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揭秘Upbit历史数据获取：小白也能轻松上手？

时间：2025-03-06 15人已围观

Upbit 历史数据查询指南

Upbit 是韩国领先的加密货币交易所，其强大的交易平台和全面的数据服务吸引了众多交易者和投资者。历史数据对于分析市场趋势、制定交易策略至关重要。本文将详细介绍如何在 Upbit 获取历史数据，并提供一些实用技巧。

Upbit 历史数据获取方法

Upbit 作为韩国领先的加密货币交易所，并未直接提供官方的历史数据批量下载服务。这意味着用户不能通过简单的 API 调用或网页界面下载所有交易对的历史数据。然而，获取 Upbit 历史数据通常需要借助以下几种替代方案：

1. Upbit API (有限数据):

Upbit 提供了开发者友好的 API 接口，允许用户获取特定时间段内的交易数据。然而，需要注意的是，Upbit API 通常具有数据频率限制和数据深度限制。这意味着您可能无法获取所有历史时期的完整数据，或者只能获取到较低时间粒度（例如，分钟级别或小时级别）的数据。
可以通过调用 /candles 端点来获取 K 线数据（OHLCV 数据，即开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量）。你需要指定市场代码（例如 KRW-BTC 表示韩元计价的比特币）。
API 请求需要使用 Upbit 提供的 API 密钥，这需要在 Upbit 平台上注册并创建 API 密钥。请务必妥善保管您的 API 密钥，避免泄露。
由于 API 的限制，可能需要编写程序来循环调用 API，并将数据存储在本地数据库中，以便进行后续分析。
请务必阅读 Upbit API 的官方文档，了解速率限制、数据格式以及其他使用限制。

2. 第三方数据提供商:

有许多第三方加密货币数据提供商会收集并整理来自各个交易所的历史数据，包括 Upbit。这些提供商通常会提供 API 接口或数据下载服务，方便用户获取所需数据。
常见的第三方数据提供商包括 CryptoCompare, CoinGecko, TradingView 等。
使用第三方数据提供商可能需要付费订阅，具体费用取决于数据量、数据频率以及其他服务条款。
在选择第三方数据提供商时，务必评估其数据的准确性、完整性以及可靠性。
检查数据提供商是否涵盖了你感兴趣的 Upbit 交易对和时间范围。

3. 数据爬取 (风险较高):

一些用户可能会选择通过网络爬虫技术从 Upbit 的网页或其他渠道抓取历史数据。然而，这种方法存在一定的风险和挑战。
网络爬虫可能会违反 Upbit 的服务条款，导致您的 IP 地址被封禁。
Upbit 的网页结构可能会发生变化，导致爬虫程序失效。
爬取大量数据可能会给 Upbit 的服务器带来压力，影响其他用户的正常使用。
如果选择使用数据爬取，请务必尊重 Upbit 的规则，控制爬取频率，并避免对服务器造成过大压力。
更重要的是，验证爬取数据的准确性，因为网页数据可能存在错误或延迟。

4. 开源项目和社区资源:

在一些开源社区中，开发者可能会分享自己收集和整理的 Upbit 历史数据。例如，GitHub 上可能存在一些相关的开源项目。
使用开源项目和社区资源需要谨慎，务必验证数据的来源和质量，并注意版权问题。
贡献者可能已经做了数据清洗和预处理，从而减少了你的工作量。

注意事项:

在获取 Upbit 历史数据时，务必注意数据的合法性和合规性。避免使用非法手段获取数据，并遵守 Upbit 的相关规定。
请仔细阅读 Upbit 的服务条款和 API 文档，了解数据的使用限制和免责声明。
不同的数据来源可能存在差异，请务必仔细评估数据的质量，并选择适合您需求的来源。
考虑到市场波动性，确保你的数据处理方法能够准确反映实际的市场情况。
历史数据分析仅作为参考，不能保证未来的投资收益。

1. Upbit Open API (开发者接口):

这是从Upbit获取历史数据的最常用且可靠的方法之一。但此方案对使用者的编程能力有一定要求，需要具备一定的编程基础才能顺利实施。

注册 Upbit Open API 密钥: 您需要在 Upbit 官方网站注册一个账号并完成必要的身份验证流程。验证成功后，前往 Upbit API 管理页面，申请属于您自己的 API 密钥对，其中包括 Access Key (访问密钥) 和 Secret Key (私有密钥)。务必妥善保管您的密钥信息，切勿以任何方式泄露给未经授权的第三方。API 密钥泄露可能导致账户资金或数据安全风险。建议启用API密钥的IP访问限制，提高安全性。
API 文档阅读: 在使用 Upbit Open API 之前，请务必仔细阅读并理解 Upbit Open API 的官方技术文档。文档中详细阐述了 API 提供的各种接口功能、每个接口所需的参数，以及 API 返回数据的具体格式和字段含义。重点关注以下几个用于获取历史K线和成交数据的接口：
- GET /candles/minutes/{unit} : 用于获取指定时间单位的 K 线数据。其中 {unit} 参数代表时间单位，支持的选项包括 1 分钟、3 分钟、5 分钟、15 分钟、30 分钟、60 分钟 (1 小时)、240 分钟 (4 小时) 等。该接口返回指定时间段内的开盘价、收盘价、最高价、最低价以及成交量等K线数据。
- GET /candles/days : 用于获取每日 K 线数据。您可以指定查询的起始日期和结束日期，获取指定时间段内的每日开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量等数据。
- GET /candles/weeks : 用于获取每周 K 线数据。返回指定时间段内的每周开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量等数据，有助于进行更长周期的趋势分析。
- GET /candles/months : 用于获取每月 K 线数据。该接口提供月级别的开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量等数据，适用于长期投资策略和宏观市场分析。
- GET /trades/ticks : 用于获取逐笔成交数据 (Tick data)。此接口提供最细粒度的市场成交信息，包括每一笔成交的价格、成交量以及成交时间等。Tick 数据对于高频交易策略、微观结构分析和订单簿重建至关重要。
编程实现: 选择您熟悉的编程语言 (例如：Python、JavaScript、Java、Go 等) 调用 Upbit API。你需要编写代码来构造 API 请求，设置必要的请求头 (Headers) 和参数，并通过 HTTP/HTTPS 协议发送请求。然后，对 API 返回的 JSON 格式的数据进行解析，提取所需的信息。可以使用现成的 HTTP 客户端库（如 Python 的 `requests` 库、JavaScript 的 `axios` 或 `fetch` API）来简化 API 调用过程。同时，需要考虑API的调用频率限制，避免触发Upbit的反爬虫机制。
数据处理和存储: 将从 Upbit API 获取的历史数据存储到数据库 (例如：MySQL、PostgreSQL、MongoDB、InfluxDB) 或文件中 (例如：CSV、JSON、Parquet)。数据库的选择取决于您的数据量、查询需求和技术栈。如果数据量较大且需要高效的查询和分析，建议使用关系型数据库或时序数据库。文件存储适用于数据量较小或对数据格式有特殊要求的场景。存储前，请根据需要对数据进行清洗、转换和聚合，以便后续的分析、回测和可视化。

Python 示例 (详细):

本示例演示如何使用 Python 从 Upbit 交易所获取 K 线数据。它使用了 requests 库发送 HTTP 请求， jwt 库生成 JWT 认证令牌， uuid 库生成唯一 ID， hashlib 库计算查询参数的哈希值，以及 urllib.parse 库编码 URL 查询字符串。务必安装这些库： pip install requests pyjwt 。

import requests import jwt import uuid import hashlib from urllib.parse import urlencode

需要替换以下变量为你自己的 Upbit API 密钥。从 Upbit 平台获取你的 Access Key 和 Secret Key。请务必妥善保管你的 Secret Key，避免泄露。

access_key = "YOUR_ACCESS_KEY" secret_key = "YOUR_SECRET_KEY"

get_upbit_candles 函数用于获取 Upbit 的 K 线数据。它接受交易对、时间单位、数据条数以及截止时间作为参数。

def get_upbit_candles(market, unit, count, to=None):
    """
    获取 Upbit K 线数据。
    Args:
        market: 交易对 (例如：KRW-BTC, BTC-ETH)。Upbit 市场的交易对代码.
        unit: 时间单位 (例如：1, 5, 15, 30, 60, 240, 'days', 'weeks', 'months')，分别表示分钟、天、周、月 K 线。
        count: 请求的数据条数 (最大 200)。API 限制每次请求最多返回 200 条数据。
        to: 查询截止时间 (可选)，格式为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss 或 yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ。
    Returns:
        JSON 数据。如果请求成功，返回包含 K 线数据的 JSON 格式数据；如果请求失败，返回 None。
    """

该函数构建 API 查询参数。根据时间单位选择不同的 API 端点，分钟 K 线使用 /minutes/{unit} ，天/周/月 K 线使用 /candles/{unit} 。如果指定了 to 参数，则将其添加到查询参数中。

    query = {
        'market': market,
        'count': count
    }
    if unit in ['days', 'weeks', 'months']:
        endpoint = f"https://api.upbit.com/v1/candles/{unit}"
    else:
        endpoint = f"https://api.upbit.com/v1/candles/minutes/{unit}"
        query['minutes'] = unit

    if to:
        query['to'] = to

为了安全地访问 Upbit API，需要生成 JWT (JSON Web Token) 认证令牌。对查询参数进行哈希处理，然后使用 Access Key、UUID、查询哈希值和哈希算法构建 payload。使用 Secret Key 和 HS256 算法对 payload 进行签名，生成 JWT 令牌。

    query_string = urlencode(query)

    m = hashlib.sha512()
    m.update(query_string.encode())
    query_hash = m.hexdigest()

    payload = {
        'access_key': access_key,
        'nonce': str(uuid.uuid4()),
        'query_hash': query_hash,
        'query_hash_alg': 'SHA512',
    }

    jwt_token = jwt.encode(payload, secret_key, algorithm="HS256")
    authorize_token = 'Bearer {}'.format(jwt_token)
    headers = {"Authorization": authorize_token}

使用 requests 库发送 GET 请求到 Upbit API。设置请求头中的 Authorization 字段为 Bearer 加上 JWT 令牌。使用 try-except 块处理可能发生的异常，例如网络错误或 API 错误。如果请求成功，返回 JSON 数据；否则，打印错误信息并返回 None。

    try:
        res = requests.get(endpoint, params=query, headers=headers)
        res.raise_for_status()  # 检查 HTTP 状态码，如果不是 200，则抛出异常
        return res.()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Error: {e}")
        return None

示例：获取 KRW-BTC 1 分钟 K 线数据，最近 200 条

以下代码演示了如何使用 Upbit API 获取韩元 (KRW) 计价的比特币 (BTC) 的 1 分钟 K 线数据，并返回最近 200 条记录。K 线数据，也称为蜡烛图，是金融市场中常用的一种图表，用于可视化一段时间内的开盘价、最高价、最低价和收盘价。通过分析 K 线图，交易者可以了解市场趋势和潜在的交易机会。

代码示例:

data = get_upbit_candles("KRW-BTC", 1, 200)
if data:
    print(data)

代码解读：

get_upbit_candles("KRW-BTC", 1, 200) ：这是一个假设的函数调用，用于从 Upbit 交易所获取 K 线数据。 "KRW-BTC" 参数指定了交易对，表示韩元计价的比特币。 1 参数指定了 K 线的周期，这里是 1 分钟。 200 参数指定了要获取的 K 线数量，这里是最近的 200 条。请注意，实际的 Upbit API 调用可能需要不同的参数格式和身份验证。
if data: ：这是一个条件语句，用于检查是否成功获取了 K 线数据。如果 data 变量不为空（即成功获取了数据），则执行 print(data) 语句。
print(data) ：这行代码用于将获取到的 K 线数据打印到控制台。 K 线数据通常以列表或字典的形式返回，包含开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等信息。

K 线数据字段说明（示例）：

返回的数据可能包含以下字段：

market : 市场代码 (例如, "KRW-BTC")
candle_date_time_utc : K 线 UTC 时间 (例如, "2023-10-27T07:00:00Z")
candle_date_time_kst : K 线 KST 时间 (例如, "2023-10-27T16:00:00+09:00")
opening_price : 开盘价
high_price : 最高价
low_price : 最低价
trade_price : 收盘价
timestamp : 时间戳
candle_acc_trade_price : 累积交易价格
candle_acc_trade_volume : 累积交易量
unit : 单位 (分钟)

注意事项：

在实际使用 Upbit API 时，需要进行身份验证，并遵守 API 的使用条款和限制。
需要安装相应的 Python 库，例如 requests ，用于发送 HTTP 请求。
API 的响应格式可能会发生变化，因此需要根据 Upbit 官方文档进行调整。
对于高频交易或其他需要大量数据的应用，建议使用 WebSocket 连接，以获取更实时的市场数据。

注意事项:

API 调用频率限制: Upbit Open API 实施了严格的调用频率限制机制，旨在保障服务器的稳定运行和所有用户的服务质量。开发者在使用 API 时，务必仔细查阅官方文档中关于频率限制的具体规定，例如每分钟或每秒允许的请求数量。为避免因超出频率限制而被暂时或永久封禁 API 密钥，建议采用以下策略：
- 实施请求队列：将 API 请求放入队列中，并根据频率限制，逐步发送请求。
- 使用指数退避算法：当遇到频率限制错误时，暂停一段时间后重试，并逐渐增加暂停时间。
- 缓存数据：对于不经常变化的数据，可以将其缓存到本地，减少 API 请求的次数。
- 合理规划请求：优化 API 请求逻辑，减少不必要的请求，例如批量获取数据。
数据量限制: Upbit Open API 在每次请求中返回的数据量是有限的，这意味着开发者可能需要发送多个请求才能获取完整的历史数据或其他大量信息。针对此限制，开发者需要考虑以下解决方案：
- 使用分页参数：API 通常会提供分页参数（如`page`和`limit`）来控制每次返回的数据量和起始位置。
- 循环请求：编写循环逻辑，根据分页参数，迭代发送 API 请求，直到获取所有需要的数据。
- 合理设计数据存储：设计高效的数据存储结构，以便快速查询和分析历史数据。
时间戳处理: Upbit API 返回的时间戳采用的是 UTC（协调世界时），这与许多本地时区存在差异。开发者在处理时间戳数据时，必须进行正确的时区转换，以确保数据的准确性和一致性。建议使用以下方法进行时区转换：
- 使用编程语言提供的时区转换函数：例如，Python 的 `datetime` 模块或 JavaScript 的 `Date` 对象。
- 使用专门的时区转换库：例如，`pytz`（Python）或 `moment-timezone`（JavaScript）。
- 确保服务器和应用程序的时区设置正确：避免因时区设置不一致导致的数据错误。

2. 第三方数据平台:

众多第三方数据平台为加密货币投资者和研究者提供宝贵的历史数据，其中包括Upbit的历史交易数据。这些平台通过API接口、数据订阅等方式，收集并整合来自不同交易所的数据，方便用户进行分析和研究。常见的第三方数据平台包括： TradingView、CoinGecko、CoinMarketCap 以及 CryptoCompare。这些平台各自拥有独特的数据展示和分析工具，用户可以根据自己的需求选择合适的平台。

选择可靠的平台: 选择信誉良好、数据质量高的平台至关重要。在选择平台时，需要考察其数据来源的可靠性、数据更新频率以及用户评价。用户可以参考行业内的评测报告、社区讨论以及平台自身的透明度来评估平台的可靠性。一个可靠的平台应该具备清晰的数据来源说明、稳定的数据更新机制以及积极的用户反馈渠道。
数据格式和费用: 了解平台提供的数据格式 (例如：CSV, JSON) 和费用结构非常重要。不同的数据格式适用于不同的分析工具和编程语言。 CSV (逗号分隔值) 是一种通用的文本格式，易于导入到电子表格软件和数据分析工具中。 JSON (JavaScript 对象表示) 是一种轻量级的数据交换格式，常用于Web应用程序和API接口。部分平台提供免费数据服务，但功能通常受到限制。付费订阅通常提供更完整的数据集、更高频率的数据更新以及更强大的分析工具。用户应根据自己的预算和数据需求选择合适的服务等级。
数据完整性: 在利用历史数据进行分析之前，务必验证数据的完整性和准确性，确保数据符合你的需求。数据缺失、错误或异常值会严重影响分析结果的可靠性。用户可以采用多种方法验证数据的完整性，例如：对比不同平台的数据、检查数据的时间戳、分析数据的分布情况。同时，了解数据平台的数据清洗和验证机制也有助于评估数据的质量。如果发现数据存在问题，应及时联系平台客服或采取适当的措施进行处理。

3. 爬虫 (不推荐):

使用网络爬虫技术，通过自动化程序从 Upbit 的官方或其他第三方网页抓取历史交易数据。这种方法在技术实现上具有较高的复杂性，需要编写能够解析网页结构并提取所需数据的代码。同时，Upbit 等交易所通常会部署反爬虫机制，例如频率限制、验证码以及用户行为分析等，以防止恶意的数据抓取行为。因此，爬虫程序极易被交易所的反爬虫系统识别并拦截，导致数据获取失败。

进一步而言，未经 Upbit 或相关数据提供方的明确授权，擅自使用爬虫技术抓取其网站数据可能涉及到违反服务条款、侵犯数据所有权，甚至触犯相关法律法规的风险。例如，某些司法辖区可能对未经授权的数据抓取行为进行法律追究，处以罚款或其他形式的处罚。 因此，从合规性和稳定性的角度出发，我们强烈不建议采用网络爬虫的方法来获取 Upbit 的历史交易数据。 建议优先考虑官方提供的 API 或者授权的数据服务。

Upbit 历史数据使用技巧

数据清洗与预处理: 从Upbit API或其他数据源获取的原始历史数据，通常包含缺失值（例如，因交易暂停导致的数据空缺）、重复记录（例如，API错误导致的数据冗余）和异常值（例如，黑天鹅事件导致的极端价格波动）。必须进行数据清洗和预处理，才能确保分析结果的准确性。数据清洗包括但不限于：
- 缺失值处理： 使用插值法（如线性插值、平均值插值）或删除法填充或移除缺失的数据点。选择合适的插值方法取决于数据的具体特征和缺失模式。
- 重复值处理： 删除完全重复的记录，并检查可能由数据错误引起的近似重复记录。
- 异常值处理： 使用统计方法（如Z-score、IQR）识别并处理异常值，可以将其替换为更合理的值或直接删除。在处理异常值时，需要谨慎，避免错误地删除重要信息。
时间单位选择与数据聚合: 根据不同的交易策略和分析目标，选择合适的时间粒度至关重要。
- 短线交易者： 倾向于使用较短的时间单位，如 1 分钟、3 分钟或 5 分钟 K 线数据，以便捕捉快速的市场波动和短线交易机会。
- 日内交易者： 通常使用 15 分钟、30 分钟或 1 小时 K 线数据，以获得更平滑的价格趋势和更稳定的交易信号。
- 长期投资者： 往往关注日 K 线、周 K 线甚至月 K 线数据，以分析长期趋势和资产配置。
如果需要更高时间粒度的数据（例如，从 1 分钟数据生成 5 分钟数据），则需要进行数据聚合，计算开盘价、最高价、最低价和收盘价（OHLC），以及成交量。
技术指标计算与分析: 基于Upbit历史数据，可以计算各种技术指标，以辅助交易决策和市场分析。常用的技术指标包括：
- 移动平均线 (MA): 平滑价格数据，识别趋势方向。包括简单移动平均线 (SMA)、指数移动平均线 (EMA) 等。
- MACD (Moving Average Convergence Divergence): 指数移动平均线的差值，用于识别趋势的改变和超买超卖信号。
- RSI (Relative Strength Index): 相对强弱指标，衡量价格变动的速度和幅度，判断超买超卖情况。
- 布林带 (Bollinger Bands): 由移动平均线和标准差构成，用于衡量价格波动的范围和识别突破机会。
- 成交量指标： 例如成交量加权平均价格 (VWAP)，OBV (On Balance Volume) 等，分析成交量变化，辅助判断价格趋势的可靠性。
除了以上指标，还可以根据具体需求计算其他技术指标，例如斐波那契回调线、艾略特波浪理论等。
回测与策略验证: 利用历史数据对交易策略进行回测，是评估策略有效性的重要手段。回测过程包括：
- 定义交易规则： 明确交易策略的入场和出场条件。
- 模拟交易： 在历史数据上模拟交易，记录每次交易的盈亏。
- 计算绩效指标： 计算总收益、平均收益、最大回撤、夏普比率等指标，评估策略的风险收益特征。
- 参数优化： 通过调整策略的参数，寻找最佳的参数组合，提高策略的收益和稳定性。
回测结果只能作为参考，并不能保证未来收益。需要注意过度优化的问题，避免策略过度拟合历史数据。
风险管理与未来展望: 历史数据分析可以帮助识别潜在的风险，并制定相应的风险管理策略。
- 止损设置： 根据历史波动率和风险承受能力，设置合理的止损位，限制单笔交易的损失。
- 仓位控制： 根据资金规模和风险偏好，控制每笔交易的仓位大小，避免过度杠杆。
- 分散投资： 将资金分散投资于不同的加密货币，降低单一资产的风险。
历史数据不能完全预测未来市场走势，务必结合市场基本面分析和实时市场情况，灵活调整交易策略，控制交易风险。加密货币市场波动性大，投资需谨慎。