获取数字货币历史数据：常用API、数据库和容易踩的坑

导读： 获取数字货币历史数据：常用API、数据库和容易踩的坑做量化交易、回测策略，数字货币历史数据是绕不开的一环。K线、链上交易、订单簿深度，数据类型不同，获取路径各不相同，踩过的坑比想象的多。Binance、Coinbase等主流所都开放了K线查询接口，填好symbol、interval、startTim...

获取数字货币历史数据：常用API、数据库和容易踩的坑

做量化交易、回测策略，数字货币历史数据是绕不开的一环。K线、链上交易、订单簿深度，数据类型不同，获取路径各不相同，踩过的坑比想象的多。

交易所REST API是最直接的来源。Binance、Coinbase等主流所都开放了K线查询接口，填好symbol、interval、startTime就能拉数据。但限频是硬伤，单次请求最多返回1000根K线，回溯几年得循环翻页，不注意sleep间隔容易触发418封禁。

批量离线数据找第三方数据商更省事。Tardis.dev免费层能拉五大所的Level 2订单簿快照，Parquet格式，pandas一行read_parquet就搞定，比逐条调API快一个数量级。付费版支持全市场回溯到2017年。

链上原始交易是另一个维度。通过RPC节点拉区块获取数字货币历史数据：常用API、数据库和容易踩的坑，用ethers.js或web3.py解析，适合研究Gas、MEV这类微观结构。批量扫全量区块还是得自己跑archive node，full node查不到历史数据。

跨所数据对齐是大坑。同一时刻不同所BTC价格能差好几分，合并时必须统一时间戳、处理缺失bar。我现在的流程：Tardis拉齐五所K线，中位数对齐后存进TimescaleDB获取数字货币历史数据，回测时一条SQL出结果，比在Jupyter里循环硬算快太多。