如何查询Bitmex币种历史价格数据

Bitmex 作为一家老牌的加密货币衍生品交易所，其历史数据对于量化交易者、研究人员和投资者而言都具有重要的参考价值。通过分析历史价格数据，可以回溯测试交易策略、预测市场趋势、评估风险敞口。 本文将深入探讨如何查询 Bitmex 币种的历史价格数据，并介绍几种常用的方法和工具。

BitMEX API

BitMEX 交易所提供了一套功能完善且强大的 REST API，它允许开发者和交易者通过编程的方式访问 BitMEX 平台上的各类市场数据和账户信息。这其中包括访问实时的和历史的交易数据、订单簿深度、以及账户余额等。 通过BitMEX API，用户可以构建自动化交易策略、执行算法交易、并进行深入的数据分析。 尤其在获取历史价格数据方面，BitMEX API 提供了一种高质量、高精度且可定制化的解决方案。相较于直接从交易界面下载数据或使用第三方数据提供商，使用 BitMEX API 可以更灵活地控制数据的粒度、时间范围和数据格式，从而满足特定研究或交易策略的需求。API 支持多种数据格式，如 JSON，方便用户集成到各种编程语言和开发环境中。BitMEX API 还提供了身份验证机制，确保数据访问的安全性和账户信息的保密性。

API Endpoint

BitMEX API 提供了一个专门用于获取历史交易数据的强大且灵活的终端节点： /api/v1/trade/bucketed 。这个终端节点允许用户通过精确指定一系列参数来检索所需的历史交易数据，包括但不限于指定起止时间范围、交易的标的加密货币或交易对、以及数据聚合的时间间隔（即bucket size），从而可以高效地进行各种分析，例如趋势识别、回溯测试和量化策略开发。

更具体地，时间范围参数允许用户定义所需历史数据的起始时间和结束时间，从而将查询范围限定在特定的时间段内。币种参数（通常称为symbol）允许用户选择特定的加密货币或交易对，例如BTC/USD或ETH/USD，以便只检索与该特定资产相关的交易数据。时间间隔参数（bucket size）则允许用户指定将原始交易数据聚合到的时间粒度，例如1分钟、5分钟、1小时或1天。通过调整这些参数，用户可以根据其特定需求定制历史数据查询，从而最大限度地提高数据分析的效率和准确性。

请求参数

以下是 /api/v1/trade/bucketed endpoint 的一些关键请求参数，用于检索特定币种在指定时间范围内的聚合交易数据（K线数据）：

• symbol: 指定要查询的交易对或币种代码，例如 "XBTUSD"（比特币/美元永续合约）。该参数区分大小写，务必确保与交易所支持的交易对代码一致。
• binSize: 指定时间间隔（K线周期或 bucket size）。可选项包括 "1m" (1 分钟), "5m" (5 分钟), "1h" (1 小时), "1d" (1 天) 等。交易所可能提供更多选项，例如 "15m" (15 分钟), "30m" (30 分钟) 等。 "1m" 表示每根 K 线代表 1 分钟内发生的交易聚合数据， "1h" 则代表 1 小时。选择合适的 binSize 取决于您的分析需求和时间粒度。
• startTime: 指定数据起始时间，用于限定查询的时间范围。 必须是 ISO8601 格式的日期时间字符串，例如 "2023-01-01T00:00:00Z"。 ISO8601 格式是一种国际标准日期和时间表示法，确保跨系统和地区的兼容性。 务必使用 UTC 时间，并以 "Z" 结尾表示。
• endTime: 指定数据结束时间，与 startTime 配合使用以确定查询的时间区间。 格式同 startTime，同样必须是 ISO8601 格式的 UTC 时间字符串。 endTime 必须晚于 startTime。
• count: 指定返回的最大数据条数（K线数量）。默认值为 100，最大值为 1000。服务器为了防止资源滥用，通常会限制单次请求返回的数据量。 如果要获取更多数据，需要采用分页查询的方式，即多次请求，每次请求指定不同的 startTime 和 endTime，或者使用API提供的分页参数（如果存在）。
• reverse: 指定返回数据的排序方式。如果设置为 true，则返回的数据按时间降序排列（最新数据在前），否则按时间升序排列（最老数据在前）。默认情况下，数据可能按升序排列。根据您的使用场景选择合适的排序方式。 例如，如果需要实时更新图表，降序排列可能更方便。

代码示例 (Python)

以下是一个使用 Python 和 requests 库调用 Bitmex API 获取 XBTUSD 1 分钟级别历史数据的示例代码。该代码展示了如何通过编程方式访问Bitmex交易所的历史数据接口，为量化交易策略研究、数据分析和算法交易提供数据基础。

import requests import datetime

def get_bitmex_history(symbol, bin_size, start_time, end_time): """ 从 Bitmex API 获取历史数据。 该函数通过循环请求Bitmex API，每次请求最多返回1000条数据，并通过更新startTime参数来实现分页查询，直到获取所有指定时间范围内的数据。为了避免触发Bitmex API的频率限制，函数中加入了time.sleep()函数，每次请求后暂停一段时间。

Args:
    symbol (str): 币种，例如 "XBTUSD"。 这是你需要获取历史数据的交易对。
    bin_size (str): 时间间隔，例如 "1m", "5m", "1h", "1d"。 这个参数指定了K线的时间周期。
    start_time (datetime): 起始时间 (datetime 对象)。  你需要获取数据的起始时间点。
    end_time (datetime): 结束时间 (datetime 对象)。 你需要获取数据的结束时间点。

Returns:
    list: 包含历史数据的列表，每个元素是一个字典。 列表中的每个元素都代表一个K线的数据。
"""

url = "https://www.bitmex.com/api/v1/trade/bucketed"
params = {
    "symbol": symbol,
    "binSize": bin_size,
    "startTime": start_time.isoformat(),
    "endTime": end_time.isoformat(),
    "count": 1000, # 每次请求最多 1000 条数据。 Bitmex API 限制每次请求返回的数据条数。
    "reverse": False # 按时间升序排列。  设置为 False 表示按时间升序返回数据。
}

data = []
while True:
    response = requests.get(url, params=params)
    response.raise_for_status() # 检查请求是否成功。 如果请求失败，会抛出 HTTPError 异常。
    batch = response.()

    if not batch:
        break # 没有更多数据了。 当API返回空列表时，表示没有更多符合条件的数据。

    data.extend(batch)

    # 更新 startTime 为当前批次最后一个数据的时间。  为了实现分页查询，需要将 startTime 更新为上一批次数据的最后一个时间戳。
    params["startTime"] = batch[-1]['timestamp']

    # 避免请求过于频繁，增加延迟。  Bitmex API 有频率限制，过于频繁的请求可能会被拒绝。
    import time
    time.sleep(0.2)


return data

if name == " main ": symbol = "XBTUSD" bin_size = "1m" start_time = datetime.datetime(2023, 10, 26, 0, 0, 0) end_time = datetime.datetime(2023, 10, 26, 0, 10, 0)

history = get_bitmex_history(symbol, bin_size, start_time, end_time)

for record in history:
    print(record)

print(f"总共获取到 {len(history)} 条数据.")

这个代码示例展示了如何使用 requests 库发送 HTTP 请求到 Bitmex API，并解析返回的 JSON 数据。 Bitmex API 允许用户获取各种交易对的历史交易数据和K线数据。需要注意的是，由于 API 有请求频率限制，建议在循环中加入适当的延迟 (例如 time.sleep(0.2) )，避免被 API 屏蔽。 为了获取更多数据，需要进行分页查询，即每次请求获取一部分数据，然后更新 startTime 参数，直到获取到所有需要的数据。API返回的数据包含了开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量等信息，可以用于各种量化分析和交易策略。在实际使用中，需要根据具体的分析需求选择合适的时间间隔和数据范围。 除了XBTUSD，还可以通过修改symbol参数来获取其他交易对的历史数据。 同时，可以根据实际需求调整startTime和endTime参数来获取不同时间段的数据。

API 限制

• 请求频率限制: Bitmex API 对请求频率进行了严格的限制，旨在保护服务器稳定性和公平性。过度频繁的请求会导致 IP 地址被临时屏蔽，影响 API 的正常使用。为了避免触发频率限制，强烈建议开发者仔细阅读 Bitmex 官方 API 文档，深入了解不同 API 接口的请求频率上限。同时，应采取合理的请求策略，例如实现指数退避算法。指数退避算法通过在请求失败后逐渐增加重试间隔，有效地减少了对服务器的压力，降低了被屏蔽的风险。还可以考虑使用 API 密钥，不同的 API 密钥可能具有不同的请求频率限制。
• 数据量限制: 每次 API 请求能够获取的数据量存在限制，通常情况下，一次 API 请求最多只能获取 1000 条数据。如果需要获取超过 1000 条的历史数据，必须采用分页查询的方式。分页查询需要通过 API 提供的参数（例如 `start` 和 `count`）来指定每次请求的数据范围。开发者需要编写相应的代码逻辑来循环发送请求，并合并所有分页结果，最终得到完整的数据集。在进行分页查询时，务必注意控制请求频率，避免因频繁请求而被屏蔽。
• 数据质量: Bitmex API 提供了相对高质量的历史交易数据，这些数据对于量化交易研究和策略回测至关重要。API 提供的数据仍然可能存在细微的错误或缺失的情况。例如，某些交易数据可能由于网络问题或其他原因而未能及时记录，或者某些极端行情下的数据可能存在异常值。因此，在使用 Bitmex API 获取的历史数据进行分析之前，强烈建议进行全面的数据清洗和验证。数据清洗包括处理缺失值、去除重复数据、校正错误数据等。数据验证可以通过与其他数据源（例如其他交易所的 API）进行对比，或者通过统计分析方法检测异常值。通过充分的数据清洗和验证，可以提高数据分析的准确性和可靠性。

第三方数据提供商

除了直接使用 Bitmex API 获取历史价格数据外，还可以选择依赖第三方数据提供商。这些供应商通常提供更友好的API接口或用户界面，极大地简化了数据获取流程。 他们还可能提供增值服务，如数据清洗、预处理、可视化工具以及更高级的分析功能，以满足用户更复杂的需求。

常用的第三方数据提供商包括：

• TradingView: 提供全面的加密货币历史价格数据，并集成强大的、可定制的图表分析工具。用户可以利用这些工具进行技术分析，识别趋势和模式。
• CoinGecko: 提供广泛的加密货币历史价格数据，同时提供市值、交易量、流通量等关键指标。 CoinGecko还跟踪项目的基本面信息，帮助用户进行更全面的评估。
• CryptoCompare: 提供多种加密货币的历史价格数据和聚合的订单簿信息，并提供 RESTful API 接口，方便开发者集成到自己的应用程序中。
• Kaiko: 专注于提供机构级别的加密货币市场数据，强调高精度和低延迟，并提供深度订单簿数据、交易数据和指数数据。 他们的服务通常面向需要高质量数据的专业交易者和机构投资者。

选择第三方数据提供商时，需仔细评估以下关键因素：

• 数据质量: 确保数据提供商提供的数据准确、完整、一致，并及时更新。 验证其数据源和数据清洗流程，以避免因数据错误导致的分析偏差。
• API 易用性: 选择提供清晰的文档、稳定的 API 和合理的请求限制的数据提供商。 考察其 API 的调用方式、响应格式以及错误处理机制，以降低开发成本。
• 价格: 不同的数据提供商采用不同的定价模型，包括订阅费、按量付费等。 仔细比较不同方案的价格和功能，选择在预算范围内提供最佳价值的方案。
• 功能: 评估数据提供商是否提供所需的功能，例如数据清洗、数据可视化、实时数据流、历史数据回溯等。 考虑未来可能的需求，选择具有良好扩展性的数据提供商。

其他方法

除了通过 Bitmex API 和第三方数据提供商获取历史价格数据，还可以考虑以下途径。这些方法各有优缺点，适用于不同的应用场景和技术水平：

• Bitmex 官方渠道： Bitmex 官方可能会在其网站、博客、文档中心或官方论坛等渠道发布或提供一些历史数据快照、统计报告或数据集。 建议直接查阅 Bitmex 官方资源，搜索关键词如 "历史数据下载"、"市场报告" 或 "数据快照"。请注意，官方提供的数据可能存在更新频率较低、数据格式不一致或数据覆盖范围有限等问题。
• 网络爬虫技术： 开发者可以利用网络爬虫（也称为网络蜘蛛或机器人）技术，自动化地从 Bitmex 网站或其他相关网站（如提供 Bitmex 市场数据的第三方平台）抓取历史价格数据。 实施网络爬虫时，务必遵守相关网站的 robots.txt 协议，避免对目标网站造成过大的访问压力，合理设置请求频率和并发数。 需要编写代码解析网页结构，提取所需的数据，并进行清洗和整理。 网络爬虫的维护成本较高，数据质量受网站结构变化的影响较大，且存在被网站反爬虫机制屏蔽的风险。 建议使用成熟的爬虫框架（如 Scrapy、Beautiful Soup 等）并配置合适的 User-Agent 和代理 IP。
• 加密货币社区资源： 活跃的加密货币社区（例如 Reddit 的 r/Bitcoin、r/Bitmex 等子版块、Telegram 群组、Discord 服务器或专业论坛）中，一些用户或研究者可能会分享他们整理或收集的 Bitmex 币种历史价格数据。 在这些社区中搜索相关信息，如 "Bitmex 历史数据"、"交易数据分享" 或 "数据分析报告"。 请注意，社区分享的数据质量参差不齐，可能存在错误、遗漏或偏差，使用前务必进行验证和校对。 需要注意数据的来源可靠性和数据更新频率。
• 区块链浏览器： 虽然区块链浏览器主要用于查询交易记录，但部分区块链浏览器可能会提供一些交易所的历史交易数据或聚合统计信息，这些数据可能包含 Bitmex 的交易数据。 可以尝试使用支持查询交易所数据的区块链浏览器，并搜索 Bitmex 的相关信息。
• 学术研究论文： 一些学术研究论文可能会使用 Bitmex 的历史交易数据进行分析和建模。 通过阅读这些论文，有可能获得相关数据或数据来源的信息。 可以尝试在 Google Scholar 或其他学术数据库中搜索相关论文。

总而言之，获取 Bitmex 币种的历史价格数据有多种途径，每种方法都具有其自身的优缺点。 选择最合适的方法取决于用户的具体需求，例如数据质量、数据量、数据更新频率、技术能力以及成本预算等因素。 如果追求高质量、高精度和可定制的历史数据，Bitmex API 是首选。 如果需要更便捷、更易用的界面或API，可以考虑第三方数据提供商。 其他方法可以作为辅助手段，用于验证数据或补充缺失的数据。