作者：老余捞鱼
原创不易，转载请标明出处及原作者。
写在前面的话：在数字金融领域，全球较大规模的交易所都有API为开发者提供了丰富的数据接口。然而，API的时间和请求限制常常让开发者和数据分析师头疼不已。今天，我将分享几种绕过API限制的高效方法（Binance.币安为例），助你轻松获取海量数据。
一、什么是 API 限制 ？
API 限制是指在使用应用程序编程接口（API）时，对请求数量、频率或数据访问的限制。API 限制的类型大致会分成以下几种类型：
Binance和大多数交易所的API都会设置这个限制，以确保系统的稳定性、安全性和公平性。API 限制可以帮助防止滥用、保护服务器资源，并确保所有用户都能获得良好的服务体验。
比如Binance API就限制每次请求最多返回 1000 条数据，并对每分钟请求次数设定上限为1200次。为了高效获取更多数据，并为AI量化交易提供更好的数据环境，我们需要找到合适的突破口。
二、几种有效方式
2.1 使用代理IP：分散请求来源
如果你的请求过于集中，Binance等交易所可能会认为你在进行恶意操作，从而限制你的IP。
解决方案： 使用代理IP池，将请求分散到不同的IP地址上。这样不仅可以绕过IP限制，还能提高请求的成功率。
推荐工具：
- ScraperAPI：提供高质量的代理IP服务。
- ProxyMesh：支持动态IP切换，适合大规模数据抓取。
2.2 调整请求频率：避免触发风控
即使你分批次请求，如果频率过高，仍然可能触发Binance的风控机制。
解决方案： 在代码中加入随机延迟，模拟人类操作。例如，在每次请求后随机等待1-3秒。
代码示例：
import random
def fetch_data_with_delay(symbol, limit=1000):
url = f"https://api.binance.com/api/v3/trades?symbol={symbol}&limit={limit}"
response = requests.get(url)
time.sleep(random.uniform(1, 3)) # 随机延迟1-3秒
return response.json()2.3 利用WebSocket：实时数据获取
如果你需要实时数据，WebSocket 是更好的选择。WebSocket 是一种双向通信协议，可以实时接收Binance的更新数据，而不需要频繁发送HTTP请求。
代码示例：
from websocket import create_connection
import json
def websocket_example():
ws = create_connection("wss://stream.binance.com:9443/ws/btcusdt@trade")
while True:
data = ws.recv()
print(json.loads(data))2.4 多账户轮换：分散请求压力
如果你有多个Binance账户，可以轮换使用这些账户的API密钥，分散请求压力。
注意： 使用多账户时，务必遵守Binance的使用条款，避免违规操作。
三、我推荐的方法
我比较推荐的是一种能结合自己量化软件的自动化分页技术，可以获取超过1000个K线数据，通过分页技术实现。这种方法适合于实战，适用于：
- 高频交易策略：快速提取分钟级数据，助力短线交易决策。
- 历史数据分析：完整市场数据有助于模型训练和回测。
- 市场监测与风控：及时抓取数据，确保实时监控市场波动。
3.1 具体方法
具体方法简单来说就是八个字：“化整为零，突破限制”。我们可以分批请求每次获取最多1000个K线，然后根据上一次请求的最后K线的关闭时间（close_time）调整下一次请求的起始时间（startTime）。这种方法确保数据连续性，并能逐步获取所有所需历史数据。
以下是使用Python实现的分步指南，代码示例基于requests库：
- 定义参数：设置交易对（如ETHUSDT）、时间间隔（如每日数据’1d’）、起始日期和结束日期。
- 转换时间：将日期转换为UTC时间的毫秒数，符合API要求。
- 循环请求：通过循环，每次请求获取最多1000个K线，记录最后一条K线的关闭时间。
- 更新起始时间：将下一次请求的起始时间设置为上一次最后K线的关闭时间加1毫秒，确保连续性。
- 合并数据：将每次请求的结果合并，直到所有数据获取完成或达到结束日期。
部分示例代码如下：
import requests
import pandas as pd
# Binance K线数据请求函数
def fetch_binance_data(symbol, interval, start_time, end_time):
url = f"https://api.binance.com/api/v3/klines"
all_data = []
while start_time < end_time:
params = {
"symbol": symbol,
"interval": interval,
"startTime": start_time,
"limit": 1000
}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()
if not data:
break # 数据获取完毕
all_data.extend(data)
start_time = data[-1][0] + 1 # 更新 `startTime`
df = pd.DataFrame(all_data, columns=['Time', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'CloseTime', 'QuoteAssetVolume', 'NumberOfTrades', 'TakerBuyBaseVolume', 'TakerBuyQuoteVolume', 'Ignore'])
return df
# 示例调用
df = fetch_binance_data('BTCUSDT', '1h', 1640995200000, 1648684800000)
print(df.head())3.2 注意事项
- 时间对齐：确保起始时间和结束时间与K线间隔对齐，API会自动调整非对齐的时间，但建议手动处理以提高效率。
- 不同间隔的处理：上述方法适用于所有时间间隔（如1小时’1h’、1分钟’1m’），只需根据间隔调整close_time加法的单位（例如1小时加3600000毫秒）。
- 性能考虑：多次请求可能导致较长执行时间，建议在非高峰期操作，并考虑使用异步请求库如aiohttp以提高效率。
- 数据存储：获取大量数据后，建议保存为CSV或数据库，方便后续分析，避免重复请求。
- API变更风险：限制可能随Binance政策更新而变化，建议定期查阅Binance API Documentation以获取最新信息。
最后，建议你实时监控API请求的状态，记录成功率和响应时间。根据监控结果，动态调整请求策略，确保数据获取的稳定性和效率。
3.3 实战源代码下载
以上源代码请在我的Google Colab中申请下载，内附详细的中文代码构建与执行说明。
如对您所帮助，记得请我喝杯咖啡就好。https://colab.research.google.com/drive/1Og2QRWp3t1wdVviIj4Ui0CAkWQOMG1aI?usp=sharing
四、观点总结
本文详细介绍了如何绕过API（以Binance为例）的请求限制，高效获取数据。通过分批请求和分页技术，再结合前面提到的多账户、多IP技术，数字金融从业者可以有效绕过各个交易所 API的K线数据限制，获取所需的历史市场数据。结合上述代码和最佳实践，用户可轻松实现自动化数据获取，助力交易策略回测和市场分析。以下是关键点总结：
- 多账户轮换：轮换使用多个API密钥，分散请求压力，提升效率。
- 使用代理IP：通过代理IP池分散请求来源，避免IP被封禁。
- 调整请求频率：加入随机延迟，模拟人类操作，降低触发风控的风险。
- 利用WebSocket：使用WebSocket协议实时获取数据，减少HTTP请求频率。
- 分批次请求：将大请求拆分为多个小请求，分散在不同时间窗口内完成。
感谢您阅读到最后，希望这篇文章为您带来了新的启发和实用的知识！如果觉得有帮助，请不吝点赞和分享，您的支持是我持续创作的动力。祝您投资顺利，收益长虹！如果对文中内容有任何疑问，欢迎留言，我会尽快回复！
本文内容仅限技术探讨和学习，不构成任何投资建议。
Be First to Comment