Hyperliquid Funding-Rate-History-API: der komplette Leitfaden

Funding Rates gehören zu den wichtigsten Preismechanismen im Perps-Markt. Sie bestimmen direkt, welche laufenden Kosten Long- und Short-Positionen tragen. Für Quant-Research, Funding-Arbitrage, Trading-Strategien und Risk-Management ist es deshalb essenziell, historische Funding-Rate-Daten schnell und in größeren Mengen abrufen zu können.

Hyperliquid stellt offene Info-APIs bereit, über die du viele öffentliche Marktdaten ohne API Key abfragen kannst. In diesem Leitfaden zeigen wir dir, wie du die offizielle Hyperliquid API nutzt, um Funding-Rate-History-Daten abzurufen — inklusive Python-Beispielen für den schnellen Einstieg.

Warum historische Funding Rates wichtig sind

Historische Funding-Rate-Daten werden typischerweise für folgende Aufgaben genutzt:

• Erkennen von Märkten, die strukturell eher long- oder short-lastig sind
• Berechnen historischer Erwartungswerte für Funding-Arbitrage
• Aufbau von Funding-Faktoren für Quant-Modelle, Coin-Selection oder Position Sizing
• Backtesting von Spot-Perp-Hedge-Strategien in unterschiedlichen Funding-Umgebungen

Hyperliquid basiert auf einem On-Chain-Orderbook. Trades und Settlement-Daten sind on-chain überprüfbar, was der historischen Datenbasis eine relativ hohe Nachvollziehbarkeit gibt.

Hyperliquid API: Grundstruktur

Hyperliquid bietet im Wesentlichen zwei Arten von Endpoints:

• Info Endpoint (read-only): für Marktdaten, Account-Status und historische Daten; keine Signatur erforderlich
• Exchange Endpoint: für Orders, Cancel-Requests und andere schreibende Aktionen; Wallet-Signatur erforderlich

Die Abfrage historischer Funding Rates ist read-only und läuft über den Info Endpoint:

POST https://api.hyperliquid.xyz/info

Alle Requests sind POST-Requests. Der Body ist JSON, der Content-Type lautet application/json.

Request-Struktur für Funding-Rate-History

Um die historische Funding Rate eines bestimmten Coins abzurufen, verwendest du den Typ fundingHistory:

{
  "type": "fundingHistory",
  "coin": "BTC",
  "startTime": 1700000000000,
  "endTime": 1700086400000
}

Feldhinweise:

• coin: Symbol des Marktes, zum Beispiel BTC
• startTime: Startzeit als Unix-Timestamp in Millisekunden
• endTime: Endzeit als Unix-Timestamp in Millisekunden

Die Zeitstempel müssen in Millisekunden angegeben werden. Wenn du endTime weglässt, gibt die API Daten ab startTime bis zum aktuellen Zeitpunkt zurück, begrenzt durch mögliche Limits pro Request.

Response-Format

Die API gibt ein Array zurück. Jeder Eintrag enthält unter anderem coin, fundingRate, premium und time:

[
  {
    "coin": "BTC",
    "fundingRate": "0.0001",
    "premium": "0.00012",
    "time": 1700000000000
  }
]

Auf Hyperliquid wird die Funding Rate stündlich abgerechnet. Details zum Mechanismus findest du in der Perpetuals-Sektion der offiziellen Hyperliquid-Dokumentation.

Vollständiges Python-Beispiel

Das folgende Beispiel lädt die Funding-Rate-History für BTC der letzten 30 Tage und berechnet daraus eine einfache annualisierte Rate:

import requests
import time
import pandas as pd

ENDPOINT = "https://api.hyperliquid.xyz/info"


def get_funding_history(coin: str, days: int = 30) -> pd.DataFrame:
    end_ms = int(time.time() * 1000)
    start_ms = end_ms - days * 24 * 3600 * 1000

    payload = {
        "type": "fundingHistory",
        "coin": coin,
        "startTime": start_ms,
        "endTime": end_ms,
    }

    resp = requests.post(ENDPOINT, json=payload, timeout=15)
    resp.raise_for_status()

    data = resp.json()
    df = pd.DataFrame(data)

    df["time"] = pd.to_datetime(df["time"], unit="ms", utc=True)
    df["fundingRate"] = df["fundingRate"].astype(float)
    df["annualized"] = df["fundingRate"] * 24 * 365  # stündliches Settlement

    return df.sort_values("time")


if __name__ == "__main__":
    df = get_funding_history("BTC", days=30)
    print(df.tail(10).to_string(index=False))
    print(f"\nDurchschnittliche annualisierte Funding Rate über 30 Tage: {df['annualized'].mean():.2%}")

Wichtig: Diese Annualisierung ist nur eine einfache lineare Hochrechnung. Reale Ergebnisse können durch Compounding, Slippage, Borrowing Costs, Fees und Ausführungsrisiken deutlich abweichen.

Mehrere Coins parallel abrufen

Wenn du Funding Rates für mehrere Märkte gleichzeitig laden möchtest, kannst du die Requests parallel ausführen:

import concurrent.futures

COINS = ["BTC", "ETH", "SOL", "ARB", "DOGE"]

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    futures = {executor.submit(get_funding_history, c, 7): c for c in COINS}
    results = {}

    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
        coin = futures[future]
        results[coin] = future.result()

# Zu einem DataFrame zusammenführen
combined = pd.concat(results.values(), ignore_index=True)

pivot = combined.pivot_table(
    index="time",
    columns="coin",
    values="fundingRate",
    aggfunc="mean"
)

Für produktive Systeme solltest du zusätzlich Rate-Limits, Retries, Fehlerbehandlung und Lücken in der Zeitreihe berücksichtigen.

Daten lokal speichern

Wenn du die Daten regelmäßig nutzt, ist ein lokaler Cache sinnvoll. So vermeidest du unnötige API-Requests und kannst Backtests schneller ausführen. Für einfache Setups reicht SQLite, für größere Zeitreihen kann auch eine Datenbank wie TimescaleDB sinnvoll sein.

import sqlite3

conn = sqlite3.connect("funding_rates.db")
df.to_sql("funding_history", conn, if_exists="append", index=False)
conn.close()

Hyperliquid stellt außerdem ein offizielles Python SDK auf GitHub bereit. Das ist besonders nützlich, wenn du neben reinen Datenabfragen auch Trading-Funktionen nutzen und Signaturen sauber integrieren möchtest.

Hyperliquid-Assets mit OneKey verwalten

Datenanalyse ist nur der erste Schritt. Sobald echtes Kapital bewegt wird, brauchst du ein sauberes Wallet- und Risikomanagement. OneKey Hardware Wallets können mit Hyperliquid verbunden werden, während deine Private Keys auf dem Offline-Gerät bleiben. Das reduziert Risiken durch kompromittierte API Keys, Phishing-Seiten oder unsichere Browser-Umgebungen.

Wenn du auf Basis deiner Datenanalyse Funding-Arbitrage, Spot-Hedges oder andere Perps-Strategien umsetzen möchtest, ist OneKey Perps ein praktischer Workflow: Du kannst Hyperliquid-Perps direkt mit Hardware-Level-Key-Schutz nutzen und behältst gleichzeitig eine klare Trennung zwischen Analyse, Wallet-Sicherheit und Trade-Ausführung.

Lade OneKey herunter und teste OneKey Perps, wenn du Hyperliquid sicherer und strukturierter in deinen datengetriebenen Trading-Workflow integrieren möchtest.

Häufige Fragen

Q1: Brauche ich einen Hyperliquid-Account, um die Funding-Rate-API zu nutzen?

Nein. Der Info Endpoint ist öffentlich zugänglich und benötigt weder API Key noch Account. Du kannst historische Funding-Rate-Daten direkt abrufen.

Q2: Wie viele Datensätze kann ich pro Request abrufen?

Die offizielle Dokumentation nennt kein eindeutig festes Limit für alle Fälle. In der Praxis können Requests über sehr lange Zeiträume abgeschnitten werden. Sinnvoll ist daher ein segmentierter Abruf, zum Beispiel in 7-Tage-Blöcken, inklusive sauberer Pagination- oder Retry-Logik im Code.

Q3: Was bedeutet eine positive oder negative Funding Rate?

Bei einer positiven Funding Rate zahlen Longs an Shorts. Bei einer negativen Funding Rate zahlen Shorts an Longs. In Bull-Märkten oder Phasen hoher Risikobereitschaft sind positive Funding Rates häufiger, weil sie eine Long-Prämie im Markt widerspiegeln.

Q4: Wie kann ich mit Funding-Rate-History mögliche Arbitrage-Setups bewerten?

Du kannst historische Mittelwerte, Standardabweichungen und Perzentile berechnen. Wenn die aktuelle Funding Rate deutlich über ihrem historischen Durchschnitt liegt, etwa mehr als eine Standardabweichung, kann eine marktneutrale Kombination aus Short Perp und Long Spot theoretisch positiv erwartete Funding-Einnahmen liefern. Das ist jedoch keine Finanzberatung und keine Garantie für Gewinne.

Q5: Was ist der Unterschied zwischen premium und fundingRate?

premium beschreibt die aktuelle Prämie zwischen Mark Price und Spot-Index-Preis. Sie ist ein wichtiger Input für die Berechnung der nächsten Funding Rate. fundingRate ist dagegen die bereits abgerechnete Rate für die jeweilige Periode und wird unter anderem durch den Premium-Durchschnitt und eine Interest-Rate-Komponente bestimmt.

Risikohinweis

Dieser Artikel dient ausschließlich technischen Lern- und Informationszwecken und stellt keine Anlage-, Rechts- oder Finanzberatung dar. Der Handel mit Perpetual Futures ist riskant. Historische Funding Rates sagen keine zukünftigen Erträge voraus. Prüfe Risiken, Liquidität, Slippage, Gebühren, Liquidationsgefahr und deine eigene finanzielle Situation sorgfältig, bevor du Entscheidungen triffst.