API-Dokumentation
Zeitreihendaten und historische Analyseabfragen
Zugriff auf umfassende Zeitreihendaten für Backtesting, Forschung und historische Analysen. Abfragen von OHLCV-Kerzen, historischen Funding Rates, Zeitachsen von Walbewegungen und aggregierten Marktmomentaufnahmen über mehrere Zeitrahmen hinweg.
Veröffentlicht am 21. März 2026
•
15 Min. Lesezeit
•
Forschung
Übersicht historischer Daten
Smart Money API bietet 24 Monate historische Daten für umfassende Forschung, Backtesting und zeitbasierte Analysen. Alle historischen Daten sind normalisiert, dedupliziert und in mehreren Aggregationsstufen verfügbar.
Verfügbare historische Daten umfassen:
- OHLCV-Kerzen — Eröffnung, Hoch, Tief, Schluss, Volumen für alle gehandelten Paare
- Walbewegungen — Historische Akkumulation/Verteilung in täglicher und stündlicher Auflösung
- Funding Rates — Historische Funding-Rate-Momentaufnahmen für alle Perpetual-Paare
- Open Interest — Historische OI-Daten über alle Börsen und Zeitrahmen hinweg
- Liquidierungen — Historische Liquidationskaskaden und Druckpunkte
Datenaufbewahrung: Vollständige Tick-Daten werden 90 Tage lang aufbewahrt. Aggregierte stündliche/tägliche Daten werden 24 Monate lang aufbewahrt. Roharchive stehen zum Download zur Verfügung.
OHLCV-Kerzendaten
Open-High-Low-Close-Volumen-Daten für technische Analysen und Charting. Verfügbar für alle Kryptowährungspaare in Zeitrahmen von 1 Minute bis 1 Monat.
OHLCV-Datenstruktur
{
"timestamp": 1709980800000,
"symbol": "BTCUSDT",
"timeframe": "1h",
"open": 71250.50,
"high": 72500.00,
"low": 71000.25,
"close": 72250.75,
"volume_base": 1234.5,
"volume_quote": 89234500,
"trades": 45678
}
OHLCV-Daten abfragen
// Hole 1-Stunden-Kerzen der letzten 30 Tage
GET /v1/historical/ohlcv?
symbol=BTCUSDT&
timeframe=1h&
lookback=30d&
limit=720
Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel in 30 Sekunden
Bereit zum Entwickeln? Holen Sie sich einen kostenlosen API-Schlüssel (200 Aufrufe/Tag, keine Karte) und beginnen Sie mit dem Abruf von Live-Daten zu Walen, Funding und On-Chain-Daten.
Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel →Verfügbare Zeitrahmen
Zeitrahmenoptionen
| Zeitrahmen |
Dauer |
Anwendungsfall |
Max. Rückblick |
| 1m |
1 Minute |
Hochfrequenzhandel, Scalping |
30 Tage |
| 5m |
5 Minuten |
Intraday, Swing-Trading |
90 Tage |
| 15m |
15 Minuten |
Daytrading, Signalerkennung |
180 Tage |
| 1h |
1 Stunde |
Mittelfristiger Handel, Analyse |
365 Tage |
| 4h |
4 Stunden |
Swing-Trading, Trendanalyse |
24 Monate |
| 1d |
1 Tag |
Langfristige Positionierung, Forschung |
24 Monate |
| 1w |
1 Woche |
Makroanalyse, mehrjährige Trends |
24 Monate |
| 1M |
1 Monat |
Strategische Positionierung |
24 Monate |
Zeitrahmenkombinationen
Mehrere Zeitrahmen gleichzeitig abfragen:
GET /v1/historical/ohlcv/multi?
symbol=BTCUSDT&
timeframes=1h,4h,1d&
timestamp=1709980800000
// Gibt die neueste Kerze für jeden Zeitrahmen zurück
Historische Abfragemuster
Zeitbasierte Abfragen
// Bestimmten Zeitbereich abfragen
GET /v1/historical/ohlcv?
symbol=BTCUSDT&
timeframe=1h&
start_time=1709894400000&
end_time=1709980800000
// Oder relativen Rückblick verwenden
GET /v1/historical/ohlcv?
symbol=BTCUSDT&
timeframe=1d&
lookback=90d
Paginierung für große Datensätze
// Erste Seite: 1000 Kerzen
GET /v1/historical/ohlcv?
symbol=BTCUSDT&
timeframe=1m&
limit=1000&
start_time=1709980800000
// Nächste Seite mit Cursor
GET /v1/historical/ohlcv?
symbol=BTCUSDT&
timeframe=1m&
cursor=1709981000000&
limit=1000
Aggregationsintervalle
Aggregation mit festen Zeitintervallen
Daten in festen Intervallen aggregieren (stündlich, täglich, wöchentlich):
// Tägliche Snapshots für 1 Monat
GET /v1/historical/snapshots?
metrics=whale_net_flow,funding_rate,oi&
interval=1d&
lookback=30d
Benutzerdefinierte Aggregation
Aggregation über benutzerdefinierte Zeitfenster:
// 1-Minuten-Kerzen in 15m aggregieren
GET /v1/historical/ohlcv/resample?
symbol=BTCUSDT&
source_timeframe=1m&
target_timeframe=15m&
lookback=7d
Historie der Walbewegungen
Historische Walverfolgung
// Historische Akkumulationsmuster von Walen
GET /v1/historical/whales?
asset=BTC&
metric=net_accumulation&
interval=1d&
lookback=365d
// Historische Bewegungen um Preisniveaus
GET /v1/historical/whales/price-correlation?
asset=ETH&
lookback=90d
Datenstruktur für Wale
{
"timestamp": 1709980800000,
"asset": "BTC",
"metric": "net_accumulation",
"value": 50000,
"whale_count": 847,
"exchange_inflow": -12000,
"exchange_outflow": 62000
}
Historie der Funding Rates
Historische Funding-Rate-Snapshots
// Stündliche Funding-Rate-Snapshots abrufen
GET /v1/historical/derivatives/funding-heatmap?
symbol=BTCUSDT&
exchange=binance&
interval=1h&
lookback=30d
// Historische Funding Rates über Börsen vergleichen
GET /v1/historical/derivatives/funding-heatmap/comparative?
symbol=ETHUSDT&
exchanges=bybit,binance,hyperliquid&
interval=4h&
lookback=90d
Funding-Rate-Statistiken
Aggregierte Funding-Rate-Statistiken abfragen:
GET /v1/historical/derivatives/funding-stats?
symbol=BTCUSDT&
lookback=365d&
metrics=mean,median,std_dev,min,max
// Antwort enthält:
// - Jährliche durchschnittliche Funding Rate
// - Verteilung (Standardabweichung)
// - Historische Extremwerte
// - Perzentilränge
Zugriff auf Backtesting-Daten
Backtesting-Abfrageformat
Optimiert für Backtesting-Frameworks wie Backtrader, VectorBT und benutzerdefinierte Engines:
// Alle Daten für 1-Jahres-Backtest abrufen
GET /v1/backtest/data?
symbols=BTCUSDT,ETHUSDT&
timeframe=1h&
start=2024-01-01&
end=2025-01-01&
fields=ohlcv,funding_rate,oi,whale_flow
Exportformate
Historische Daten für Offline-Analysen herunterladen:
- CSV — Standard-Spaltenformat für Tabellenkalkulationen
- JSON — Strukturiertes Format mit allen Metadaten
- Parquet — Komprimiertes Spaltenformat für Data Science
- HDF5 — Für Zeitreihen optimiertes Format
// Als CSV exportieren
GET /v1/backtest/export?
symbols=BTCUSDT&
timeframe=1d&
lookback=365d&
format=csv
Praktische Beispiele
Beispiel 1: Analyse des Bullenmarkts 2024
// Walbewegungen mit Preisaktion korrelieren
GET /v1/historical/correlated-data?
asset=BTC&
start_time=2024-01-01&
end_time=2024-12-31&
include=ohlcv,whale_accumulation,funding_rates&
interval=1d
Beispiel 2: Backtesting einer Funding-Rate-Strategie
// Daten für die Mean-Reversion-Strategie der Funding-Rate abrufen
GET /v1/backtest/data?
symbols=BTCUSDT,ETHUSDT,BNBUSDT&
timeframe=4h&
start=2023-01-01&
end=2025-01-01&
exchange=binance&
fields=funding_rate,open_interest,liquidations
Best Practices für historische Daten
1. Wählen Sie geeignete Zeitrahmen
Verwenden Sie den kleinsten benötigten Zeitrahmen für Ihre Analyse. 1-Minuten-Daten sind teurer als stündliche Daten.
2. Geben Sie Zeitbereiche an
Verwenden Sie immer start_time/end_time oder Lookback-Parameter. Offene Abfragen sind ineffizient.
3. Cachen Sie historische Abfragen
Historische Daten sind unveränderlich. Cachen Sie aggressiv (30 Tage TTL für monatliche Daten).
4. Verwenden Sie Paginierung für große Ergebnisse
1-Minuten-Daten über 1 Jahr = 525.600 Kerzen. Verwenden Sie Paginierung und Streaming für große Datensätze.
5. Überprüfen Sie die Datenvollständigkeit
Überprüfen Sie die Antwort-Metadaten auf Lücken oder fehlende Börsen, bevor Sie die Daten in der Analyse verwenden.
Zugriff auf historische Daten für die Forschung
24 Monate OHLCV-, Walbewegungs- und Funding-Rate-Daten. Perfekt für Backtesting, Forschung und Strategieentwicklung.
Pläne anzeigen
Kostenloser Tarif: 30 Tage Verlauf. Pro: 24 Monate. Enterprise: Vollständiger Archivzugriff.