Kraken历史交易数据怎么导？这两种格式你必须知道！

Kraken历史交易数据导出格式详解

Kraken是一家历史悠久且备受信赖的加密货币交易所，对于交易者和研究人员来说，获取其历史交易数据至关重要，无论是用于算法交易回溯测试，税务申报，还是市场分析。Kraken 提供了多种数据导出格式，方便用户根据自身需求灵活使用。本文将详细介绍Kraken的历史交易数据导出格式，并对每种格式的特点进行分析。

Kraken目前主要提供的历史交易数据导出格式包括： CSV (Comma Separated Values) 和 XLSX (Microsoft Excel Open XML Spreadsheet)。 尽管没有官方API文档直接列出所有支持的导出格式，但通过实际操作和经验可知，CSV和XLSX是最常用的、也是Kraken平台支持的导出格式。

CSV (Comma Separated Values)

CSV，即逗号分隔值（Comma Separated Values），是一种广泛应用的、基于纯文本的表格数据存储格式。 其核心在于使用纯文本存储结构化的数据，例如电子表格或数据库中的数据表。 在CSV文件中，每一行代表数据表中的一条记录，而每一行中的字段则由逗号进行分隔。 这种简洁的设计使得CSV格式具有极高的可读性和易处理性，方便用户使用文本编辑器直接查看或修改内容。

CSV格式的关键特性在于其通用性和跨平台性。 由于采用纯文本格式，CSV文件可以在各种操作系统和应用程序之间无缝传输和解析。 无论是Windows、macOS还是Linux，都可以轻松打开和处理CSV文件。 同时，诸如Microsoft Excel、Google Sheets、Python的Pandas库等众多软件和编程工具都对CSV格式提供了良好的支持，方便数据的导入、导出和分析。 这种广泛的兼容性使CSV成为了不同系统和应用之间交换数据的理想选择。

与更为复杂的数据格式（如Excel的.xlsx格式）相比，CSV的优势在于其简单性和效率。 由于CSV文件仅包含纯文本数据，因此文件体积通常较小，便于存储和传输。 解析CSV文件所需的计算资源也相对较少，提高了数据处理的速度。 然而，CSV格式也存在一些局限性，例如不支持复杂的格式设置（如字体、颜色等）和公式计算。 在需要存储复杂格式或进行复杂计算的场景下，可能需要选择其他更高级的数据格式。 但对于简单的数据交换和存储需求，CSV仍然是一种非常实用和高效的选择。

CSV格式的优点：

• 通用性: CSV (Comma Separated Values) 格式是一种极为通用的数据存储格式，几乎所有数据处理软件和编程语言都提供对其的良好支持。例如，Python 中强大的 pandas 库提供了便捷的 CSV 文件读取和写入功能，允许进行灵活的数据操作和分析。R 语言也内置了对 CSV 文件的原生支持，方便统计分析和数据可视化。各种数据库管理系统 (DBMS)，如 MySQL, PostgreSQL, 和 SQLite，通常都提供导入和导出 CSV 数据的接口，使得数据在不同系统之间迁移变得简单高效。 这种广泛的兼容性使得 CSV 成为数据交换和共享的首选格式。
• 文件大小: CSV 文件通常比其他复杂的二进制格式（例如 Microsoft Excel 的 XLSX 格式）更小，尤其是在处理包含大量数据的数据集时。这是因为 CSV 文件本质上是纯文本文件，仅存储原始的数据值，而不包含任何与数据格式、样式、公式或图表相关的元数据。 这种精简的存储方式能够显著减少存储空间占用，并提高数据传输速度。
• 易于解析: CSV 文件的结构相对简单直观，采用逗号（或其他分隔符，如制表符）来分隔不同的数据字段，每行代表一条记录。 这种简单性使得 CSV 文件易于解析，无论是使用专业的编程语言，如 Python, Java, C++，还是使用简单的文本编辑器，如 Notepad, Sublime Text, VS Code，都可以方便地提取、处理和修改其中的数据。 开发者可以快速编写脚本来自动化数据清洗、转换和分析任务。
• 可移植性: CSV 文件具有极佳的可移植性，可以在不同的操作系统和平台之间轻松传输和共享，而无需进行任何复杂的格式转换或兼容性调整。 无论是 Windows, macOS, Linux, 甚至是嵌入式系统，都可以无缝地读取和处理 CSV 文件。 这种平台无关性保证了数据的一致性和可用性，简化了跨平台数据交换的流程。

CSV格式的局限性：

• 格式化能力缺失: CSV（逗号分隔值）文件本质上是纯文本文件，不具备存储任何格式信息的能力。这意味着无法指定字体、颜色、单元格样式、对齐方式或其他视觉呈现属性。数据的展现依赖于解析CSV文件的应用程序的默认设置或用户自定义的样式规则，这限制了数据的美观性和可读性。缺乏格式化使得在报告生成、数据可视化等场景下，直接使用CSV文件较为困难。
• 数据类型处理的挑战: CSV文件将所有数据都视为字符串，不显式声明数据的类型。读取CSV文件时，需要根据数据内容推断或显式指定数据类型，例如整数、浮点数、日期、布尔值等。类型转换过程中容易出错，例如，将数字误解为字符串，或将日期字符串解析为错误的日期对象。对于需要精确数据类型的数值计算或日期时间操作，必须谨慎处理数据类型转换，并进行必要的验证。
• 分隔符冲突的风险: CSV文件使用逗号作为字段分隔符。如果数据字段本身包含逗号，则需要使用引号（单引号或双引号）或其他转义字符将包含逗号的字段括起来，以避免解析器错误地将数据中的逗号识别为分隔符。处理包含引号的数据字段时，还需要考虑引号的转义问题。这些转义规则增加了CSV文件的复杂性，使得手动编辑或解析CSV文件容易出错。常见的做法是使用双引号包裹含有逗号的字段，并且如果字段中本身含有双引号，则需要使用两个双引号进行转义。
• 单表结构的约束: CSV文件只能存储单个表格的数据，不支持存储多表结构或表之间的关系。如果需要存储多个相关联的表格数据，例如数据库中的多个表，则需要将每个表存储为单独的CSV文件，并在应用程序中建立表之间的关系。对于需要进行多表查询或连接操作的场景，使用多个CSV文件存储数据会增加复杂性，并影响查询效率。关系型数据库或专门为存储多维数据而设计的格式（如JSON、XML）更适合存储和管理多表结构的数据。

Kraken CSV 导出示例 (假设导出交易历史):

以下是一个 Kraken 交易所导出的 CSV 文件示例，旨在阐述其数据结构，帮助用户理解交易历史记录的组织方式。

CSV数据示例：

txid,ordertxid,pair,time,type,ordertype,price,cost,fee,vol,margin,leverage,status,reason
"TNQ56H-MCW2T-JQLC5Y","OR6Q5T-OQH7J-OLL7D6","XXBTZEUR","1678886400","buy","limit","25000.00","100.00","0.20","0.004","0.00","2","closed",
"TYG77U-V62HJ-44Y76Z","OR6Q5T-OQH7J-OLL7D6","XXBTZEUR","1678893600","sell","market","25500.00","102.00","0.204","0.004","0.00","2","closed",
"ZXB88I-H77KL-88J87A","OR7R6U-Q88IO-33K98L","XETHZUSD","1678900800","buy","market","1700.00","50.00","0.10","0.029","0.00","2","closed"

上述 CSV 文件中的每一列代表不同的交易属性，详细说明如下：

• txid : 唯一的交易标识符，用于在 Kraken 内部追踪具体的交易记录。
• ordertxid : 关联的订单标识符，将交易与特定订单请求相关联。 如果一个订单被部分成交多次，它们会有相同的`ordertxid`，但会有不同的`txid`。
• pair : 交易对，表示交易涉及的两种资产。例如， XXBTZEUR 表示比特币 (XBT) 与欧元 (EUR) 的交易。请注意，"X" 前缀是 Kraken 用于区分数字资产的惯例。
• time : 交易执行的时间戳，以 Unix 时间格式表示。 Unix 时间是从 1970 年 1 月 1 日午夜（UTC/GMT 的午夜）开始所经过的秒数。需要通过编程或在线工具将其转换为人类可读的日期和时间。
• type : 交易类型，指示交易是买入 ( buy ) 还是卖出 ( sell ) 操作。
• ordertype : 订单类型，表明订单的执行方式。常见的订单类型包括 limit (限价单，以指定价格成交) 和 market (市价单，以当前市场最佳价格立即成交)。其他订单类型可能包括止损单、止损限价单等，具体取决于 Kraken 提供的功能。
• price : 成交价格，即实际执行交易时资产的价格。 对于限价单，此价格应与订单指定的限价相符或更好（买入更低，卖出更高）。
• cost : 总成本，表示交易的总价值，包括成交价格乘以成交数量，可能还包括交易费用。它是以报价货币（例如欧元，如果交易对是 XXBTZEUR）计价的。
• fee : 交易手续费，是 Kraken 对交易收取的费用。 手续费通常以报价货币计价，并从总成本中扣除。
• vol : 成交数量，表示交易中买入或卖出的资产数量。
• margin : 保证金，如果在杠杆交易中使用，则表示用于开仓的资金量。 如果未使用杠杆，则此值通常为零。
• leverage : 杠杆倍数，表示交易中使用的杠杆比例。 例如，2 表示 2 倍杠杆。 1 表示无杠杆。
• status : 交易状态，指示交易的当前状态。常见的状态包括 closed (已完成)、 open (未完成) 和 canceled (已取消)。
• reason : 交易原因，提供有关交易状态的附加信息。 例如，如果订单被取消，则此列可能包含取消的原因。

XLSX (Microsoft Excel Open XML Spreadsheet)

XLSX 是 Microsoft Excel 使用的一种现代电子表格文件格式，取代了早期的 .xls 格式。它基于开放打包约定 (Open Packaging Convention, OPC) 和 XML (Extensible Markup Language) 技术，使得文件可以被压缩并更易于处理和传输。XLSX 文件内部包含多个 XML 文件，这些文件分别存储工作表数据、共享字符串、样式信息、元数据以及其他与电子表格相关的数据。

XLSX 文件的核心功能是存储和组织结构化数据，例如数字、文本、日期和公式。它提供了丰富的功能，例如：

• 公式： 支持各种内置函数和运算符，允许用户进行复杂的数学、统计、财务和逻辑计算。公式可以引用其他单元格、工作表甚至其他 XLSX 文件中的数据。
• 图表： 允许用户创建各种类型的图表，例如柱状图、折线图、饼图和散点图，以可视化数据并更易于理解数据的趋势和关系。
• 格式化： 提供了广泛的格式化选项，例如字体、颜色、边框、对齐方式和数字格式，允许用户自定义单元格的外观，使其更具可读性和专业性。条件格式允许根据单元格的值自动应用格式。
• 宏： 支持使用 VBA (Visual Basic for Applications) 编写宏，以自动化重复性任务和扩展 Excel 的功能。然而，需要注意的是，包含宏的 XLSX 文件可能会带来安全风险，因此在打开来自未知来源的文件时应格外小心。
• 数据透视表： 允许用户对大量数据进行汇总、分析和探索，并以交互式的方式进行展示，从而快速识别数据中的模式和趋势。
• 数据验证： 可以对单元格中的数据输入进行限制，确保数据的准确性和一致性。

与其他电子表格格式相比，XLSX 的优点包括：

• 文件大小： 使用压缩技术，XLSX 文件通常比旧的 .xls 文件更小。
• 数据恢复： 基于 XML 的格式使得在文件损坏时更容易恢复数据。
• 互操作性： 作为一个开放标准，XLSX 格式被许多电子表格软件和数据分析工具广泛支持。

虽然 XLSX 主要与 Microsoft Excel 相关联，但许多其他的办公软件，例如 LibreOffice Calc 和 Google Sheets，也支持读取和写入 XLSX 文件，使其成为一种通用的数据交换格式。

XLSX格式的优点：

• 丰富的功能: XLSX 格式提供了强大的格式化能力，允许用户自定义字体类型、大小、颜色，以及背景色、对齐方式等。它还支持各种边框样式和单元格样式，例如数字格式（货币、百分比、日期等），使得数据呈现更加专业、美观和易于理解，提升数据可读性和用户体验。条件格式可以根据单元格数值自动应用样式，突出显示重要信息。
• 公式和函数: XLSX 格式内置了数百个预定义的公式和函数，涵盖了数学、统计、财务、逻辑、文本处理等多个领域。用户可以利用这些公式进行复杂的数据分析、统计计算、财务建模和报表生成。公式还支持引用其他单元格或工作表，实现动态计算和数据联动。
• 图表和图形: XLSX 格式集成了丰富的图表类型，包括柱状图、折线图、饼图、散点图等，用户可以根据数据的特点选择合适的图表进行可视化呈现。图表可以自定义颜色、标签、标题等元素，并支持动态更新，随着数据的变化自动更新图表显示。高级图表功能还包括组合图、瀑布图等，满足更复杂的数据可视化需求。
• 多表支持: XLSX 文件采用多工作表结构，允许在一个文件中包含多个独立的工作表。每个工作表可以用于存储和组织不同的数据集，也可以用于不同的用途，例如数据录入、数据分析、报表展示等。工作表之间可以通过公式进行引用，实现数据的关联和整合。多表支持使得用户可以更好地组织和管理复杂的数据集，提高工作效率。

XLSX格式的缺点：

• 文件大小: XLSX 文件相较于 CSV 等纯数据格式，通常具有更大的文件体积，尤其是在数据量庞大时尤为明显。这源于 XLSX 文件内部包含了大量的格式化信息，例如字体样式、颜色、单元格边框、公式等，这些元数据极大地增加了文件的大小。对于网络传输或存储空间有限的场景，文件大小的差异可能成为重要的考量因素。
• 兼容性: 尽管 XLSX 格式已成为现代电子表格应用程序的事实标准，但其历史兼容性存在一定的限制。早期版本的 Microsoft Excel 以及一些非主流的电子表格软件可能无法完整支持 XLSX 格式的全部特性。这可能导致在不同软件之间共享 XLSX 文件时出现格式错乱或数据丢失的情况，从而影响数据的准确性和可用性。在需要广泛兼容性的应用场景中，需要谨慎评估并可能选择更为通用的数据格式。
• 解析难度: XLSX 文件采用复杂的 XML 结构，这使得其解析过程比 CSV 等简单文本格式更为复杂和耗时。直接解析 XLSX 文件需要专业的库或工具，例如 Apache POI (Java) 或 openpyxl (Python)。这些库提供了对 XLSX 文件结构的抽象，简化了解析过程。尝试自行编写解析代码通常会面临巨大的挑战，需要深入理解 Office Open XML 规范。
• 依赖性: 使用 XLSX 文件意味着对特定软件环境的依赖。用户必须安装 Microsoft Excel 或其他兼容的电子表格应用程序，例如 LibreOffice Calc 或 Google Sheets，才能完整地查看和编辑 XLSX 文件。这可能对那些没有安装相应软件的用户造成不便。在需要独立于特定软件环境访问数据的场景中，XLSX 格式可能不是最佳选择。选择更开放和通用的数据格式，如 CSV 或 JSON，可以降低对特定软件的依赖性。

Kraken XLSX 导出示例:

Kraken 交易所导出的 XLSX 文件，与 CSV 格式的文件一样，包含交易历史、余额信息等关键数据列，例如交易类型、交易时间、交易币种、交易数量、成交价格、手续费等。 但XLSX文件使用电子表格格式存储数据，数据以清晰的表格形式呈现，并且可能已经应用了一些基本的格式化，例如设置标题单元格的样式、调整列宽、以及应用数字格式等。这种格式化使得数据更易于阅读和分析，用户可以直接在电子表格软件（如Microsoft Excel、Google Sheets、LibreOffice Calc等）中打开并进行处理，无需额外的导入和转换步骤。 使用XLSX格式还能利用电子表格软件提供的各种功能，如排序、过滤、计算、图表绘制等，更方便地分析交易数据和财务状况，更好地掌握投资组合的表现。

数据导出注意事项:

• 时间戳: Kraken 通常使用 Unix 时间戳（Epoch 时间）来记录交易和事件发生的时间。这是一个自 Unix 纪元（1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC）以来经过的秒数。 在处理从 Kraken 导出的数据时，务必将这些 Unix 时间戳转换为人类可读的日期和时间格式，以便于理解和分析。 你可以使用编程语言（如 Python 的 `datetime` 模块）或电子表格软件（如 Excel 或 Google Sheets）中的内置函数来执行此转换。 例如，在 Python 中，可以使用 `datetime.fromtimestamp()` 函数。
• 时区: 确保明确 Kraken 交易所使用的时间区域设置，特别是在涉及到不同地区用户和交易时。 Kraken 自身可能使用 UTC 时间作为其主要时间基准，但交易记录或账户活动可能受到用户所在时区的影响。 因此，务必在分析数据前进行适当的时区转换，以避免因时区差异而导致的错误分析。可以使用专门的库来处理时区转换，比如 Python 的 `pytz` 库。 仔细检查导出的数据文档或 Kraken 交易所的 API 文档，以确认所使用的时间区域信息。
• 数据精度: 加密货币交易数据，特别是价格和数量，通常具有非常高的精度，例如小数点后 8 位甚至更高。 在处理这些数据时，请务必使用能够支持高精度数字的数据类型，例如 Python 的 `decimal` 模块或 JavaScript 的 `BigNumber` 库。避免使用浮点数类型（如 float），因为它们可能会导致精度损失，从而影响计算结果的准确性。 同时，确保数据库或数据分析工具也配置为使用足够高的精度，以避免数据截断或舍入误差。
• 数据量: 如果需要从 Kraken 导出大量的历史交易数据，例如数月甚至数年的交易记录，强烈建议使用 CSV（逗号分隔值）格式。 CSV 格式是一种简单的文本格式，存储结构化数据，通常比 XLSX（Excel 工作簿）格式更紧凑，占用更少的存储空间。这可以显著提高数据传输和处理效率。 CSV 格式也更容易被各种编程语言和数据分析工具解析和处理。 考虑使用gzip等方式压缩CSV文件，进一步减小文件体积。

在选择 Kraken 历史交易数据的导出格式时，需要根据您的特定需求、使用场景以及技术能力进行权衡。 如果需要处理海量数据，执行编程分析、数据挖掘和自动化处理，CSV 格式通常是更佳的选择。 它的简洁性、高效性和通用性使其成为数据处理的首选格式。 相反，如果主要目标是进行可视化分析、生成报告或进行格式化的数据呈现，XLSX 格式可能更适合。 XLSX 提供了丰富的格式化选项和内置的图表功能，方便用户进行数据探索和展示。 也要考虑到团队成员的技术背景和熟悉程度，选择最适合团队协作的格式。