Gemini 数字资产现货价格历史数据查询
Gemini是一家受监管的数字资产交易所和托管机构，为用户提供买卖、存储和管理加密货币的平台。对于加密货币交易者、研究人员和机构来说，了解数字资产的历史价格数据至关重要。历史数据可以用于分析市场趋势、评估投资风险、构建交易策略和进行回测。Gemini为用户提供了多种方式来访问和查询其平台上列出的数字资产现货价格历史数据。
API 接口
Gemini 交易所提供功能强大的应用程序编程接口（API），这是获取历史交易数据以及实时市场数据的最灵活且强大的工具。API 允许高级用户和开发者通过编程方式，利用各种编程语言（例如 Python, Java, JavaScript 等）访问 Gemini 交易所的深度数据，从而将数据无缝集成到自定义的应用程序、自动交易机器人、量化分析平台或复杂的金融建模工具中。 通过 API，用户可以精确控制数据请求，按需检索特定时间范围、交易对和数据类型的信息，远胜于通过网页界面手动下载数据的效率和灵活性。 Gemini API 还支持 WebSocket 连接，用户可以实时接收市场数据更新，无需轮询，从而构建高性能的交易系统。
Gemini REST API
Gemini REST API 提供了一系列强大的接口，开发者可以利用这些接口获取丰富的市场数据，进行交易操作，并构建定制化的交易应用。其中，历史数据相关的API对于回溯测试、策略优化和市场分析至关重要。以下是几个与历史数据相关的常用 API 端点：
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/v1/trades/{symbol}: 此端点允许您检索特定交易对 (例如，BTCUSD、ETHUSD、LTCBTC 等) 的历史交易数据。 您可以通过设置since和until参数来指定开始时间和结束时间的时间戳（以 Unix 时间戳表示，单位为秒），从而精确控制检索的时间范围。limit_trades参数可以限制返回的交易数量，有效防止数据量过大导致的处理瓶颈。 返回的数据包括交易的时间戳（timestampms，精确到毫秒）、价格（price）、数量（amount）和买卖方信息（type，buy 或 sell），这些信息是构建高精度交易策略的基础。 -
/v1/candles/{symbol}/{time_frame}: 此端点用于获取特定交易对和时间范围的蜡烛图（也称 K 线图）数据，它是技术分析中应用最广泛的工具之一。您可以选择不同的时间范围，例如 1 分钟 (1m)、5 分钟 (5m)、15 分钟 (15m)、30 分钟 (30m)、1 小时 (1h)、6 小时 (6h)、1 天 (1d) 等。 返回的数据包括每个时间范围的开盘价（open）、最高价（high）、最低价（low）、收盘价（close）和交易量（volume）。 蜡烛图数据不仅可以帮助识别市场趋势（例如上升趋势、下降趋势、横盘整理），还可以揭示各种价格模式（例如头肩顶、双底、三角形），这些模式是预测未来价格走势的重要依据。 除了基本的价格和成交量信息，您还可以结合其他技术指标，如移动平均线（MA）、相对强弱指数（RSI）、移动平均收敛/发散指标（MACD）等，进行更深入的分析。 -
/v1/pricefeed: 此端点用于获取当前市场价格，提供指定交易对的最新成交价格和时间戳。 虽然它不直接提供历史数据，但可以用来验证从其他端点获得的历史数据的准确性，确保数据的一致性和可靠性。 该端点还可以用于实时监控市场价格，触发预设的交易信号，例如当价格突破某个关键水平时，自动执行买入或卖出操作。
使用 REST API 获取历史数据示例 (Python)
以下是一个使用 Python 语言和
requests
库从 Gemini REST API 获取比特币 (BTCUSD) 交易数据的示例代码。它展示了如何构建 API 请求，处理响应，并解析返回的 JSON 数据。此示例涵盖了指定时间范围和限制返回数量等常见用例。
import requests
import
import time
import datetime
def get_gemini_trades(symbol, since=None, until=None, limit=None):
"""
获取 Gemini 交易所特定交易对的历史交易数据。
Args:
symbol (str): 交易对，例如 'BTCUSD'。
since (int, optional): 起始时间戳（毫秒）。Defaults to None. 指定要检索的交易数据的起始时间，以Unix时间戳的毫秒数为单位。
until (int, optional): 结束时间戳（毫秒）。Defaults to None. 指定要检索的交易数据的结束时间，以Unix时间戳的毫秒数为单位。
limit (int, optional): 最大返回交易数量。Defaults to None. 限制API返回的交易记录数量，防止数据量过大。
Returns:
list: 包含交易数据的列表，每个交易数据都是一个字典。如果API请求失败，则返回None。
"""
url = f"https://api.gemini.com/v1/trades/{symbol}"
params = {}
if since:
params['since'] = since
if until:
params['until'] = until
if limit:
params['limit'] = limit
try:
response = requests.get(url, params=params)
response.raise_for_status() # 检查是否有 HTTP 错误，例如 404 或 500。 如果发生错误，会引发一个 HTTPError 异常。
return response.() # 将 API 响应解析为 JSON 格式的 Python 对象（列表）。
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"API 请求失败: {e}") # 打印错误信息，方便调试。
return None # 如果请求失败，返回 None。
设置交易对和时间范围
在加密货币交易分析中，定义交易对和时间范围是至关重要的第一步。它决定了你将要分析哪种加密货币的交易数据，以及分析的时间跨度。
symbol = "BTCUSD"
这行代码定义了交易对。在这里，
symbol
变量被设置为 "BTCUSD"，这意味着我们将要分析的是比特币（BTC）与美元（USD）的交易数据。不同的交易所可能使用不同的交易对符号，例如 "BTC/USD" 或 "BTC:USD"。因此，在设置交易对时，务必确认你使用的符号与你的数据来源（如交易所的API）相匹配。选择合适的交易对是准确分析市场趋势的基础。 其他例子：ETHUSD，LTCUSD等。
start_time = datetime.datetime(2023, 1, 1)
start_time
变量指定了分析的起始时间。 在这个例子中，起始时间被设置为2023年1月1日。使用
datetime.datetime
对象可以精确地定义日期和时间。精确的时间定义对于复现结果，回溯测试和验证策略都至关重要。起始时间的选择应该基于分析目标，例如，如果要分析特定事件对价格的影响，起始时间应该设置为事件发生之前的时间。
end_time = datetime.datetime(2023, 1, 3)
end_time
变量指定了分析的结束时间。在这个例子中，结束时间被设置为2023年1月3日。和
start_time
一样，
end_time
也使用
datetime.datetime
对象进行定义。结束时间的选择同样应该基于分析目标。在实际应用中，可以根据需要调整时间范围，以捕捉不同时间尺度的市场动态。较长的时间范围适合分析长期趋势，而较短的时间范围适合分析短期波动。需要注意的是，时间范围过长可能会增加计算负担，而时间范围过短可能无法捕捉到有效的市场信号。
将 datetime 对象转换为 Unix 时间戳（毫秒）
在处理时间序列数据时，将 Python 的
datetime
对象转换为 Unix 时间戳（以毫秒为单位）是一项常见的操作。Unix 时间戳表示自 Unix 纪元（1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC）以来经过的秒数。
要实现这一转换，可以使用
time
模块中的
mktime()
函数，它将
time.struct_time
对象转换为自纪元以来的秒数。
datetime
对象可以通过
timetuple()
方法转换为
time.struct_time
对象。
以下代码展示了如何将
datetime
对象
start_time
和
end_time
转换为以毫秒为单位的 Unix 时间戳：
start_timestamp = int(time.mktime(start_time.timetuple()) * 1000)
end_timestamp = int(time.mktime(end_time.timetuple()) * 1000)
代码解释：
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start_time.timetuple()和end_time.timetuple()：将datetime对象转换为time.struct_time对象。 -
time.mktime(...)：将time.struct_time对象转换为自 Unix 纪元以来的秒数（浮点数）。 -
* 1000：将秒数转换为毫秒数。 -
int(...)：将浮点数转换为整数，截断小数部分，得到最终的毫秒级 Unix 时间戳。
转换后的
start_timestamp
和
end_timestamp
变量将包含
start_time
和
end_time
对应的 Unix 时间戳（以毫秒为单位）。这些时间戳可用于各种应用，例如存储时间序列数据、比较时间点或在不同的系统之间传递时间信息。
注意事项:
-
time.mktime默认使用本地时区。如果你的datetime对象是 UTC 时间，并且需要获得 UTC 时间戳，应该首先将datetime对象转换为 UTC 时间。 -
确保你的
datetime对象包含正确的时间信息。不准确的时间信息会导致错误的 Unix 时间戳。
获取历史交易数据
要检索特定交易对的历史交易记录，可以使用
get_gemini_trades
函数，该函数接受交易对代码 (
symbol
) 以及可选的起始时间戳 (
since
) 和结束时间戳 (
until
) 作为参数。
limit
参数用于限制返回的交易数量，最大值为 1000。 例如：
trades = get_gemini_trades(symbol, since=start_timestamp, until=end_timestamp, limit=1000)
。 时间戳应以 Unix 毫秒时间戳格式提供。
get_gemini_trades
函数返回一个交易数据列表。 如果成功获取到交易数据，则会打印获取到的交易数量，并通过循环迭代打印每笔交易的时间戳（毫秒）、价格和数量。 例如：
if trades:
print(f"获取到 {len(trades)} 条交易数据:")
for trade in trades:
print(f" 时间戳: {trade['timestampms']}, 价格: {trade['price']}, 数量: {trade['amount']}")
else:
print("未能获取到交易数据。")
如果未能获取到交易数据，则会打印一条相应的消息。可能的原因包括指定的时间范围内没有交易记录，或者请求参数不正确。请确保API密钥配置正确并且具有足够的权限。
这段代码示例展示了如何利用
requests
库与 Gemini API 进行交互，发送 GET 请求并解析返回的 JSON 格式数据。 通过调整代码中的参数，可以灵活地获取不同交易对、特定时间段以及所需数量的历史交易数据。在生产环境中，建议添加适当的错误处理机制，例如重试机制和异常捕获，以提高程序的健壮性。 同时，请注意Gemini API的使用限制，并根据需要进行优化，例如使用异步请求以提高性能。
Gemini WebSocket API
除了 REST API 之外，Gemini 还提供了一个 WebSocket API，专门用于实时流式传输市场数据，包括交易执行、订单簿更新和拍卖状态等。WebSocket API 允许开发者以低延迟的方式接收最新的市场信息，而无需频繁轮询服务器。
WebSocket API 不仅限于获取实时数据，还可以用于收集历史数据。尽管其主要设计目标是提供实时信息，但通过适当的订阅和数据记录，也可以回溯历史数据。例如，可以连接到 Gemini 的 WebSocket 服务器，订阅特定的交易对，并记录接收到的交易和蜡烛图数据。
要使用 WebSocket API，您需要建立一个持久的 WebSocket 连接，并订阅特定的交易对或数据流。这意味着客户端（您的应用程序或脚本）需要与 Gemini 的 WebSocket 服务器建立一个长期的连接。通过发送订阅消息，您可以指定您感兴趣的交易对，例如 BTC/USD 或 ETH/BTC。
一旦建立了连接并订阅了感兴趣的交易对，Gemini 服务器将开始实时推送数据。您可以将接收到的交易和蜡烛图数据记录并存储在本地数据库中，以便进行后续分析、回测交易策略或构建自定义的交易界面。确保正确处理接收到的数据，并实现适当的错误处理机制，以确保数据的完整性和可靠性。
Gemini 网页界面
Gemini 交易所的网站提供便捷但功能相对有限的历史数据查询。在交易视图中，用户可以针对特定的交易对，直观地查看其历史价格走势图表。通过调整时间范围，可以观察不同时间跨度内的价格波动情况。然而，需要注意的是，通过网页界面访问的历史数据量和数据精度（例如，更小的时间粒度，如分钟级数据）通常不如通过官方 API 接口获取的数据丰富和细致。网页界面主要适用于对特定交易对的价格趋势进行快速的浏览和初步分析，不适合执行需要大规模数据下载或高精度数据分析的任务。
更具体地说，网页界面通常会提供日线、周线、月线等常见的时间周期选项，方便用户快速了解价格的长期趋势。但如果用户需要进行更精细的量化分析，例如使用分钟级甚至秒级数据进行回测，或者需要下载大量的历史数据用于构建机器学习模型，那么 Gemini 提供的 API 接口将是更合适的选择。网页界面可能无法提供成交量、订单簿深度等额外的数据指标，这些数据对于深入分析市场微观结构至关重要。因此，在选择数据获取方式时，需要根据具体的分析需求进行权衡。
第三方数据提供商
除了 Gemini 官方提供的 API 和网页界面之外，还可以选择通过第三方数据提供商获取 Gemini 交易所的数字资产历史数据。这些数据提供商扮演着数据聚合的角色，它们通常汇集来自包括 Gemini 在内的多个加密货币交易所的数据，并提供多样化的数据格式，例如 CSV、JSON 等，以及便捷的 API 接口，方便用户程序化地访问数据。选择第三方数据提供商的主要优势在于能够极大地简化数据获取的流程，无需自行处理复杂的交易所 API 交互和数据清洗工作，从而节省开发时间和资源。更进一步，一些数据提供商还会提供增值服务，例如预先计算好的技术指标、定制化的数据分析工具，以及直观的数据可视化功能，帮助用户更好地理解市场动态和趋势。
一些常见的、信誉良好的第三方加密货币数据提供商包括 CryptoCompare、CoinMarketCap 和 TradingView。这些平台在行业内拥有较高的知名度和用户基础，提供的历史数据覆盖范围广，更新频率高。 然而，在使用第三方数据提供商时，需要仔细评估其服务条款和数据质量。大多数第三方数据提供商的服务都需要付费订阅，费用取决于数据的粒度、历史深度和API的调用频率等因素。更为重要的是，务必验证数据的准确性和可靠性，对比不同来源的数据，并关注数据提供商的数据来源和更新机制，确保数据的真实性和完整性，避免因错误数据而做出错误的投资决策。 也要关注数据提供商的 API 稳定性，避免 API 频繁变更导致程序中断。
数据注意事项
在使用 Gemini 历史数据时，必须谨慎处理，并充分理解其特性，以下是需要特别关注的几个关键方面：
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数据准确性与验证：
数据的准确性是所有分析的基础。在使用 Gemini 历史数据时，务必进行验证，特别是当数据来自第三方数据提供商时。不同数据源之间可能存在差异，因此需要进行交叉验证，确保数据的一致性。比较不同来源的数据，检查是否存在异常值或错误。了解数据收集和处理的方法，以评估其可靠性。
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数据粒度与时间分辨率：
数据粒度是指数据的时间分辨率。Gemini 历史数据可能以不同的粒度提供，例如，交易数据通常具有毫秒级的时间戳，能够精确记录每一笔交易发生的时间；而蜡烛图数据则可能以分钟、小时或天为单位聚合，提供一段时间内的开盘价、最高价、最低价和收盘价。在使用数据时，需要根据分析需求选择合适的粒度。例如，高频交易策略可能需要毫秒级的数据，而长期趋势分析则可以使用日线或周线数据。
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API 限流与请求管理：
Gemini API 为了防止滥用，实施了限流机制，限制了用户在一定时间内可以发送的请求数量。当请求超过限流限制时，API 会返回错误。因此，在开发应用程序时，务必遵循 API 限流规则，并实现重试机制。如果请求失败，应用程序应该等待一段时间后重新发送请求。可以考虑使用缓存技术，减少对 API 的请求次数。理解API的响应头信息，通常包含剩余请求次数和重置时间，可以帮助更好地管理请求。
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数据存储与管理策略：
历史数据量通常非常庞大，需要选择合适的存储和管理方案。关系型数据库 (例如 PostgreSQL) 适合存储结构化数据，并提供强大的查询功能。NoSQL 数据库 (例如 MongoDB) 适合存储半结构化或非结构化数据，并具有良好的扩展性。选择哪种数据库取决于数据的结构和查询需求。还需要考虑数据的备份和恢复策略，以防止数据丢失。可以根据数据的使用频率和重要性，制定不同的备份方案。例如，对于频繁使用的数据，可以采用实时备份；对于不经常使用的数据，可以采用离线备份。
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数据授权与合规性：
在使用 Gemini 历史数据时，务必遵守 Gemini 的服务条款，并确保您有权使用这些数据。根据 Gemini 的规定，将数据用于商业用途可能需要获得许可。未经授权使用数据可能会导致法律责任。因此，在使用数据之前，仔细阅读服务条款，并确保您的使用方式符合规定。如果需要用于商业用途，请联系 Gemini 获得授权。同时，需要关注相关法律法规的变化，确保数据的使用符合当地的法律法规要求。
充分了解 Gemini 提供的各种历史数据查询方法，能够有效地获取和分析数字资产价格数据，从而支持更明智的交易决策和更深入的市场研究。 掌握 API 的使用至关重要，因为它提供了最大的灵活性和控制权，允许根据特定需求定制数据查询和分析过程。通过不断学习和实践，可以提升对数字资产市场的理解，并在交易中获得优势。
