Kraken 交易数据下载指南

Kraken 作为全球领先的加密货币交易所之一，其历史交易数据对于量化研究、算法交易、税务申报以及风险管理至关重要。 本文将深入探讨如何从 Kraken 下载不同类型的交易数据，并针对常见问题提供详细的解决方案。

数据类型概述

Kraken 提供丰富多样的数据类型，满足不同层次用户的需求，用于量化分析、算法交易、税务合规等多种用途。以下详细介绍 Kraken 提供的各类数据：

• 交易数据（Trades） :

  交易数据记录了 Kraken 交易所内所有已完成的交易事件。每条记录包含关键信息，例如：

  • 时间戳（Timestamp） : 精确记录交易发生的具体时间，通常精确到毫秒或微秒级别。
  • 交易对（Pair） : 明确指示交易的两种加密货币，例如 BTC/USD 或 ETH/EUR。
  • 价格（Price） : 交易的成交价格，以计价货币（例如 USD）表示。
  • 数量（Volume） : 交易的加密货币数量，例如交易了多少个 BTC 或 ETH。
  • 买卖方向（Side） : 指示该笔交易是买单（Buy）还是卖单（Sell），表明交易的发起者。
  • 交易ID (Trade ID) : 交易所分配的唯一标识符，用于追踪特定的交易。

  交易数据是进行市场微观结构分析、高频交易策略研究以及计算各种市场指标的基础。通过分析历史交易数据，可以识别趋势、评估波动性、量化流动性，并构建预测模型。

• 订单簿数据（Order Book） :

  订单簿数据反映了特定时间点交易所的买卖挂单情况，是市场深度和流动性的直接体现。Kraken 提供订单簿的快照数据，记录了：

  • 买单（Bid） : 用户愿意购买加密货币的出价，按照价格由高到低排列。
  • 卖单（Ask） : 用户愿意出售加密货币的要价，按照价格由低到高排列。
  • 价格（Price） : 每个买单和卖单对应的价格。
  • 数量（Volume） : 每个价格上挂单的加密货币数量。
  • 时间戳（Timestamp） : 订单簿快照生成的时间。

  通过分析订单簿数据，可以了解市场的供需关系，评估买卖双方的力量对比，并预测短期的价格波动。订单簿数据常用于算法交易策略，例如套利交易和做市策略。通过监控订单簿的变化，可以捕捉市场的微小价格差异，并从中获利。

• OHLC 数据（Open, High, Low, Close） :

  OHLC 数据是金融时间序列数据的基本形式，代表指定时间周期内的开盘价、最高价、最低价和收盘价。 Kraken 支持多种时间周期，例如：

  • 1 分钟（1m）
  • 5 分钟（5m）
  • 15 分钟（15m）
  • 30 分钟（30m)
  • 1 小时（1h）
  • 4 小时（4h）
  • 1 天（1d）
  • 1 周（1w)
  • 1 月 (1M)

  OHLC 数据是技术分析的基石。通过 OHLC 数据，可以绘制 K 线图，并计算各种技术指标，例如：

  • 移动平均线（Moving Average）
  • 相对强弱指数（RSI）
  • 移动平均收敛散度（MACD）
  • 布林带（Bollinger Bands）

  这些技术指标可以帮助交易者识别趋势、判断超买超卖情况、并制定交易策略。 不同时间周期的 OHLC 数据适用于不同时间尺度的交易策略，例如日内交易、波段交易和长期投资。

• 账户历史记录 (Account History) :

  账户历史记录详细记录了用户在 Kraken 交易所的所有账户活动，为用户提供全面的财务审计和税务合规信息。 记录包括：

  • 充值（Deposit） : 用户向 Kraken 账户转入加密货币或法币的记录。
  • 提现（Withdrawal） : 用户从 Kraken 账户转出加密货币或法币的记录。
  • 交易（Trade） : 用户在 Kraken 交易所进行的买卖交易记录。
  • 利息（Interest） : 用户因持有某些加密货币而获得的利息收入。
  • 费用（Fee） : 用户因交易或提现而支付的手续费。
  • 空投（Airdrop） : 用户收到的免费代币。
  • Staking奖励 (Staking Rewards) : 用户参与Staking获得的奖励

  账户历史记录对于税务申报至关重要，可以帮助用户准确计算资本利得和损失。 账户历史记录也便于用户进行账户管理，追踪资金流动，并及时发现异常交易。

通过 Kraken 网站下载数据

最直接的方式是通过 Kraken 官方网站下载交易数据。Kraken 交易所提供用户友好的界面，方便快捷地获取历史交易、订单记录等数据。这种方法无需编写代码，适合不熟悉编程的用户。

1. 登录 Kraken 账户 : 必须拥有一个经过验证的 Kraken 账户才能访问历史数据。身份验证是交易所KYC (了解你的客户) 流程的一部分，旨在提高安全性并符合监管要求。确保账户已通过所有必要的验证级别。
2. 导航至“历史记录”页面 : 登录后，寻找并点击账户控制面板或用户菜单中的“历史记录”、“交易历史”或类似的选项。Kraken 网站的界面布局可能会更新，因此请注意查找与账户活动相关的部分。
3. 选择数据类型和交易对 : 在历史记录页面，可以选择不同的数据类型，例如“交易”、“订单”、“杠杆交易”等。选择需要下载的数据类型，例如“交易”以获取实际成交记录。随后，选择感兴趣的交易对，例如“BTC/USD”（比特币/美元）或“ETH/EUR”（以太坊/欧元）。通常，Kraken 允许同时选择多个交易对，以便一次性下载多个市场的数据。请注意，不同数据类型包含的信息字段可能不同。
4. 设置时间范围 : 选择所需数据的时间范围至关重要。可以使用预设的时间范围，如“过去 24 小时”、“过去 7 天”、“过去 30 天”等。更灵活的方式是自定义开始日期和结束日期，精确控制数据范围。需要注意的是，Kraken 可能会对单次下载的数据量设置限制，这是为了防止服务器过载。如果需要下载大量的历史数据，则可能需要将数据请求分解为多个较小的时间段，分批下载。需要关注交易所API的使用条款，避免违反相关规定。
5. 导出数据 : 配置好所有参数后，点击“导出”、“下载”或类似的按钮。Kraken 通常提供多种导出格式，例如 CSV (逗号分隔值)、Excel (XLSX) 和 JSON (JavaScript 对象表示)。CSV 格式是一种通用的文本格式，易于使用各种数据分析工具进行处理。Excel 格式便于直接在电子表格软件中查看和分析数据。JSON 格式则适合编程处理和与其他应用程序集成。根据实际需求选择合适的格式，然后开始下载数据。确保仔细检查下载的数据，验证其完整性和准确性。

下载大量数据的注意事项

从 Kraken 交易所下载大量历史交易数据或其他类型的数据，可能会遇到一些挑战，尤其是在直接通过其网站进行操作时。以下是一些可能出现的问题：

• 下载速度慢 : 由于数据量庞大，服务器带宽限制，以及网络拥塞等原因，直接通过 Kraken 网站下载大量数据可能需要相当长的时间。这会占用您的网络资源，并且可能中断其他需要稳定网络连接的任务。
• 文件大小限制 : 为了优化服务器性能和用户体验，Kraken 可能会对用户一次性下载的文件大小设置上限。这意味着您可能需要将数据下载任务分解为多个较小的部分，从而增加了操作的复杂性。例如，对于特定时间段内的高频交易数据，交易所通常会将其切割成多个文件以便于用户下载，这需要您在本地进行合并和处理。
• API 限制 : 即使通过 API 下载数据，频繁的请求也可能会触发 Kraken 的 API 速率限制，导致下载失败或速度显著降低。交易所为了防止恶意攻击或滥用资源，会对API请求频率进行限制。如果您的程序在短时间内发送了过多的API请求，可能会暂时被禁止访问，需要等待一段时间才能恢复正常。理解 Kraken 的 API 速率限制策略，并据此优化您的下载程序至关重要，比如采用适当的延时机制或批量请求策略。

为了解决上述问题，并更高效地获取所需数据，强烈建议您考虑使用 Kraken API。 通过API，您可以更精细地控制数据请求，批量下载，以及更方便地自动化数据获取流程，极大地提升数据获取的效率和灵活性。需要仔细阅读 Kraken API 的文档，了解其速率限制、请求格式、数据结构等方面的规定，避免触犯相关限制，保证数据下载的稳定性和准确性。

使用 Kraken API 下载数据

Kraken API 提供了一种更灵活、可控且高效的方式来获取加密货币市场数据。它允许开发者绕过传统网页界面的限制，直接通过编程方式访问和下载数据。 通过 API，你可以自动化数据收集过程，实时监控市场动态，并构建自定义的分析工具和交易策略。

1. 获取 API 密钥 : 使用 Kraken API 的第一步是获得有效的 API 密钥。 登录你的 Kraken 账户，前往 "安全" 或 "API" 设置页面。 创建一个新的 API 密钥对（公钥和私钥）。 在创建过程中，仔细设置 API 密钥的权限。 对于数据下载，你需要授予 "读取交易数据" 和 "查询账户历史记录" 等权限。 强烈建议仅授予执行所需操作的最小权限集，避免潜在的安全风险。 妥善保管你的私钥，不要将其泄露给任何人。
2. 选择编程语言和 API 客户端 : 根据你的编程经验和项目需求，选择合适的编程语言。 常用的选择包括 Python、Java、JavaScript、C# 和 Go。 针对你选择的语言，寻找成熟且维护良好的 Kraken API 客户端库。 这些库封装了底层的 HTTP 请求和响应处理，简化了 API 的使用。 例如，对于 Python， krakenex 和 ccxt 都是不错的选择。 ccxt 是一个通用的加密货币交易 API 库，支持包括 Kraken 在内的众多交易所。
3. 编写代码 : 使用所选的 API 客户端库，编写代码来连接 Kraken API 并请求数据。 代码通常涉及以下步骤： 导入 API 客户端库，使用 API 密钥初始化客户端，构造 API 请求，处理 API 响应，并将数据存储到本地或数据库。 以下是一个使用 Python 和 krakenex 库下载交易数据的示例：

import krakenex import pandas as pd

初始化 Kraken API 客户端

使用 krakenex 库与 Kraken 交易所的 API 进行交互，第一步是初始化 krakenex.API 客户端对象。

k = krakenex.API()

上述代码创建了一个 API 类的实例，该实例将用于发送 API 请求并接收响应。为了访问 Kraken API 的私有端点（例如交易、查询账户余额等），你需要提供 API 密钥。

k.load_key('kraken.key')

load_key() 方法用于从文件中加载你的 API 密钥和私钥。通常，这些密钥保存在一个单独的文件中，例如 kraken.key 。该文件应该包含两行，第一行是 API 密钥，第二行是私钥。

重要提示：

• 请务必将 'kraken.key' 替换为你实际的 API 密钥文件路径。
• 保护好你的 API 密钥文件，不要将其泄露给任何人，避免未授权的访问。
• 强烈建议将 API 密钥存储在安全的位置，并限制对该文件的访问权限。
• 你也可以直接通过设置环境变量的方式提供API密钥，避免将密钥硬编码到代码中，从而提高安全性。例如： os.environ['KRAKEN_API_KEY'] 和 os.environ['KRAKEN_API_SECRET'] 。

完成初始化和密钥加载后，你就可以使用 k 对象调用 Kraken API 的各种方法，例如查询市场数据、下单交易等。具体用法请参考 krakenex 库的官方文档和 Kraken API 的文档。

设置交易对和时间范围

在加密货币交易中，选择合适的交易对和时间范围至关重要。交易对定义了你想要交易的两种资产，而时间范围则决定了你分析历史数据的周期。

pair = 'XXBTZUSD' # BTC/USD

这行代码设置了交易对为 'XXBTZUSD'，代表 Kraken 交易所的比特币 (BTC) 兑美元 (USD) 交易对。不同的交易所可能使用不同的交易对代码，例如 Coinbase 可能是 'BTC-USD'，Binance 可能是 'BTCUSDT'。务必根据你使用的交易所提供的规范来设置。

since = '1609459200' # Unix timestamp for January 1, 2021

这行代码定义了数据起始的时间戳。Unix 时间戳是一种表示时间的标准方式，它表示自 Unix 纪元（1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC）以来经过的秒数。这里，'1609459200' 对应于 2021 年 1 月 1 日。

选择合适的时间范围取决于你的交易策略。如果你进行日内交易，可能只需要几天的历史数据。如果你进行长期投资，可能需要数年甚至更长时间的历史数据来分析趋势。可以使用在线的 Unix 时间戳转换器，方便地将日期转换为 Unix 时间戳。

获取交易数据

在加密货币交易中，获取历史交易数据是进行技术分析、策略回测和风险评估的关键步骤。不同的交易所提供不同的API端点来访问这些数据。

使用 Kraken 交易所的 API，可以通过 query_public 方法获取特定交易对的历史交易信息。以下代码展示了如何使用 Python 和 Kraken API 获取交易数据：

trades = k.query_public('Trades', {'pair': pair, 'since': since})['result'][pair]

该代码段的具体解释如下：

• k.query_public('Trades', {'pair': pair, 'since': since}) ：调用 Kraken API 的 query_public 方法，请求公共交易数据。
• 'Trades' ：指定要查询的数据类型为“Trades”，即交易数据。
• {'pair': pair, 'since': since} ：传递参数给 API。
  • 'pair': pair ：指定要查询的交易对，例如 'XXBTZEUR' (BTC/EUR)。 pair 变量应包含有效的 Kraken 交易对代码。
  • 'since': since ：指定从哪个时间戳开始获取交易数据。时间戳应为 Unix 时间戳，表示自 1970 年 1 月 1 日以来经过的秒数。 since 变量用于过滤掉较早的交易数据，提高查询效率。如果省略 since 参数，API 将返回所有可用的交易数据，可能会导致响应时间过长。
• ['result'] ：从 API 响应中提取名为 'result' 的键对应的值，该值包含实际的交易数据。Kraken API 将结果封装在 'result' 键下。
• [pair] ：从 'result' 中提取特定交易对的交易数据。由于 API 返回的数据结构可能包含多个交易对的数据，因此需要使用 pair 变量来选择所需的数据。

trades 变量最终将包含一个列表，其中每个元素代表一笔交易。每笔交易通常包含以下信息：价格、数量、交易时间戳和买卖方向。通过解析 trades 列表，可以获得交易对在指定时间范围内的详细交易历史。

需要注意的是，Kraken API 有请求频率限制，频繁请求可能会导致 IP 地址被封禁。建议合理设置请求间隔，并处理 API 返回的错误信息。应仔细阅读 Kraken API 文档，了解更多参数选项和数据格式。

将数据转换为 Pandas DataFrame

为了便于数据分析和处理，我们将交易数据转换为 Pandas DataFrame 对象。Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，DataFrame 是其核心数据结构，类似于关系型数据库中的表格，可以方便地进行数据清洗、转换、筛选和统计等操作。

代码 df = pd.DataFrame(trades, columns=['price', 'volume', 'time', 'buy_sell', 'market_limit', 'miscellaneous']) 创建了一个名为 df 的 DataFrame。其中， trades 是包含交易数据的列表， columns 参数指定了 DataFrame 的列名，分别为： price (价格)， volume (交易量)， time (时间戳)， buy_sell (买卖方向)， market_limit (市价/限价单类型)， miscellaneous (其他信息)。确保传入的 trades 数据与指定的列名顺序对应，否则会导致数据错位。

由于原始时间数据通常以 Unix 时间戳（自 1970 年 1 月 1 日以来经过的秒数）的形式存储，我们需要将其转换为人类可读的日期时间格式。代码 df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s') 使用 Pandas 的 to_datetime 函数完成此转换。 unit='s' 参数指定时间戳的单位为秒。转换后的时间数据将存储在 DataFrame 的 time 列中，方便后续的时间序列分析。

打印 DataFrame

使用 print(df.head()) 能够便捷地查看 DataFrame 的前几行数据。这在数据探索和初步分析阶段至关重要，可以快速了解数据的结构和内容。 df.head() 默认显示 DataFrame 的前 5 行，但你可以通过传递一个整数参数来指定要显示的行数，例如 df.head(10) 将显示前 10 行。 print(df) 能够打印整个 DataFrame，但当数据量较大时，建议使用 df.head() 以避免冗余输出。 在 Jupyter Notebook 等交互式环境中，直接输入 df 也能显示 DataFrame，效果与 df.head() 类似，但 Jupyter Notebook 会自动处理大型 DataFrame 的显示，使其更易于阅读。 除了 df.head() 之外， df.tail() 函数可以查看 DataFrame 的最后几行，用法与 df.head() 类似。 这两个函数都是数据分析的常用工具，可以帮助你快速了解数据的整体情况。

保存数据

在数据分析流程中，将处理后的数据保存到本地文件至关重要。 df.to_csv('kraken_trades.csv', index=False) 语句提供了一种便捷的方式，将 Pandas DataFrame 对象 df 保存为 CSV (Comma Separated Values) 文件，文件名为 kraken_trades.csv 。 index=False 参数的作用是防止将 DataFrame 的索引列写入到 CSV 文件中，避免生成不必要的列。

更具体地说， df.to_csv() 函数允许开发者灵活控制 CSV 文件的生成方式。 除了文件名和是否包含索引外，还可以设置分隔符（默认为逗号）、编码方式（如 'utf-8'，以支持中文等字符集）、以及缺失值表示等参数。例如，可以使用 sep=';' 将分隔符更改为分号，或者使用 encoding='utf-8' 确保文件以 UTF-8 编码保存，防止乱码问题。 na_rep='NaN' 可以设置缺失值的表示形式。

通过精心设置 df.to_csv() 的参数，可以有效地管理导出的数据格式，确保其兼容性和可用性，方便后续的数据分析、处理和存储。

API 下载数据的优势

• 自动化 : 通过 API 接口，您可以编写脚本或应用程序来自动化数据下载的全过程。这意味着无需手动操作，可以设定定时任务，定期获取最新的数据，极大地提升了数据获取的效率和便捷性。例如，可以创建一个程序，每天凌晨自动从交易所 API 下载过去一天的交易数据。
• 高效性 : 相较于通过网页界面手动下载数据，API 下载通常能够提供更高的数据传输速率。API 接口专门设计用于高效的数据交换，采用优化的数据格式和协议，减少了数据传输的开销，因此速度更快。服务器通常会针对 API 请求进行优化，确保快速响应。
• 灵活性 : API 允许您精确地选择需要下载的数据类型和时间范围。您可以根据自己的分析需求，定制数据请求，例如只获取特定交易对的最近一个小时的成交记录。这种灵活性避免了下载大量无用数据，节省了存储空间和处理时间。通过设置参数，可以筛选出满足特定条件的数据。
• 绕过网站限制 : 许多网站会对数据下载进行限制，例如文件大小限制、访问频率限制或需要注册登录才能下载。API 接口通常可以绕过这些限制，因为它直接与服务器进行通信，而不是通过用户界面。通过 API，可以获取更大量的数据，而无需担心网站的限制。但需要注意的是，有些 API 也会有自身的限制，例如速率限制，需要遵守。

第三方数据提供商

除了通过 Kraken 官方 API 和其他官方资源获取交易数据外，您还可以选择使用第三方数据提供商。这些提供商通常会整合来自多个交易所的数据，并提供更易于使用的数据访问接口和工具，从而简化数据获取和分析流程。

第三方数据提供商致力于聚合、清洗和标准化来自不同加密货币交易所的数据，以提供更全面和一致的数据视图。然而，务必认识到选择合适的数据源对于确保分析结果的准确性和可靠性至关重要。

常见的第三方数据提供商包括：

• CoinMarketCap : 除了提供加密货币的价格追踪和市值信息外，CoinMarketCap 也提供历史开盘价、最高价、最低价和收盘价 (OHLC) 数据以及交易量数据。这些数据对于分析历史价格趋势和市场活动非常有用。它是一个入门级的选择，覆盖范围广。
• Kaiko : 专注于机构级加密货币数据，Kaiko 提供高频交易数据、深度订单簿数据和历史市场数据。这些数据对于算法交易、市场微观结构分析和量化研究至关重要。Kaiko 通常为需要更高精度和颗粒度数据的专业交易者和机构提供服务。Kaiko 还提供各种API接口，方便接入。
• CryptoCompare : CryptoCompare 提供多种类型的加密货币数据，包括价格数据、图表、实时流数据和历史数据。它提供了一个广泛的加密货币信息平台，适合希望访问各种数据类型的用户。CryptoCompare 还提供 API 访问，允许开发人员将他们的数据集成到应用程序中。

使用第三方数据提供商的优势在于其便捷性和省时性。这些提供商已经处理了数据收集和清理的复杂性，从而使您可以专注于数据分析和策略开发。然而，需要仔细评估数据的准确性、可靠性和延迟。

在选择第三方数据提供商时，务必仔细评估其数据质量、更新频率、历史数据深度、数据覆盖范围和声誉。确保提供商使用可靠的数据源，并具有健全的数据验证流程。考虑数据提供的成本、API 访问和客户支持等因素。通过尽职调查，您可以选择满足您特定需求的提供商，并确保您基于可靠的数据做出明智的决策。

常见问题解答

• 如何下载指定时间段的所有交易数据？ 下载 Kraken 交易所指定时间段内的交易数据，通常需要利用其提供的 API 接口。你可以通过 API 调用，设置 since 参数，该参数代表起始时间戳（Unix 时间戳）。程序需要循环迭代请求，直到获取到结束时间戳之前的所有数据。 在实际操作中，务必处理 Kraken 交易所的速率限制，避免因频繁请求而被限制访问。为了应对大数据量，你需要实现分页逻辑，确保代码能够正确地处理分页请求和 API 返回的错误信息。 推荐使用编程语言中的异步处理机制，以提高数据下载效率。
• 下载的数据格式是什么？ Kraken 网站通常支持 CSV（逗号分隔值）和 Excel 格式的数据下载，方便用户直接使用电子表格软件进行处理。 通过 Kraken API 获取的数据，一般为 JSON（JavaScript 对象表示）格式。 这种格式具有良好的可读性和易解析性。 如果使用 Python 编程语言，可以使用 pandas 库将 JSON 数据便捷地转换为 DataFrame 对象，便于进行进一步的数据清洗、转换和分析。还可将 DataFrame 数据导出为多种格式，例如 CSV、Excel 等，以满足不同的需求。
• 如何验证下载的数据的完整性？ 验证下载数据的完整性至关重要，可以比较从不同来源（例如 Kraken 官方网站和 API）下载的相同时间段的数据集。 细致地检查数据的数量和时间范围，确保数据记录既没有缺失，也没有重复。 你可以使用哈希函数（例如 SHA256）计算原始数据集的哈希值，然后比较不同来源数据集的哈希值，验证数据的一致性。 为了确保数据的时间连续性，可以编写脚本检查时间戳序列的间隔，以发现潜在的异常情况或数据遗漏。
• 为什么我的 API 请求总是失败？ API 请求失败的原因多种多样，常见的原因包括：使用了无效或过期的 API 密钥、传递了格式不正确或取值错误的参数、触发了 Kraken 交易所的速率限制，或者遇到了 Kraken 服务器端的临时性错误。 仔细检查你的 API 密钥是否正确配置，并且具有执行所需操作的权限。 确认请求参数符合 Kraken API 文档的规范，例如日期格式、货币对代码等。 如果频繁请求 API，请实施适当的延迟机制，以避免超过速率限制。 同时，密切关注 Kraken API 的文档，了解具体错误代码的含义，以便快速定位和解决问题。 建议增加异常处理机制，例如重试策略和错误日志记录，以增强代码的健壮性。

从 Kraken 下载交易数据有多种方式，你可以根据自己的需求和技术能力选择合适的方法。 如果你需要下载大量历史数据，建议使用 Kraken API 或第三方数据提供商。 在下载数据时，务必注意数据的准确性和完整性，并小心处理 Kraken 的速率限制。 通过掌握这些技巧，你可以更好地利用 Kraken 的数据，进行量化研究、算法交易和风险管理。