震惊！Upbit 历史数据获取秘诀：2024 最新 API 攻略！

Upbit 历史数据查询指南

对于加密货币交易者和研究人员来说，获取历史交易数据至关重要。历史数据可以帮助我们分析市场趋势、制定交易策略、进行回溯测试，以及更好地理解加密货币市场的动态。Upbit 是韩国最大的加密货币交易所之一，为用户提供了丰富的历史数据资源。本文将详细介绍如何查询 Upbit 的历史数据，并提供一些实用技巧和注意事项。

Upbit API 简介

Upbit 提供了一套功能全面的应用程序编程接口（API），开发者能够通过编程方式高效地访问和利用Upbit平台的各类交易数据。 Upbit API是获取历史数据的关键手段，尤其适用于需要批量处理数据或将数据集成到自定义分析系统中的场景。通过API，开发者能以高效且灵活的方式提取所需信息。

Upbit API 体系分为公开API和授权API两类，分别服务于不同目的。公开API允许在无需身份验证的情况下访问市场行情、交易明细等公共数据，方便开发者快速获取基本信息，适用于数据分析、市场研究等场景。授权API则需要经过身份验证才能访问，能够进行诸如交易下单、账户信息查询等操作，通常用于构建交易机器人、资产管理应用等需要访问用户账户的场景。对于历史数据的获取，公开API通常可以满足需求，通过调用相应的接口，能够获取指定时间范围内的交易记录。

使用 Upbit API 查询历史数据

以下是使用 Upbit API 查询历史数据的详细步骤。通过 Upbit 提供的强大 API 接口，您可以获取各种加密货币的历史交易数据，用于市场分析、策略回测和自动化交易等用途。

注册 Upbit 账户 (可选)：尽管查询公开 API 通常不需要注册账户，但注册 Upbit 账户可以让您更方便地管理您的 API 密钥（如果需要高级功能），并使用 Upbit 提供的其他服务，如交易功能。拥有账户便于跟踪您的 API 使用情况和访问更高级别的 API 调用速率限制。
了解 API 文档：仔细阅读 Upbit 官方 API 文档至关重要。文档详细描述了每个 API 接口的功能、参数、返回值格式和使用限制。您可以在 Upbit 开发者中心找到最新的 API 文档。理解文档是成功调用 API 的关键。文档通常包含以下关键信息：
- Endpoint : API 接口的 URL 地址，例如，查询历史K线数据的接口地址。
- Parameters : 需要传递给 API 的参数，例如市场代码（ market ，如 "KRW-BTC"）、查询的起始/结束时间（ to / from ，某些接口可能使用 to 和 count 代替 from ）、返回的数据条数（ count ）和时间单位。部分参数是必需的，部分是可选的。
- Response Format : API 返回数据的格式，通常为 JSON 格式。 JSON 格式易于解析，并且被大多数编程语言所支持。
- Rate Limits : API 的调用频率限制，用于防止滥用并保证服务的稳定性。超出速率限制的请求会被拒绝。常见的限制包括每分钟或每秒钟允许的请求数量。了解并遵守速率限制非常重要，避免程序出错。API 文档通常会详细说明不同接口的速率限制策略。
- Authentication (如果需要) : 某些Upbit API接口可能需要身份验证才能访问，你需要提供API密钥。密钥通常包括一个访问密钥（Access Key）和一个安全密钥（Secret Key）。妥善保管你的密钥，避免泄露。
选择编程语言：你可以使用任何支持 HTTP 请求的编程语言来调用 Upbit API，例如 Python、JavaScript、Java、Go 等。 Python 因其简单易用以及拥有丰富的加密货币分析库（如 Pandas、NumPy、TA-Lib 等）而成为进行数据分析的热门选择。选择您最熟悉的语言，或者选择适合您的项目需求的语言。

编写代码：根据 API 文档，编写代码来构造 HTTP 请求，并解析返回的 JSON 数据。你需要导入相应的 HTTP 请求库（例如 Python 中的


   requests

库）。然后，根据 API 文档构建请求 URL，并设置必要的请求参数（例如市场代码、时间范围等）。发送 HTTP 请求后，你需要处理 API 返回的 JSON 数据。这通常涉及将 JSON 数据解析为程序可用的数据结构（例如 Python 中的字典或列表）。以下是一个使用 Python 和


   requests

库查询 Upbit 历史数据的示例代码：

import requests
import   # 导入  库来处理 JSON 数据

def get_upbit_historical_data(market_code, to_date, count):
    """
    从 Upbit 获取历史数据的函数。
    Args:
        market_code: 市场代码，例如 "KRW-BTC"。
        to_date: 结束日期，格式为 "YYYY-MM-DD HH:MM:SS" 或 "YYYY-MM-DD"。 如果为空，则取当前时间。
        count: 返回的数据条数，最大值为 200。

    Returns:
        一个包含历史数据的列表，每个元素是一个字典。
        如果出现错误，则返回 None。
    """
    url = "https://api.upbit.com/v1/candles/minutes/1"  # 查询 1 分钟 K 线数据，可以修改为 minutes/5, minutes/15, minutes/30, minutes/60, days, weeks, months
    params = {
        "market": market_code,
        "to": to_date,
        "count": count
    }

    try:
        response = requests.get(url, params=params)
        response.raise_for_status()  # 如果状态码不是 200，则抛出异常
        data = response.() # 使用 .() 方法将响应内容解析为 JSON 格式
        return data
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Error fetching data: {e}")
        return None
    except .JSONDecodeError as e:
        print(f"Error decoding JSON: {e}")
        return None

if __name__ == '__main__':
    market_code = "KRW-BTC"  # 查询韩元计价的比特币
    to_date = "2023-10-27 00:00:00" # 查询截止到 2023年10月27日 00:00:00 的数据
    count = 200  # 获取 200 条数据

    historical_data = get_upbit_historical_data(market_code, to_date, count)

    if historical_data:
        for item in historical_data:
            print(item) # 打印原始数据
            # 或者，你可以提取你需要的信息并进行处理
            # print(f"Open: {item['opening_price']}, High: {item['high_price']}, Low: {item['low_price']}, Close: {item['trade_price']}")
    else:
        print("Failed to retrieve historical data.")

运行代码：运行您的代码，API 将返回一个 JSON 格式的数据，其中包含历史交易数据，例如开盘价 ( opening_price )、最高价 ( high_price )、最低价 ( low_price )、收盘价 ( trade_price )、交易量 ( trade_volume ) 和时间戳 ( candle_date_time_utc , candle_date_time_kst ) 等。不同的 API 接口可能返回不同的数据字段，请参考 API 文档。
解析数据：解析 JSON 数据，提取你需要的信息，并将其保存到文件（例如 CSV 文件）或数据库中（例如 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等），以供后续分析使用。你可以使用 Python 中的 Pandas 库来方便地处理和分析数据。 Pandas 提供了强大的数据结构（如 DataFrame）和数据分析工具，可以帮助你快速地进行数据清洗、转换、分析和可视化。您还可以使用各种图表库（如 Matplotlib、Seaborn、Plotly 等）来可视化历史数据，以便更好地理解市场趋势和模式。

Upbit API 接口详解

以下是一些常用的 Upbit API 接口，专注于历史数据查询，方便开发者构建量化交易策略、数据分析模型以及自定义的行情展示界面。

/v1/candles/minutes/{unit} : 用于查询分钟级别的 K 线数据，提供精细的时间粒度。 unit 参数定义了 K 线的时间周期，可选项包括 1, 3, 5, 15, 30, 60, 以及 240 分钟。选择合适的 unit 对分析短期价格波动至关重要。例如， unit=1 表示查询 1 分钟 K 线，适用于高频交易策略； unit=60 则表示查询 60 分钟 (1 小时) K 线，更适合中长线趋势分析。
/v1/candles/days : 查询日 K 线数据，是进行中期趋势分析的基础。日 K 线包含了每日的开盘价、收盘价、最高价和最低价，能够反映资产价格的整体波动情况。通过分析日 K 线，可以识别趋势反转、支撑位和阻力位等重要信息。
/v1/candles/weeks : 查询周 K 线数据，适用于长期趋势研判。周 K 线能够有效过滤短期噪音，更清晰地展示资产价格的长期走势。结合其他技术指标，可以辅助判断市场的大方向。
/v1/candles/months : 查询月 K 线数据，是超长线投资者和研究机构常用的数据。月 K 线能够揭示资产价格的宏观趋势，帮助投资者做出更长远的投资决策。
/v1/trades/ticks : 查询最近成交记录，提供实时交易信息。通过分析成交记录，可以了解市场的买卖力量对比，以及价格的短期波动情况。在高频交易和套利策略中，实时成交数据至关重要。

每个接口都具备特定的查询参数，以满足不同的数据需求。 market 参数用于指定市场代码，例如 "KRW-BTC" 代表韩元交易对的比特币市场。 to 参数允许指定查询的结束日期，采用 UTC 标准时间格式，例如 "2023-10-27T00:00:00Z"。 count 参数用于限制返回的数据条数，以避免数据量过大影响性能。部分接口还支持分页查询，通过 cursor 参数可以控制查询的起始位置。务必查阅 Upbit 官方 API 文档，仔细了解每个接口的参数说明、请求方式、返回数据格式以及频率限制等详细信息，以便正确、高效地使用这些 API 接口。同时，务必注意API Key的安全性，避免泄露。

注意事项

速率限制 : Upbit API 实施速率限制以保护其服务器免受滥用并确保所有用户的服务质量。请务必严格控制你的 API 调用频率，仔细阅读并遵守 Upbit 官方 API 文档中关于速率限制的详细规定。超出速率限制会导致 API 返回错误代码，如 429 Too Many Requests ，这将中断你的数据获取流程。实施指数退避策略可以有效缓解速率限制的影响，即在遇到速率限制错误后，逐渐增加重试之间的时间间隔。
市场代码 : 市场代码在 Upbit 交易所中唯一标识交易对。确保你使用的市场代码是准确且有效的。市场代码由两个部分组成，分别是计价货币代码和标的货币代码，例如 KRW-BTC 表示韩元（KRW）计价的比特币（BTC）。错误的 market 代码会导致 API 返回 400 Bad Request 或 404 Not Found 错误。在发起 API 请求前，务必检查市场代码是否在 Upbit 官方提供的市场代码列表中。
时间格式 : to 参数用于指定请求数据的结束时间。 to 参数的时间格式必须严格遵循 Upbit API 要求的格式，通常为 YYYY-MM-DD HH:MM:SS 或 YYYY-MM-DD 。不正确的时间格式会导致 API 返回 400 Bad Request 错误。同时，也要注意时区问题，确保使用 UTC 时间或 API 文档中指定的时区。
错误处理 : 健壮的错误处理机制对于任何使用 Upbit API 的应用程序至关重要。在你的代码中添加适当的错误处理机制，以优雅地处理 API 调用失败、网络连接问题、JSON 解析错误等潜在问题。使用 try-except 块可以有效地捕获和处理异常。除了标准的 HTTP 错误代码外，Upbit API 还会返回自定义的错误代码，请参考 Upbit API 文档了解这些错误代码的含义以及相应的处理方法。记录错误日志有助于调试和排查问题。
数据存储 : 从 Upbit API 获取的大量历史数据需要妥善存储，以便后续分析和利用。你可以选择将数据保存到 CSV 文件、关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）或其他数据存储方案（如 NoSQL 数据库）。选择合适的存储方案取决于数据量、查询需求和性能要求。使用数据库可以提供更高效的数据查询和管理功能，而 CSV 文件则更适合简单的数据存储和备份。在存储数据时，务必包含时间戳，以便进行时间序列分析。
免费额度 : Upbit API 提供一定的免费额度，允许用户在不付费的情况下进行有限的 API 调用。超出免费额度可能需要付费。详细了解 Upbit API 的定价策略，包括不同 API 接口的调用费用、数据量限制以及订阅套餐选项。根据你的数据需求和预算，选择合适的 API 套餐。监控 API 使用量，避免超出免费额度或购买不必要的付费套餐。
数据清洗 : 从 Upbit API 获取的原始数据可能存在缺失、异常值或不一致的情况，因此需要进行数据清洗和预处理，才能用于准确的分析和建模。常用的数据清洗技术包括缺失值填充、异常值检测和处理、数据平滑和数据标准化。选择合适的数据清洗方法取决于数据的具体特征和分析目标。使用 Pandas 等数据处理库可以简化数据清洗过程。

其他获取 Upbit 历史数据的方法

除了通过官方 API 获取 Upbit 历史数据之外，还有一些替代方案可以考虑。这些方法各有优劣，适用于不同的需求和场景。

第三方数据提供商 : 市场上存在多家加密货币数据提供商，它们专注于收集、整理和分发各类交易所的历史数据，包括 Upbit。这些提供商通常提供结构化的数据格式（例如 CSV、JSON 等），方便用户导入到自己的分析工具中。数据订阅模式常见，允许用户按需获取特定时间段或特定交易对的数据。部分平台还会提供数据清洗和预处理服务，省去用户自行处理数据的时间和精力。选择第三方数据源时，务必考察其数据质量、更新频率和可靠性，并留意数据授权条款。
Upbit 网页界面 (数据有限) : Upbit 网页交易界面通常会提供一定时间范围内的K线图表，用户可以通过手动方式从图表中提取数据。这种方法的优点是无需编程，缺点是效率低下，仅适用于小规模、非自动化的数据收集。同时，网页界面提供的数据粒度可能有限制，例如只能获取日线级别的数据，无法满足高频交易或精细化分析的需求。使用此方法时，需要注意数据的准确性，避免手动录入错误。频繁访问网页可能会触发反爬虫机制，导致IP被限制。

通过本文的介绍，你应该能够使用 Upbit API 查询历史数据，并将其用于你的加密货币交易和研究中。记住要仔细阅读 API 文档，注意速率限制，并添加适当的错误处理机制。祝你在加密货币市场取得成功！