了解Kraken API及其數據功能

Kraken API是一個強大的接口，可讓開發人員和交易者訪問廣泛的加密貨幣對的實時和歷史市場數據。為了檢索歷史市場數據，用戶必須與Kraken提供的公共終點相互作用，尤其是OHLC （開放，高，低，近距離）端點。該端點以各種時間間隔返回燭台數據，這對於技術分析，進行回測策略或構建數據驅動儀表板至關重要。數據包括時間戳記，開放價格，高價，低價，關閉價格，體積加權平均價格（VWAP），數量以及每個時期的交易數量。

訪問API不需要對公共數據進行身份驗證，這意味著不需要API密鑰來獲取歷史價格。但是，適用速率限制：Kraken可以從一個IP地址每分鐘最多15個呼叫。超過此限制將導致暫時阻塞。為了確保持續的訪問，請在請求之間實現延遲或使用代碼中的指數退回策略。

確定歷史數據的正確端點

檢索歷史市場數據的主要終點是：

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

此端點需要兩個參數： pair和interval 。這pair參數指定了交易對，例如Bitcoin for Bitcoin的xbt/usd ，或以太坊到歐元的ETH/EUR 。 interval參數定義每個燭台的時間範圍，必須是以下值之一：1（1分鐘），5（5分鐘），15（15分鐘），30（30分鐘），60（1小時），240（4小時），1440（1天），1440（1天），10080（1週）（1週），或21600（1個月）。

要請求數據，請使用這些參數構建URL。例如，獲取Bitcoin/USD的1小時OHLC數據：

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

響應將以JSON格式，其中包含OHLC數據點的數組和last一個時間戳，指示最新數據點，這對於分頁很有用。

使用Python獲取和解析Kraken OHLC數據

為了通過編程性檢索歷史數據，Python是一個流行的選擇，因為它的簡單性和強大的庫。 requests庫處理HTTP調用，而pandas可以構建數據以進行分析。

安裝所需的軟件包：

 pip install requests pandas

以下是獲取和解析OHLC數據的完整腳本：

 import requests import pandas as pd def get_ohlc_data（對，間隔= 60，自= none）：



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示例用法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'，間隔= 60）打印（df.head（））

該腳本以適當格式的時間戳和數值值返回熊貓數據框架，使其準備好繪製或分析。 since參數允許在特定時間戳之後獲取數據，從而啟用增量數據收集。

處理擴展歷史數據的分頁

KRAKEN將每個API調用限制為720個數據點（例如，720小時蠟燭= 30天）。要檢索較長的歷史系列，請使用since參數迭代。

• 在沒有since參數的情況下進行初始請求
• 從響應中提取last值
• 在下一個請求中使用此last since
• 重複直到沒有返回新數據或涵蓋所需的日期範圍

示例循環：

 all_data = [] last = None _在範圍（5）中：＃檢索多達5頁



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

這種方法可確保完整的歷史覆蓋範圍，而不會超過速率限制。

驗證和清潔檢索數據

獲取數據後，驗證至關重要。檢查缺少值，重複的時間戳或格式不一致。使用Pandas方法：

• df.isnull().sum()檢測缺失值
• df.index.duplicated().any()查找重複的時間戳
• df.sort_index()以確保按時間順序排列

處理時間序列的空白：

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

這會創建一個連續的時間表，並用NAN填充缺失的時期，後來可以將其插值或標記為間隙。

通常問問題

Kraken OHLC端點支持哪些交易對？ Kraken支持各種各樣的對，包括XBT/USD ， ETH/USD ， ADA/EUR和Stablecoin對等主要加密貨幣，例如USDT/USD 。可以通過調用AssetPairs端點來獲得完整列表： https://api.kraken.com/0/public/AssetPairs 。

我可以從Kraken獲得tick級的歷史數據嗎？不，公共API僅提供至少1分鐘的間隔燭台（OHLC）數據。 tick級（按交易交易）的歷史數據無法通過標準API端點獲得。對於顆粒狀貿易數據，請考慮第三方聚合商或商業數據提供商。

為什麼在調用OHLC端點時會得到空的結果或錯誤？確保pair使用正確的Kraken符號格式。例如，使用XBT/USD ，而不是BTC/USD。還驗證interval值是允許的整數之一。網絡問題或超過速率限制也可能導致空響應。

是否可以直接從Kraken直接以CSV格式檢索數據？ Kraken API僅以JSON格式返回數據。您必須使用Pandas等工具手動將JSON響應轉換為CSV：

 df.to_csv('kraken_xbtusd_hourly.csv')