Gemini交易所API历史数据获取指南：Python实战教程，快速掌握！

Gemini API教程：如何获取历史数据

Gemini交易所提供了强大的API接口，允许开发者获取各种市场数据，包括历史交易数据。本文将详细介绍如何使用Gemini API获取历史数据，并提供代码示例。

准备工作

在使用Gemini API之前，您需要进行一系列准备工作，以确保顺利访问和使用其功能：

1. API 密钥 (API Key) 和密钥 (Secret Key): 您需要在Gemini交易所注册一个账户。注册成功后，登录您的账户，并在账户设置或API管理界面中找到生成API Key和Secret Key的选项。API Key用于标识您的应用程序或账户，而Secret Key则是用于验证您的身份和授权访问的敏感凭证。 务必高度重视 Secret Key 的安全性。绝对不要将其存储在公共代码库、客户端应用程序或任何不安全的位置。 任何能够访问您的 Secret Key 的人都可以代表您执行交易和访问您的 Gemini 账户。请考虑使用环境变量或安全的密钥管理系统来存储您的 Secret Key。如果您的 Secret Key 泄露，请立即在 Gemini 账户中撤销它并生成一个新的 Secret Key。
2. 编程环境配置: 搭建一个适合与 Gemini API 交互的编程环境至关重要。我们强烈推荐使用 Python，因为 Python 生态系统拥有丰富的库和强大的数据处理能力，这使得它成为处理API数据和构建交易策略的理想选择。 为了充分利用 Gemini API，请确保您已安装 Python 3.6 或更高版本。您可以从 Python 官方网站 (python.org) 下载并安装最新版本的 Python。 同时，建议使用虚拟环境 (virtual environment) 来隔离您的项目依赖，避免与其他 Python 项目产生冲突。您可以使用 venv 模块创建虚拟环境。
3. Python 库安装: 为了方便与 Gemini API 进行交互，您需要安装一些必要的 Python 库。
   • requests 库：用于发送 HTTP 请求到 Gemini API。 这是与 API 交互的核心库，允许您发送 GET、POST 等请求并接收 API 的响应数据。
   • pandas 库：用于高效地处理从 Gemini API 返回的数据。 pandas 提供了 DataFrame 数据结构，可以方便地进行数据清洗、转换和分析。
   • datetime 库：用于处理与 Gemini API 交互中涉及的时间戳数据。 Gemini API 通常会返回时间戳，使用 datetime 库可以方便地进行时间格式转换和计算。
   您可以使用 Python 的包管理器 pip 来安装这些库。在命令行或终端中执行以下命令：

   pip install requests pandas datetime

   为了确保您安装的是最新版本的库，建议在安装前更新 pip ：

   pip install --upgrade pip

API接口简介

Gemini API提供了一系列强大的接口，用于访问和检索各种加密货币市场数据，包括历史交易数据。其中， /v1/trades 接口是获取历史交易记录的核心接口之一，允许用户根据特定交易对和时间范围获取详细的交易信息。

• /v1/trades/{symbol} : 该接口用于查询指定交易对的历史交易数据。通过灵活的参数设置，用户可以精确地筛选所需的交易信息。
  • symbol : 表示要查询的交易对。 交易对由两个币种的代码组成，例如， btcusd 代表比特币与美元之间的交易对， ethbtc 则代表以太坊与比特币的交易对。
  • 可选参数:
    • limit_trades : 控制每次API调用返回的最大交易记录数量。 默认值为50，这意味着如果不指定此参数，API将返回最多50条交易记录。 为了优化数据传输和处理效率，该参数的最大值被限制为500。 通过调整 limit_trades 参数，用户可以根据自身需求平衡数据量和API调用次数。
    • timestamp : 用于指定返回的交易记录的时间起点。 只有晚于该时间戳（以毫秒为单位）的交易记录才会被返回。 timestamp 参数允许用户按照时间顺序检索交易数据，从而进行时间序列分析或回溯测试。 例如，设置 timestamp 为1678886400000将返回所有在2023年3月15日之后发生的交易。
    • since : 该参数允许用户指定一个交易ID，API将返回ID大于该指定交易ID的交易记录。这在处理大量历史数据时非常有用，可以避免重复获取已经处理过的交易数据。 使用 since 参数，用户可以实现增量式的数据获取，提高数据处理效率。

使用Python获取历史数据

以下是一个使用Python获取Gemini交易所历史交易数据的示例代码。该代码展示了如何通过Gemini API获取指定交易对的历史数据，并将其转换为pandas DataFrame以便进行进一步的分析和处理。

import requests import pandas as pd import datetime import time

上述代码片段引入了必要的Python库： requests 库用于发送HTTP请求， pandas 库用于创建和操作DataFrame， datetime 库用于处理日期和时间， time 库用于添加延迟。

def get_gemini_trades(symbol, start_time=None, limit=500): """ 获取Gemini历史交易数据。

Args:
    symbol (str): 交易对 (例如, 'btcusd')。
    start_time (int, optional): 起始时间戳 (毫秒)。默认为 None，表示从最早的数据开始获取。
    limit (int, optional): 返回的最大交易记录数量。默认为 500，Gemini API 允许的最大值为 500。

Returns:
    pandas.DataFrame: 包含交易数据的DataFrame。如果出现错误或没有数据，则返回None。
"""
url = f"https://api.gemini.com/v1/trades/{symbol}"
params = {'limit_trades': limit}

if start_time:
    params['timestamp'] = start_time

try:
    response = requests.get(url, params=params)
    response.raise_for_status()  # 检查HTTP状态码是否为200，如果不是则抛出异常
    data = response.()

    if not data:
        print(f"没有找到{symbol}在{start_time}之后的数据。")
        return None

    df = pd.DataFrame(data)
    return df

except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"请求出错: {e}")
    return None
except ValueError as e:
    print(f"JSON解码出错: {e}")
    return None
except Exception as e:
    print(f"发生未知错误: {e}")
    return None

get_gemini_trades 函数负责从Gemini API获取指定交易对和时间段的交易数据。函数接收交易对 symbol 、起始时间戳 start_time 和返回记录数量 limit 作为参数。时间戳的单位是毫秒。如果 start_time 为 None ，则从最早的数据开始获取。 limit 参数限制了每次API调用返回的最大交易记录数量，Gemini API允许的最大值为500。该函数首先构建请求URL和参数，然后使用 requests 库发送GET请求。如果响应状态码不是200，则抛出异常。如果响应数据为空，则返回 None 。否则，将响应数据转换为pandas DataFrame并返回。函数还包括了异常处理，以捕获请求错误、JSON解码错误和其他未知错误。

def get_all_historical_data(symbol, start_date, end_date): """ 获取指定日期范围内的所有历史数据。

Args:
    symbol (str): 交易对 (例如, 'btcusd')。
    start_date (str): 起始日期 (YYYY-MM-DD格式)。
    end_date (str): 结束日期 (YYYY-MM-DD格式)。

Returns:
    pandas.DataFrame: 包含所有交易数据的DataFrame。如果出现错误，则返回None。
"""
all_trades = []
current_time = int(datetime.datetime.strptime(start_date, '%Y-%m-%d').timestamp() * 1000)
end_time = int(datetime.datetime.strptime(end_date, '%Y-%m-%d').timestamp() * 1000)

while current_time < end_time:
    trades = get_gemini_trades(symbol, current_time)

    if trades is None:
        break

    all_trades.append(trades)

    # 更新current_time为最新的交易记录的时间戳 + 1 毫秒，避免重复获取
    current_time = trades['timestamp'].max() + 1

    # 为了避免请求过于频繁导致被限速，可以添加一个小的延迟
    time.sleep(0.2)

if all_trades:
    return pd.concat(all_trades)
else:
    return None

get_all_historical_data 函数用于获取指定日期范围内的所有历史交易数据。它接收交易对 symbol 、起始日期 start_date 和结束日期 end_date 作为参数，日期格式为YYYY-MM-DD。该函数首先将起始日期和结束日期转换为时间戳，然后使用 get_gemini_trades 函数循环获取数据，直到达到结束时间。在每次循环中，函数将最新的交易记录添加到 all_trades 列表中，并将 current_time 更新为最新的交易记录的时间戳加1毫秒，以避免重复获取数据。为了避免请求过于频繁导致被限速，函数还在每次循环后添加了一个小的延迟（0.2秒）。函数将所有交易记录合并为一个pandas DataFrame并返回。如果 all_trades 列表为空，则返回 None 。

示例用法

在Python脚本中，通常会使用 if __name__ == '__main__': 结构来确保某些代码只在脚本直接运行时执行，而不是作为模块导入时执行。以下示例展示了如何使用该函数获取指定加密货币的历史数据。

例如，要获取比特币（BTC）兑美元（USD）的历史数据，可以设置以下变量：

symbol = 'btcusd'
start_date = '2023-10-26'
end_date = '2023-10-27'

这些变量分别定义了加密货币交易对的交易代码、起始日期和结束日期。日期格式通常为'YYYY-MM-DD'。

historical_data = get_all_historical_data(symbol, start_date, end_date)

if historical_data is not None:
    print(f"成功获取{symbol}从{start_date}到{end_date}的历史数据，共有{len(historical_data)}条记录。")
    print(historical_data.head())   # 打印前几行数据

    # 可以将数据保存到CSV文件，方便后续分析
    # historical_data.to_csv(f"{symbol}_{start_date}_{end_date}.csv", index=False)
else:
    print("获取历史数据失败。")

上述代码首先调用 get_all_historical_data 函数，传入交易代码、起始日期和结束日期作为参数。该函数会返回一个包含历史数据的数据结构（通常是Pandas DataFrame）。

如果成功获取了历史数据，代码会打印一条成功消息，其中包含交易代码、起始日期、结束日期以及获取到的数据记录数量。然后，使用 historical_data.head() 方法打印DataFrame的前几行数据，以便快速查看数据的结构和内容。

代码还提供了一个注释掉的示例，展示了如何将获取到的历史数据保存到CSV文件中。可以使用 historical_data.to_csv() 方法将DataFrame保存为CSV文件，文件名包含交易代码、起始日期和结束日期，以便于区分不同的数据文件。 index=False 参数表示不将DataFrame的索引列保存到CSV文件中。

如果获取历史数据失败，代码会打印一条失败消息。

代码解释：

1. get_gemini_trades(symbol, start_time=None, limit=500) 函数：
   • 该函数旨在从Gemini交易所的API接口获取指定交易对的历史交易数据。它接收三个参数： symbol （交易对，例如 "BTCUSD"）、 start_time （可选参数，指定起始时间戳，默认为None，表示从最早的数据开始获取）和 limit （可选参数，指定每次API请求返回的最大交易记录数量，默认为500，这是Gemini API允许的最大值）。
   • 函数内部首先构建API请求URL。该URL基于Gemini API的公开交易历史端点，并将 symbol 、 start_time 和 limit 等参数添加到URL中，以便API服务器知道客户端请求的具体数据范围和数量。
   • 然后，函数使用Python的 requests 库发送GET请求到构建好的Gemini API URL。发送请求后，函数会检查响应状态码，以确保请求成功。如果状态码不是200（表示成功），函数会抛出一个异常，指示API请求失败。
   • 如果API请求成功，函数会将返回的JSON数据转换为Pandas DataFrame。Pandas DataFrame是一种二维表格数据结构，非常适合存储和分析时间序列数据，例如交易历史数据。
   • 为了保证代码的健壮性，函数还处理了各种可能出现的异常，例如网络连接错误（ requests.exceptions.RequestException ）、JSON解码错误（ .JSONDecodeError ）等。如果发生任何异常，函数会打印错误信息并返回None，避免程序崩溃。
2. get_all_historical_data(symbol, start_date, end_date) 函数：
   • 该函数用于获取指定时间范围内的所有历史交易数据，它接收三个参数： symbol （交易对）、 start_date （起始日期，格式为YYYY-MM-DD）和 end_date （结束日期，格式为YYYY-MM-DD）。
   • 函数首先将起始日期 start_date 和结束日期 end_date 转换为时间戳（毫秒）。时间戳是从Unix纪元（1970年1月1日00:00:00 UTC）开始到指定日期的毫秒数。时间戳是Gemini API要求的日期格式。
   • 接着，函数使用一个循环来逐步获取指定日期范围内的所有历史数据。由于Gemini API有单次请求的数据量限制，因此需要循环调用 get_gemini_trades 函数，每次获取一部分数据。
   • 在每次循环中，函数调用 get_gemini_trades 函数，并将当前起始时间戳作为参数传递给它。然后，函数会检查返回的数据是否为空。如果返回的数据为空，则表示已经获取了指定日期范围内的所有数据，循环结束。
   • 为了避免重复获取数据，每次循环更新起始时间戳为上次获取到的最新交易记录的时间戳加1毫秒。这是因为Gemini API返回的交易数据是按照时间戳排序的，如果起始时间戳没有更新，可能会重复获取上次获取到的最后一条交易记录。
   • 为了避免请求过于频繁，函数添加了 time.sleep(0.2) 延迟。这是为了防止由于短时间内发送大量请求而导致API服务器拒绝服务。0.2秒的延迟是一个合理的平衡，既可以保证获取数据的速度，又可以避免对API服务器造成过大的压力。
   • 函数将所有获取到的数据合并到一个Pandas DataFrame中。这个DataFrame包含了指定日期范围内的所有历史交易数据。
3. 示例用法：
   • 需要设置交易对（例如 symbol = "BTCUSD" ）、起始日期（例如 start_date = "2023-01-01" ）和结束日期（例如 end_date = "2023-01-10" ）。
   • 然后，调用 get_all_historical_data 函数，并将这些参数传递给它。函数会返回一个包含历史交易数据的Pandas DataFrame。
   • 如果获取数据成功（即返回的DataFrame不为空），可以打印数据的总数（即DataFrame的行数）和前几行数据，以便查看数据的结构和内容。例如，可以使用 print(len(df)) 打印数据总数，使用 print(df.head()) 打印前几行数据。
   • 还可以将获取到的数据保存到CSV文件中，以便后续分析和使用。例如，可以使用 df.to_csv("gemini_btc_usd_trades.csv", index=False) 将数据保存到名为"gemini_btc_usd_trades.csv"的文件中。 index=False 参数表示不将DataFrame的索引列保存到CSV文件中。

注意事项

• API 速率限制： Gemini API 实施速率限制，旨在防止滥用并确保所有用户的服务质量。过高的请求频率可能导致您的访问被限制。请务必查阅 Gemini API 官方文档，详细了解适用于不同端点和用户级别的具体速率限制策略。 违反速率限制可能会导致临时或永久性的 API 访问中断。 您可以通过在连续 API 请求之间插入适当的延迟来有效管理您的请求速率。 Python 的 time.sleep() 函数提供了一种简单的方法来实现此目的，允许您在每次请求后暂停执行指定的时间（以秒为单位）。 仔细规划和执行您的 API 请求将有助于避免超出速率限制并保持对 Gemini API 的不间断访问。
• 时间戳格式： Gemini API 依赖于精确的时间戳进行各种操作，例如查询历史数据或指定交易时间。 API 需要毫秒精度的时间戳。 确保您提供的时间戳格式正确至关重要，以避免错误和意外结果。 常见错误包括使用秒或微秒而不是毫秒，或者使用不正确的时区。 验证您的时间戳生成和格式化代码是否符合 Gemini API 文档中指定的精确规范。 使用不正确的时间戳可能会导致数据检索失败或交易执行错误。
• 稳健的错误处理： 将全面的错误处理机制集成到您的代码中对于确保应用程序的可靠性和稳定性至关重要。 与 Gemini API 的交互可能会因各种原因而失败，包括网络问题、API 服务器错误或无效请求参数。 通过实施适当的错误处理，您可以优雅地捕获和处理这些异常，防止应用程序崩溃并为用户提供有意义的反馈。 使用 try-except 块来封装 API 调用，并处理可能引发的特定异常，例如 requests.exceptions.RequestException （用于网络错误）或自定义 API 错误代码。记录错误消息可以帮助您诊断问题并调试代码。
• 历史数据量考虑： 从 Gemini API 检索大量历史数据可能是一个耗时的过程，具体时间取决于请求的数据量、API 速率限制和网络条件等因素。 在尝试下载大量历史数据时，请做好相应的规划并做好等待的准备。 考虑使用分页技术来分批检索数据，或者利用 API 提供的任何批量数据导出功能。 请确保您的代码已优化，可以高效处理和存储检索到的数据，避免内存问题或性能瓶颈。
• 数据分页策略： 当您需要检索超过 Gemini API 允许的最大限制（例如， limit_trades = 500 ）的数据量时，分页是必不可少的。 分页涉及将请求分解为较小的块，迭代地检索数据，直到检索到整个数据集为止。 Gemini API 通常提供参数，例如 timestamp 、 since 或 until ，允许您指定每个请求的数据范围。 在 get_all_historical_data 函数中，建议使用基于 timestamp 的分页逻辑，因为它通常提供更精确和可靠的分页。 仔细跟踪每个请求的最后一个时间戳，并在后续请求中使用它来检索下一页数据。 请注意 API 速率限制，并在每个请求之间添加适当的延迟，以避免被限制访问。
• API 密钥安全最佳实践： 保护您的 Gemini API 密钥和密钥至关重要，以防止未经授权的访问和潜在的安全漏洞。 切勿将您的 API 密钥和密钥直接硬编码到您的代码中，因为这会使它们暴露给任何可以访问您的代码的人。 相反，建议使用环境变量或其他安全机制来管理您的 API 密钥。 环境变量存储在您的系统环境中，您的代码可以在运行时访问它们，而无需将它们存储在代码本身中。 请考虑使用密钥管理系统或硬件安全模块 (HSM) 来安全存储和管理您的 API 密钥。 定期轮换您的 API 密钥也是一种明智的做法，以进一步降低未经授权访问的风险。