 수 있습니다.
타사 플랫폼 및 라이브러리 사용
Exchange API와 직접 상호 작용하는 것이 번거롭게 보이면, 여러 타사 플랫폼과 오픈 소스 라이브러리는 역사적 자금 지원 요금 데이터의 검색을 단순화합니다.
- TradingView : TradingView는 자금 조달 요금에 대한 직접 API 액세스를 제공하지 않지만 지원되는 거래소의 다양한 자산에 대한 실시간 및 역사적 자금 지원 요금 데이터를 표시합니다. 일부 커뮤니티 스크립트 도이 데이터를 기록하려고 시도합니다.
- Coinglass : Coinglass는 여러 거래소에서 과거 자금 조달 요금 데이터를 제공하는 암호화 파생 상품 분석 플랫폼입니다. 시각화 및 다운로드 가능한 CSV 파일을 제공합니다.
- cryptocompare : cryptocompare는 역사적 자금 조달 요금을 포함한 기관 급 시장 데이터를 제공하지만 액세스는 종종 구독이 필요합니다.
- Python Libraries (예 : CCXT) : CCXT 라이브러리는 여러 거래소의 자금 조달 요금 데이터를 지원합니다. 예를 들어:
import ccxt
binance = ccxt.binance()
funding_data = binance.fetch_funding_rate('BTC/USDT')
print(funding_data)
이러한 도구는 개발 시간을 크게 줄이고 분석 할 수있는 구조화 된 데이터를 제공 할 수 있습니다.
자금 요금 데이터 저장 및 분석
역사적 자금 지원 요금 데이터를 얻은 후에는 조직 및 분석이 필수적입니다. 적절한 스토리지는 쉽게 액세스하고 효율적인 쿼리를 보장합니다.
간단한 스토리지를 위해 CSV 또는 Excel 파일을 사용하십시오
데이터 세트가 너무 크지 않으면 데이터를 CSV 파일 로 내보내는 것이 간단합니다. Python의 Pandas와 같은 도구는 JSON 응답을 CSV 형식으로 변환하는 데 도움이 될 수 있습니다.대규모 분석을 위해 데이터베이스를 활용합니다
보다 강력한 처리를 위해서는 PostgreSQL 또는 MySQL 과 같은 관계형 데이터베이스에 데이터를 저장하거나 MongoDB 와 같은 NOSQL 데이터베이스를 저장하십시오. SQL 쿼리를 사용하면 시계열 분석을 수행하거나 특정 간격으로 평균 자금 조달 속도를 계산할 수 있습니다.그래프로 트렌드를 시각화합니다
Matplotlib , Plotly 또는 Tableau 와 같은 시각화 도구는 역사적 자금 조달 속도 추세를 플로팅하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 시장 이벤트 중 변동성 증가와 같은 패턴을 쉽게 찾을 수 있습니다.가격 변동과 관련이 있습니다
고급 사용자는 자금 조달 비율 변화와 해당 자산의 가격 변동과 관련하여 시장 감정과 잠재적 역전 포인트에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Q : API를 사용하지 않고 역사적 자금 조달 요금 데이터를 얻을 수 있습니까?
A : 그렇습니다. Coinglass와 같은 일부 교환 및 타사 플랫폼을 사용하면 API 통합이 필요하지 않고 CSV 형식으로 자금 조달 속도 기록을 다운로드 할 수 있습니다.
Q : 모든 cryptocurrencies에 대한 역사적 자금 지원 요금 데이터가 있습니까?
A : 아니요, 가용성은 어떤 자산이 어떤 자산이 거래소에 상장 된 영구 계약을 가지고 있는지에 따라 다릅니다. Bitcoin, Ethereum 및 Solana와 같은 주요 동전에는 일반적으로 광범위한 역사적 기록이 있습니다.
Q : 자금 조달 요금 데이터는 거래소에서 얼마나 자주 업데이트됩니까?
A : 일부 교환은 특정 쌍 또는 특별 행사 중에 다른 간격을 가질 수 있지만 자금 조달 요금은 일반적으로 8 시간마다 업데이트됩니다.
Q : API를 통해 역사적 자금 지원 요금 데이터에 액세스하는 데 제한이 있습니까?
A : 그렇습니다. 일부 거래소는 API 요청에 요금 제한을 부과합니다. 또한 자유 계층 액세스에는 특히 이전 데이터의 경우 전체 과거 깊이가 포함되지 않을 수 있습니다.
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