欧易OKX比特币历史K线数据下载：量化分析指南

import requests import import pandas as pd

历史K线数据API接口

GET 请求 https://www.okx.com/api/v5/market/candles 用于获取指定交易对的历史K线数据。

此接口允许开发者获取一段时间内的开盘价、最高价、最低价和收盘价 (OHLC) 以及交易量数据，常用于技术分析和构建交易策略。

请求参数：

• instId (必需): 交易对ID，例如 "BTC-USD-SWAP"。 指明需要获取哪个交易对的K线数据。
• bar (必需): K线周期，例如 "1m" (1分钟), "5m" (5分钟), "15m" (15分钟), "30m" (30分钟), "1H" (1小时), "4H" (4小时), "1D" (1天), "1W" (1周), "1M" (1月)。
• after (可选): 时间戳，用于分页，返回早于此时间戳的数据。Unix时间戳，单位毫秒。
• before (可选): 时间戳，用于分页，返回晚于此时间戳的数据。Unix时间戳，单位毫秒。
• limit (可选): 返回数据条数，最大值为500。 默认值和推荐值为100。

响应格式：

接口返回一个JSON数组，每个元素代表一个K线数据点。数组中的每个元素包含以下字段：

• ts : 时间戳 (Unix时间戳，单位毫秒)。
• o : 开盘价。
• h : 最高价。
• l : 最低价。
• c : 收盘价。
• vol : 交易量 (以基础货币计价)。
• volCcy : 交易量 (以计价货币计价)。
• volCcyQuote : 交易量 (以报价货币计价)。
• confirm : 是否确认，1代表确认，0代表未确认。

示例：

例如，要获取BTC-USD-SWAP的15分钟K线数据，可以使用以下请求：

GET https://www.okx.com/api/v5/market/candles?instId=BTC-USD-SWAP&bar=15m&limit=10

注意事项：

• 请务必阅读OKX API文档，了解最新的API使用规则和限制。
• API调用频率受限，请合理控制请求频率。
• 时间戳必须是毫秒级的Unix时间戳。

请求参数

params 字典用于指定获取历史K线数据的请求参数。以下是对每个参数的详细说明：

• instId : 交易对 ID，指定要查询的交易品种。例如， "BTC-USDT" 表示比特币兑 USDT 的交易对。该参数是必需的，必须是交易所支持的有效交易对。不正确的交易对 ID 会导致请求失败。
• bar : K线周期，定义了每个K线的时间跨度。例如， "1H" 表示 1 小时 K 线。其他常见取值包括： "1m" (1 分钟), "5m" (5 分钟), "15m" (15 分钟), "30m" (30 分钟), "4H" (4 小时), "1D" (1 天), "1W" (1 周), "1M" (1 月)。请参考交易所的API文档获取完整的周期选项列表。
• limit : 返回的数据点数量上限。 "100" 表示最多返回 100 个 K 线数据点。此参数用于控制单次请求返回的数据量，避免数据过多导致响应时间过长。通常交易所会限制单次请求的数据点数量，超过限制可能会导致请求失败。如果不指定该参数，交易所可能会返回默认数量的数据点。

示例:

params = {
    "instId": "BTC-USDT",  # 交易对 ID (BTC/USDT)
    "bar": "1H",          # K线周期 (1 小时)
    "limit": "100"         # 返回的数据点数量 (最大 100)
}

注意：参数值需要根据交易所的API文档进行调整。不同的交易所可能使用不同的参数名称或取值。

发起 API 请求

使用 requests 库发起 API 请求，这是 Python 中一个流行的 HTTP 客户端库。 通过 requests.get() 方法，向指定的 URL 发送 GET 请求，并传递查询参数。

url 参数是 API 端点的完整 URL，包括协议（例如 https:// ）和主机名。 params 参数是一个字典，包含了要附加到 URL 的查询参数。这些参数会以 ?key1=value1&key2=value2 的形式添加到 URL 后面。

例如： response = requests.get('https://api.example.com/data', params={'api_key': 'YOUR_API_KEY', 'query': 'example'}) 将发送一个带有 api_key 和 query 参数的 GET 请求到 https://api.example.com/data 。

response 对象包含了服务器的响应。你可以从中提取状态码、响应头和响应内容。 例如，使用 response.status_code 获取 HTTP 状态码，使用 response.headers 获取响应头，使用 response.text 获取文本格式的响应内容，使用 response.() 获取 JSON 格式的响应内容（如果响应是 JSON）。

检查请求是否成功

通过检查HTTP响应状态码，可以判断API请求是否成功完成。状态码 200 通常表示请求成功。以下代码展示了如何检查状态码并处理响应数据：

if response.status_code == 200:
    # 请求成功，解析JSON响应
    data = response.()

    # 进一步检查响应数据中的业务状态码（如果API有定义）
    if data['code'] == '0':
        # 数据有效，提取K线数据
        candles = data['data']

        # 使用Pandas DataFrame存储K线数据，并指定列名
        df = pd.DataFrame(candles, columns=['ts', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol', 'volCcy', 'volCcyQuote', 'confirm'])

        # 将时间戳(毫秒)转换为datetime格式，方便后续处理
        df['ts'] = pd.to_datetime(df['ts'], unit='ms')

        # 打印DataFrame，用于数据预览
        print(df)
    else:
        # API返回了错误码，打印错误信息
        print("Error:", data['msg'])
else:
    # 请求失败，打印HTTP状态码
    print("Request failed:", response.status_code)

可以选将K线数据保存到CSV文件中，以便后续分析或使用。以下代码展示了如何将DataFrame保存为CSV文件：

# 将DataFrame保存为CSV文件 (可选)
df.to_csv('btc_usdt_1h_candles.csv', index=False)

如果 response.status_code 不等于 200 ，则表示请求失败，应打印错误信息以便排查问题。

代码解释:

• url : 指定了API的统一资源定位符 (URL)，这是访问特定网络资源的地址。在此上下文中，URL 指向交易所或数据提供商提供的加密货币历史 K 线数据 API 端点，例如获取比特币 (BTC) 对美元 (USDT) 的交易数据。
• params : 定义了发送到 API 的查询参数，这些参数用于过滤和定制返回的数据。重要的参数包括：
  • instId : 交易对 ID (Instrument ID)，指定要检索数据的特定交易市场。例如， BTC-USDT 表示比特币兑 USDT 的交易对。
  • bar : K 线的时间周期 (Candle Interval)。定义每个 K 线代表的时间长度。常见的时间周期包括 1 分钟 ( 1m ), 5 分钟 ( 5m ), 15 分钟 ( 15m ), 1 小时 ( 1H ), 4 小时 ( 4H ), 1 天 ( 1D ) 等。
  • limit : 限制返回的数据点数量。用于控制 API 响应的大小。较高的限制值会返回更多的数据点，但也可能增加请求的延迟。
• requests.get(url, params=params) : 使用 Python 的 requests 库发起一个 HTTP GET 请求到指定的 API 端点。 params 参数会将查询参数附加到 URL 中，以便服务器根据这些参数返回相应的数据。GET 请求通常用于从服务器检索数据。
• response.() : 解析 API 返回的 JSON (JavaScript Object Notation) 格式数据。JSON 是一种常用的数据交换格式，易于阅读和解析。 response.() 方法将 JSON 数据转换为 Python 字典或列表，方便在 Python 代码中进行处理。
• pd.DataFrame(candles, columns=['ts', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol', 'volCcy', 'volCcyQuote', 'confirm']) : 使用 Pandas 库创建一个 DataFrame 对象。DataFrame 是 Pandas 提供的二维表格数据结构，非常适合处理时间序列数据。
  • candles : API 返回的 K 线数据列表，通常包含时间戳、开盘价、最高价、最低价、收盘价和交易量等信息。
  • columns : 指定 DataFrame 的列名。常见的列名包括：
    • ts : 时间戳 (Timestamp)，表示 K 线的时间。
    • open : 开盘价 (Open)，表示 K 线开始时的价格。
    • high : 最高价 (High)，表示 K 线期间的最高价格。
    • low : 最低价 (Low)，表示 K 线期间的最低价格。
    • close : 收盘价 (Close)，表示 K 线结束时的价格。
    • vol : 交易量 (Volume)，表示 K 线期间交易的加密货币数量。
    • volCcy : 交易币数量 (Volume Currency)，表示交易的基础货币数量。
    • volCcyQuote : 计价币种交易量 (Volume Currency Quote)，表示以计价货币计算的交易量。
    • confirm : 确认标志 (Confirmation)，某些 API 会返回此字段，用于指示数据的可靠性或确认状态。
• df.to_csv('btc_usdt_1h_candles.csv', index=False) : 将 Pandas DataFrame 中的数据保存到 CSV (Comma Separated Values) 文件中。CSV 文件是一种常用的数据存储格式，可以用 Excel 或其他电子表格软件打开。
  • 'btc_usdt_1h_candles.csv' : 指定 CSV 文件的文件名。文件名应具有描述性，以便于识别文件中包含的数据。例如， btc_usdt_1h_candles.csv 表示包含比特币兑 USDT 交易对的 1 小时 K 线数据。
  • index=False : 禁用 DataFrame 的索引列的写入。默认情况下，Pandas 会将 DataFrame 的索引列也写入 CSV 文件。设置 index=False 可以避免将索引列写入 CSV 文件，从而减少文件大小并简化数据处理。