okx-data-collector Skill

OKX 数据采集与分析技能 - 支持实时 WebSocket 采集、REST API 历史补全、回测数据需求分析。

功能特性

• ✅ 实时采集: tick 级数据 WebSocket 实时推送
• ✅ 历史补全: REST API 批量获取历史 K 线
• ✅ 多周期支持: 1m, 5m, 15m, 1H, 4H, 1D, 1W 等
• ✅ 需求分析: 根据策略类型推荐数据采集方案
• ✅ 存储估算: 计算不同配置下的存储需求

使用方法

1. 数据需求分析

查看 OKX 数据可获取性和回测建议：

cat ~/.jvs/.openclaw/workspace/skills/okx-data-collector/OKX_DATA_ANALYSIS.md

2. 采集历史数据

# 采集 BTC 永续合约 1H 数据，最近 365 天
cd ~/.jvs/.openclaw/workspace/skills/okx-data-collector
python3 fetch_history.py --symbol BTC-USDT-SWAP --bar 1H --days 365 --output ./data

# 采集 4H 数据，最近 5 年
python3 fetch_history.py --symbol BTC-USDT-SWAP --bar 4H --days 1825 --output ./data

# 采集日线数据，最近 10 年
python3 fetch_history.py --symbol BTC-USDT-SWAP --bar 1D --days 3650 --output ./data

3. 批量采集（推荐配置）

# 创建采集脚本
cat > batch_fetch.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
SYMBOLS=("BTC-USDT-SWAP" "ETH-USDT-SWAP")
OUTPUT_DIR="./data"

for symbol in "${SYMBOLS[@]}"; do
    # 基础配置
    python3 fetch_history.py -s $symbol -b 1H -d 730 -o $OUTPUT_DIR
    python3 fetch_history.py -s $symbol -b 4H -d 1825 -o $OUTPUT_DIR
    python3 fetch_history.py -s $symbol -b 1D -d 3650 -o $OUTPUT_DIR
done
EOF

chmod +x batch_fetch.sh
./batch_fetch.sh

4. 使用实时采集器

配合 tencent-cos-data-collector skill 进行实时采集：

# 实时采集 tick 数据并上传 COS
# 参考 tencent-cos-data-collector skill 的文档

数据需求建议

基础配置（推荐起点）

周期	采集时长	用途
1m	90 天	高频回测
5m	365 天	日内策略
1H	2 年	波段策略
4H	5 年	趋势策略
1D	10 年	因子回测

完整配置（机构级）

周期	采集时长	用途
1m	365 天	完整高频
5m	2 年	日内策略
15m	3 年	中频策略
1H	5 年	波段/趋势
4H	8 年	长期趋势
1D	开市至今	因子/宏观

文件结构

okx-data-collector/
├── SKILL.md                  # 本说明文件
├── OKX_DATA_ANALYSIS.md      # 详细数据分析报告
├── fetch_history.py          # 历史数据采集脚本
├── data/                     # 采集的数据输出目录
└── README.md                 # 使用文档

OKX API 说明

REST API

• 端点: GET /api/v5/market/candles
• 支持周期: 1m, 5m, 15m, 30m, 1H, 2H, 4H, 6H, 12H, 1D, 2D, 3D, 1W, 1M
• 单次限制: 最多 100 条
• 分页参数: before, after (毫秒时间戳)
• 速率限制: 20 次/秒

WebSocket

• 端点: wss://ws.okx.com:8443/ws/v5/public
• 订阅频道: trades, books, tickers, candles1m, etc.
• 推送频率: 实时（毫秒级）

数据格式

K 线数据结构

[
  {
    "ts": "1597026383085",
    "o": "11768.6",
    "h": "11770",
    "l": "11764.7",
    "c": "11768.6",
    "vol": "66.1636",
    "volCcy": "778614.3299"
  }
]

输出文件格式

JSON: 原始 API 响应格式 CSV:

timestamp,open,high,low,close,volume
2026-04-01 12:00:00,68500.5,68520.0,68480.0,68510.0,1234.56

存储建议

本地存储

• 格式: Parquet (推荐) / CSV / JSON
• 压缩: Snappy / Gzip
• 分区: 按品种 + 日期

数据库存储

DolphinDB (推荐):

create table kdata(
    symbol: SYMBOL,
    timestamp: TIMESTAMP,
    open: DOUBLE,
    high: DOUBLE,
    low: DOUBLE,
    close: DOUBLE,
    volume: DOUBLE
) PARTITION BY (symbol, HOUR(timestamp))

ClickHouse:

CREATE TABLE kdata (
    symbol String,
    timestamp DateTime,
    open Float64,
    high Float64,
    low Float64,
    close Float64,
    volume Float64
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(timestamp)
ORDER BY (symbol, timestamp)

相关 Skill

• tencent-cos-data-collector: 实时数据采集 + COS 存储
• dolphindb-connector: DolphinDB 数据库连接

注意事项

1. API 限流: 请求间隔至少 50ms，避免被封禁
2. 数据质量: 采集后检查连续性和异常值
3. 时区处理: OKX 使用 UTC 时间戳，注意转换
4. 合约换月: 永续合约无需换月，季度合约注意到期日

故障排查

问题：API 请求失败

# 检查网络连接
curl -I https://www.okx.com/api/v5/market/candles?instId=BTC-USDT&bar=1D&limit=1

# 检查 API 状态
# 访问 OKX 状态页面

问题：数据不连续

# 检查缺失时间段
python3 -c "
import json
data = json.load(open('data/BTC-USDT-SWAP_1H_365d.json'))
timestamps = [int(c[0]) for c in data]
gaps = []
for i in range(1, len(timestamps)):
    gap = timestamps[i] - timestamps[i-1]
    if gap > 3600000 * 1.5:  # 大于 1.5 倍间隔
        gaps.append((timestamps[i-1], timestamps[i], gap))
print(f'发现 {len(gaps)} 个数据缺口')
"

参考文档

• OKX API 文档
• OKX_DATA_ANALYSIS.md - 详细数据调研报告