Upbit量化交易：用数据掘金，你还在等什么？

Upbit 量化工具数据分析应用

简介

Upbit 作为韩国领先的加密货币交易所，凭借其强大的技术基础设施和广泛的交易品种，为用户提供了丰富的交易工具和深度的数据分析功能。这些量化交易工具对于专业的加密货币交易者至关重要，能够帮助他们更高效地构建、测试和优化交易策略，从而提升交易效率和潜在盈利能力。本文将深入探讨 Upbit 交易所提供的各种量化交易工具，例如API接口、历史数据下载以及高级订单类型，并详细阐述如何有效利用这些工具和相关数据进行分析，并将分析结果应用到实际的量化交易策略中，包括但不限于趋势跟踪、套利交易和市场微观结构分析。

Upbit 提供的量化工具

Upbit 为量化交易者提供了一系列强大的工具，主要集中在以下几个关键领域，旨在帮助用户构建、测试和执行自动化交易策略：

• 历史交易数据： Upbit 提供详尽的历史交易数据，涵盖所有交易对。这些数据包括但不限于每个交易周期的开盘价、收盘价、最高价、最低价以及成交量。历史数据是量化研究的基石，能够用于回测交易策略的有效性，评估风险收益特征，并进行策略参数的优化调整。
• 实时交易数据： 实时交易数据是量化交易者进行决策的关键依据。Upbit 提供实时的交易价格、成交量以及买卖盘口数据更新。通过实时监控这些数据，交易者可以迅速捕捉市场动态，识别潜在的交易机会，并及时调整交易策略，从而实现快速执行交易指令。
• 订单簿数据： 订单簿数据揭示了市场的供需关系，对于识别关键价格水平至关重要。Upbit 提供详细的买单和卖单深度信息，展示市场参与者的意愿和潜在的支撑位和阻力位。量化交易者可以利用订单簿数据来预测价格走势，优化订单执行，并进行套利交易。
• API 接口： Upbit 提供功能强大的 RESTful API 接口，允许开发者通过编程方式访问交易所的各种数据和功能。API 接口支持多种编程语言，方便开发者构建自定义的量化交易系统，实现自动化交易策略的开发、部署和执行。通过 API 接口，用户可以实现数据抓取、策略回测、实时交易等功能。
• 量化交易平台： Upbit 平台本身也提供一些内置的量化交易工具和平台，简化自动化交易的流程。用户可以选择使用平台预设的交易策略，也可以根据自己的需求自定义交易策略。这些平台通常提供用户友好的界面和工具，方便用户进行策略配置、参数调整和风险管理，即使没有深厚的编程背景，也能参与量化交易。

数据分析方法

Upbit交易所提供的市场数据蕴含着丰富的交易信息，能够通过多种分析方法进行深度挖掘，进而为交易决策提供有力支持。以下列举几种在加密货币市场分析中常用的方法，并针对Upbit平台的数据特点进行解读：

1. 技术分析： 这是最常见的分析方法之一，依赖于历史价格和交易量数据来识别趋势和预测未来的价格走势。在Upbit数据上应用技术分析，可以考察各种技术指标，例如：

• 移动平均线 (MA)： 平滑价格波动，识别趋势方向。 可以分析不同周期的移动平均线，例如5日、20日、50日等，以识别短期、中期和长期趋势。
• 相对强弱指数 (RSI)： 衡量价格变动的速度和幅度，判断超买超卖情况。 RSI值高于70通常表示超买，低于30表示超卖。
• 移动平均收敛/发散指标 (MACD)： 识别趋势的变化和潜在的交易信号。 MACD线与信号线的交叉可以作为买入或卖出信号。
• 布林带 (Bollinger Bands)： 围绕价格绘制的带状区域，反映价格的波动范围。 价格突破布林带上轨可能表示超买，突破下轨可能表示超卖。
• 成交量分析： 分析成交量的变化，判断趋势的强度和可持续性。 成交量放大通常伴随着价格的大幅波动。

通过结合多种技术指标，可以更准确地判断市场趋势和潜在的交易机会。需要注意的是，技术分析并非绝对可靠，需要结合其他分析方法进行综合判断。

2. 基本面分析： 虽然加密货币的基本面分析不像传统金融市场那样成熟，但仍然可以通过考察项目的发展情况、团队实力、社区活跃度、技术创新等因素来评估其长期价值。Upbit上线的加密货币通常经过较为严格的审核，因此基本面分析仍然具有一定的参考价值。例如：

• 项目白皮书： 了解项目的目标、技术架构、团队成员、代币经济模型等。
• 团队背景： 考察团队成员的经验、资质和声誉。
• 社区活跃度： 关注项目的社交媒体、论坛等平台的活跃程度。
• 技术进展： 关注项目的技术开发进展，例如代码更新、新功能发布等。
• 合作伙伴： 了解项目与其他项目的合作关系。

基本面分析可以帮助投资者识别具有长期投资价值的加密货币。

3. 市场情绪分析： 加密货币市场受情绪影响较大，可以通过分析新闻报道、社交媒体情绪等来判断市场的乐观或悲观程度。例如：

• 新闻报道： 关注加密货币相关的新闻报道，了解市场动态和潜在的风险。
• 社交媒体： 分析社交媒体上的情绪，例如Twitter、Reddit等。 可以使用自然语言处理 (NLP) 技术来分析社交媒体文本的情绪倾向。
• 搜索引擎趋势： 关注加密货币相关关键词的搜索量，了解市场关注度。

市场情绪分析可以帮助投资者把握市场脉搏，及时调整交易策略。

4. 链上数据分析： 通过分析区块链上的交易数据，可以了解加密货币的实际使用情况和持有者行为。例如：

• 活跃地址数： 反映网络的使用情况。
• 交易量： 反映网络的交易活动。
• 大额交易： 可能预示着机构投资者的动向。
• 持币地址分布： 反映代币的集中程度。

链上数据分析可以提供更深入的市场洞察。

5. 统计分析和机器学习： 利用统计学和机器学习技术，可以从大量历史数据中发现隐藏的模式和规律。例如：

• 时间序列分析： 预测未来的价格走势。
• 聚类分析： 将加密货币分为不同的类别。
• 异常检测： 识别异常的交易行为。
• 情绪分析： 分析新闻报道和社交媒体的情绪。

统计分析和机器学习需要一定的技术基础，但可以提供更精确的分析结果。

需要注意的是，没有任何一种分析方法是万能的，投资者应该结合多种方法进行综合判断，并根据自身的风险承受能力和投资目标制定合理的交易策略。同时，加密货币市场波动性较大，投资者需要谨慎投资，切勿盲目跟风。

1. 技术指标分析

技术指标是基于历史价格、成交量以及其他相关市场数据计算得出的统计量，旨在预测未来资产的价格走势。这些指标通过数学公式将数据转化为可视化的信号，帮助交易者识别潜在的买卖机会，并评估市场的整体健康状况。以下是一些在加密货币交易中常用的技术指标：

• 移动平均线 (MA): 通过计算一定时期内的平均价格来平滑价格波动，从而识别趋势的方向。简单移动平均线 (SMA) 对每个价格赋予相同的权重，而指数移动平均线 (EMA) 则更重视近期的价格，使其能更快地反映市场变化。移动平均线可以作为支撑位和阻力位，帮助交易者判断入场和出场点。
• 相对强弱指标 (RSI): 是一种动量指标，用于衡量特定时期内价格变动的速度和幅度，从而判断资产是否处于超买或超卖状态。RSI 的取值范围通常在 0 到 100 之间。一般来说，当 RSI 超过 70 时，表明资产可能处于超买状态，价格可能即将下跌；当 RSI 低于 30 时，表明资产可能处于超卖状态，价格可能即将上涨。RSI 也可用于识别背离现象，即价格走势与 RSI 走势不一致的情况，这可能预示着趋势的反转。
• 移动平均收敛背离指标 (MACD): 是一种趋势跟踪动量指标，通过计算两条移动平均线（通常是 12 日 EMA 和 26 日 EMA）的差值来识别趋势的变化和潜在的交易信号。MACD 包括 MACD 线、信号线（通常是 9 日 EMA）和直方图。当 MACD 线向上穿过信号线时，可能产生买入信号；当 MACD 线向下穿过信号线时，可能产生卖出信号。直方图则可以帮助交易者更清晰地观察 MACD 线的变化速度。
• 布林带 (Bollinger Bands): 由三条线组成：一条中间的简单移动平均线 (SMA) 和两条分别位于 SMA 上方和下方的带状线。这两条带状线的距离通常是 SMA 的标准差的倍数。布林带用于衡量价格的波动幅度，当价格接近上方带状线时，可能意味着市场处于超买状态；当价格接近下方带状线时，可能意味着市场处于超卖状态。布林带的收窄和扩张也可能预示着市场波动性的变化。

通过利用 Upbit 提供的历史数据，交易者可以回溯测试这些技术指标，并将其应用于交易策略中，以提高交易决策的准确性。例如，可以设置策略，当 RSI 指标超过 70 并同时出现其他超买信号（如 K 线形态）时，考虑卖出；当 RSI 指标低于 30 并同时出现其他超卖信号时，考虑买入。还可以结合多种技术指标进行分析，以提高交易信号的可靠性。注意，技术指标并非万能，需要结合市场基本面和其他因素进行综合考虑。

2. 订单簿分析

订单簿是加密货币交易所的核心组成部分，实时反映了市场参与者的买卖意愿，揭示了市场的供需动态。深入分析订单簿数据，可以帮助交易者识别关键的价格水平，评估市场流动性，甚至洞察大型交易者的潜在策略。

• 支撑位和阻力位： 在订单簿中，大量买单聚集的价格区域通常被认为是潜在的支撑位，因为当价格下跌至该区域时，买盘力量可能阻止价格进一步下跌。相反，大量卖单聚集的价格区域则可能构成阻力位，当价格上涨至该区域时，卖盘压力可能限制价格继续上涨。交易者可以通过观察订单簿中买卖单的分布情况，识别这些关键的价格水平，并据此制定交易策略。当价格接近支撑位或阻力位时，可能会出现反弹或突破，这为交易者提供了潜在的入场或离场机会。
• 挂单深度： 订单簿的深度是指在不同价格水平上挂单的数量。深度较大的订单簿意味着市场拥有更高的流动性，即使是大额交易，对价格的影响也相对较小，交易滑点也较低。交易滑点是指实际成交价格与预期价格之间的差异，流动性差的市场容易产生较大的滑点。通过观察订单簿的深度，交易者可以评估市场的流动性状况，并据此调整交易策略，避免因流动性不足而遭受不必要的损失。订单簿深度不足可能导致价格波动剧烈。
• 冰山订单： 冰山订单是一种特殊的限价订单，其显示的挂单数量仅为实际订单数量的一部分，剩余部分隐藏在订单簿中。大型交易者通常使用冰山订单来避免暴露其真实交易意图，防止市场提前做出反应。通过持续观察订单簿数据的变化，特别是注意在特定价格水平上突然出现又迅速消失的买卖单，交易者可以尝试识别冰山订单的存在，并推测大型交易者的潜在策略。识别冰山订单有助于预测未来的价格走势，从而提高交易决策的准确性。分析冰山订单需要结合成交量、时间等因素进行综合判断。

3. 波动率分析

波动率是衡量资产价格在特定时期内波动程度的关键指标。它量化了价格变化的幅度，是评估风险的重要工具。波动率越高，表明价格波动性越大，潜在的回报和风险也越高。加密货币市场以其高波动性而闻名，因此深入理解波动率对于风险管理至关重要。

• 历史波动率： 历史波动率（Historical Volatility）是根据过去的资产价格数据计算得出的。通常使用一段时间内的每日或每周收益率的标准差来衡量。历史波动率反映了过去的价格波动模式，可以作为未来波动率的参考。计算历史波动率时，需要选择合适的时间窗口，不同的时间窗口会产生不同的结果。常用的时间窗口包括30天、90天和365天。
• 隐含波动率： 隐含波动率（Implied Volatility）不是直接从历史价格计算得出的，而是通过期权定价模型，如Black-Scholes模型，反向推导出来的。它反映了市场参与者对标的资产未来波动率的预期。隐含波动率通常被认为是前瞻性的指标，可以用来衡量市场情绪。当市场预期未来波动率上升时，期权价格会上涨，从而导致隐含波动率上升。隐含波动率在期权交易中被广泛使用，帮助交易者评估期权的价值和风险。

通过对历史波动率和隐含波动率进行分析，可以更全面地评估市场风险，并制定相应的交易策略。在高波动率时期，市场可能存在更多交易机会，但也伴随着更高的风险。交易者可以考虑以下策略：

• 保守策略： 降低仓位规模，减少单笔交易的风险敞口。
• 对冲策略： 使用期权或其他衍生品对冲潜在的价格下跌风险。
• 价值投资： 寻找被市场低估的资产，等待价格回归。

在低波动率时期，市场可能缺乏明确的方向，交易机会较少。交易者可以考虑以下策略：

• 趋势跟踪： 寻找潜在的趋势，并顺势而为。
• 套利交易： 利用不同交易所或不同合约之间的价格差异进行套利。
• 耐心等待： 保持观望，等待市场出现明确的信号。

波动率分析不仅仅是评估风险，更重要的是帮助交易者做出更明智的决策，优化投资组合，并在不断变化的市场环境中获得更好的回报。掌握波动率分析方法，是成为一名成功的加密货币交易者的关键。

4. 相关性分析

相关性分析是金融领域中一种至关重要的统计方法，在加密货币领域，它被广泛应用于衡量不同加密资产价格变动之间的关联程度。具体来说，相关性分析旨在揭示两种或多种加密货币之间是否存在某种趋势上的联系。如果两种加密货币呈现正相关关系，这意味着它们的价值波动方向往往一致，即一种加密货币的价格上涨时，另一种加密货币的价格也倾向于上涨，反之亦然。相反，如果两种加密货币呈现负相关关系，则意味着它们的价格走势呈现相反的态势，一种加密货币的价格上涨时，另一种加密货币的价格则可能下跌。相关性系数通常在-1到+1之间，+1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无线性相关。

深入分析不同加密货币之间的相关性对于构建稳健的投资组合至关重要。通过识别和理解不同加密货币之间的关联模式，投资者可以更有效地进行资产配置，从而降低整体投资组合的风险敞口。例如，投资者可以通过选择一些具有负相关性的加密货币进行组合投资，以此来对冲潜在的市场风险。当市场整体下行时，某些加密货币的下跌可能会被另一些呈现上涨趋势的加密货币所抵消，从而减缓投资组合的整体损失。相关性分析还可以帮助投资者识别潜在的套利机会，例如在不同的交易所或市场中，相同或高度相关的加密货币可能存在短暂的价格差异，从而为套利交易提供空间。务必注意的是，历史相关性并不保证未来的相关性，因此需要定期重新评估相关性并调整投资策略。

5. 异常检测

异常检测是加密货币市场监控的关键环节，用于识别和标记市场中出现的非典型事件。这些事件可能包括但不限于：价格的突然、剧烈飙升或暴跌，成交量的异常放大或萎缩，以及其他与历史模式显著偏离的行为。识别这些异常能够帮助交易者和投资者更好地理解市场动态，评估风险，并做出更明智的决策。

通过实时分析 Upbit 等交易所提供的交易数据，我们可以及时发现并定位这些异常事件。可以监控以下指标：

• 价格波动幅度： 监测单位时间内价格变动的百分比或绝对值，超出预设阈值则标记为异常。
• 成交量变化： 比较当前成交量与历史平均成交量，显著高于或低于平均值则视为异常成交量。
• 交易频率： 跟踪特定时间段内的交易次数，异常高的交易频率可能暗示市场操纵或重大事件发生。
• 订单簿深度： 分析买单和卖单的分布情况，订单簿深度突然变浅可能预示价格即将发生剧烈波动。
• 价差变化： 监控买一价和卖一价之间的差值，价差异常扩大可能表明市场流动性降低或存在不确定性。

针对检测到的异常事件，可以采取相应的风险管理措施。例如，当价格突然暴跌时，可以考虑执行止损策略以限制损失或减少仓位以降低风险敞口。相反，如果价格突然飙升，则可能需要重新评估投资策略，并考虑锁定利润或调整仓位以适应新的市场环境。

应用实例

以下是一个实际应用示例，阐述如何借助Upbit交易所提供的实时及历史数据，构建稳健且具有盈利潜力的加密货币交易策略。该示例旨在展示数据驱动型交易的优势，并为读者提供一个可供参考的实践框架。

假设我们希望开发一个基于移动平均线交叉的交易策略。我们可以利用Upbit API获取特定加密货币（例如比特币，BTC）在过去一段时间内的历史K线数据。这些数据包括开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量。然后，我们可以计算短期和长期移动平均线。

策略逻辑如下：当短期移动平均线上穿长期移动平均线时，发出买入信号；当短期移动平均线下穿长期移动平均线时，发出卖出信号。为了提高策略的可靠性，可以加入成交量的考量。例如，只有在交叉点附近的成交量显著高于平均水平时，才确认信号的有效性。

更进一步，可以结合Upbit提供的深度数据（order book），分析市场买卖盘的分布情况。如果买入信号出现时，买盘力量强劲，则可以提高买入仓位的信心。反之，如果卖出信号出现时，卖盘压力巨大，则可以提前减仓或止损。

风险管理至关重要。可以设置止损点和止盈点，以控制单笔交易的潜在损失和锁定利润。止损点可以设置在入场价下方一定比例的位置，止盈点可以根据历史波动率或其他技术指标来确定。

需要注意的是，任何交易策略都无法保证绝对盈利。加密货币市场波动剧烈，风险较高。在实际应用中，务必进行充分的回测和模拟交易，并根据市场情况不断调整和优化策略。同时，应谨慎评估自身的风险承受能力，合理分配投资资金。

策略名称： 基于 RSI 的反转交易策略 策略描述： 当 RSI 指标低于 30 时买入，当 RSI 指标高于 70 时卖出。

策略步骤：

1. 数据获取与指标计算： 从 Upbit 交易所获取指定交易对的历史K线数据。这些数据包括开盘价、最高价、最低价、收盘价和交易量。 利用这些历史数据，通过编程计算相对强弱指标（RSI）。RSI 是一个动量指标，用于衡量价格变动的速度和幅度，从而评估资产的超买或超卖状况。 常用的RSI计算周期为14个周期，但可根据具体回测结果进行调整。确保数据质量，避免数据缺失或异常值对RSI计算的干扰。

2. 买入信号： 当计算出的 RSI 指标低于 30 时，表明该资产可能处于超卖状态，价格可能即将反弹。此时，策略将触发买入信号。 使用市价单立即买入一定数量的该资产。市价单能够保证成交，但实际成交价格可能与预期存在偏差，尤其是在市场波动剧烈时。 需要考虑交易手续费对盈利的影响。

3. 卖出信号： 当计算出的 RSI 指标高于 70 时，表明该资产可能处于超买状态，价格可能即将下跌。此时，策略将触发卖出信号。 使用市价单立即卖出持有的该资产。同样需要注意市价单的潜在滑点风险。 确保卖出数量与买入数量一致，避免出现持仓错误。

4. 止损策略： 为了限制潜在亏损，设定止损条件。当资产价格从买入价下跌 5% 时，触发止损卖出。 这有助于在市场不利的情况下保护投资本金。止损价格应根据资产的波动性进行调整。 可以将止损单设置为追踪止损，即止损价格随着价格上涨而提高，从而锁定部分利润。

5. 止盈策略： 为了锁定利润，设定止盈条件。当资产价格从买入价上涨 10% 时，触发止盈卖出。 这有助于在达到预期盈利目标后及时退出市场。止盈幅度也应根据资产的波动性和风险偏好进行调整。 止盈策略也可以采用移动止盈的方式，逐步锁定利润。

策略优化：

1. RSI参数优化： 通过对历史数据进行详尽的回测分析，精细调整相对强弱指数（RSI）的超买和超卖阈值。寻找在不同市场周期内，能够最大化盈利能力并降低虚假信号影响的最佳参数组合，例如调整RSI的周期长度，以及超买超卖的数值范围。利用优化算法，如网格搜索或遗传算法，系统性地探索参数空间，从而确定最优RSI参数设置。

2. 止损止盈动态调整： 实施动态止损和止盈策略，根据市场波动率和交易信号强度，灵活调整止损和止盈的幅度。在高波动市场中，适当放宽止损和止盈范围，以避免因短期价格震荡而被错误触发。在趋势明显时，可采用追踪止损策略，锁定利润并随着价格上涨（或下跌）而自动调整止损位。同时，考虑账户风险承受能力，合理设置最大单笔交易亏损比例，确保资金安全。

3. 多指标组合过滤： 将相对强弱指数（RSI）与其他技术指标，如移动平均收敛散度（MACD）、布林带、成交量等，进行有效结合，形成多重确认机制，从而过滤掉潜在的错误交易信号。例如，仅当RSI指标发出买入信号，且MACD指标也显示看涨背离时，才执行交易。通过综合分析多个指标，提高交易信号的可靠性，降低因单一指标误判而造成的损失。利用机器学习算法，例如支持向量机（SVM）或神经网络，训练模型识别最佳指标组合及其权重，进一步提升策略的准确性。

风险管理：

1. 仓位规模控制： 合理配置交易仓位，避免单笔交易占用过多资金，防止因市场波动导致重大损失。建议根据风险承受能力和账户资金规模，设定最大单笔交易资金比例。避免过度交易，频繁操作会增加交易成本和出错概率，降低盈利潜力。

2. 止损策略执行： 严格执行预设的止损点位，当市场价格触及止损位时，立即平仓以限制损失。止损位的设置应基于技术分析、市场波动性和个人风险偏好。考虑使用追踪止损等更高级的止损策略，动态调整止损位置，锁定利润并降低风险。

3. 策略效果评估与调整： 定期对量化交易策略的收益率、盈亏比、胜率等关键指标进行评估，分析策略的优势和劣势。根据市场变化和策略表现，及时调整策略参数、交易品种或交易逻辑，保持策略的有效性和适应性。可以进行回测，在历史数据上验证策略效果，并根据回测结果进行优化。

上述示例仅为量化交易策略的简化演示，实际应用中需纳入更全面的考量因素。实际交易策略可能需要结合多种技术指标、基本面数据、市场情绪等信息，并运用更复杂的算法和模型。Upbit 提供的数据是量化交易的基础，合理利用这些数据可以有效辅助策略的构建和性能优化。更高级的策略可能还包括套利交易、趋势跟踪、反转交易等，具体选择取决于交易者的目标、风险偏好和市场环境。

API 使用

Upbit 交易所提供了一套全面的 RESTful API，旨在方便开发者集成其交易平台的功能。详细的 API 文档涵盖了各种端点、请求参数和响应格式，能够有效帮助开发者快速上手并构建自定义的交易策略和应用。

以下列出一些常用的 API 接口及其功能：

• GET /v1/candles/minutes/{unit} : 获取指定分钟级别的 K 线数据。 unit 参数用于指定 K 线的时间间隔，可选值为 1, 3, 5, 15, 30, 60 和 240 分钟。例如，使用 /v1/candles/minutes/5 可以获取 5 分钟 K 线数据。该接口返回包含时间戳、开盘价、最高价、最低价、收盘价和交易量的历史数据，是技术分析和量化交易的重要数据来源。
• GET /v1/candles/days : 用于获取日 K 线数据，提供每日的开盘价、最高价、最低价、收盘价和交易量信息。开发者可以利用这些数据分析长期趋势和市场表现。该接口支持分页和时间范围查询，方便获取特定时间段内的数据。
• GET /v1/ticker : 获取当前市场行情信息，包括最新成交价、最高价、最低价、成交量等实时数据。 开发者可以利用此接口监控市场动态，并快速响应价格变化。该接口针对每个交易对返回一个快照数据，确保数据的及时性。
• GET /v1/orderbook : 获取指定交易对的订单簿数据，包含买单和卖单的价格和数量信息。通过分析订单簿的深度和分布，开发者可以了解市场的供需情况和潜在的价格支撑/阻力位。订单簿数据是高频交易和套利策略的基础。

使用 Upbit API 需要进行身份验证，以确保只有授权的开发者才能访问用户的交易数据。开发者需要在 Upbit 官方网站上申请 API Key 和 Secret Key。 API Key 用于标识开发者身份，Secret Key 用于生成签名，确保请求的安全性。具体的 API 密钥申请和权限管理步骤可以在 Upbit 官方文档中找到详细说明。

许多编程语言都可以用于调用 Upbit 的 API 接口，其中 Python 是一种常用的选择，因为它具有丰富的库和框架，可以简化 API 调用的过程。以下是一个使用 Python 的 requests 库调用 Upbit API 获取分钟 K 线数据的示例：

import requests

access key = "YOUR ACCESS KEY" secret key = "YOUR SECRET KEY"

def get_candles(market, unit): url = f"https://api.upbit.com/v1/candles/minutes/{unit}" querystring = {"market": market, "count": "10"} headers = {"Accept": "application/"} # 添加 content type response = requests.get(url, headers=headers, params=querystring) response.raise_for_status() # 检查 HTTP 状态码，如果不是 200，则抛出异常 return response.()

获取 BTC/KRW 1分钟K线数据

data = get_candles("KRW-BTC", 1, 1)

print(data)

这段代码演示了使用 Python 编程语言，通过调用 Upbit API 接口来获取比特币 (BTC) 与韩元 (KRW) 交易对的 1 分钟 K 线图数据。 get_candles("KRW-BTC", 1, 1) 函数调用 Upbit 交易所提供的 API，其中 "KRW-BTC" 指定了交易对，第一个参数 1 表示 K 线的时间周期为 1 分钟，第二个参数 1 代表请求返回 1 个 K 线数据点，即最新的 1 分钟数据。返回值 data 包含了从 Upbit 服务器获取的 K 线数据。随后， print(data) 语句将获取到的数据输出到控制台，以便开发者进行后续分析和处理。开发者可以根据实际应用场景的需求，调整 API 调用参数，例如修改时间周期、请求更多历史数据等，以获取满足特定策略分析所需的金融市场信息。

更具体地说，返回的 data 变量通常是一个包含多个字段的 JSON 格式的数据结构，例如开盘价（open）、最高价（high）、最低价（low）、收盘价（close）、成交量（volume）以及时间戳（timestamp）等。开发者需要解析 JSON 数据，提取所需的信息。Upbit API 提供了丰富的接口，除了 K 线数据，还可以获取订单簿、实时成交、账户信息等，为量化交易和市场分析提供了强大的数据支持。