Полный гайд по API истории funding rate в Hyperliquid
Funding rate — один из ключевых механизмов ценообразования на рынке бессрочных фьючерсов. Он напрямую влияет на стоимость удержания позиций для лонгов и шортов. Если ты занимаешься квант-исследованиями, funding arbitrage или риск-менеджментом, быстрый доступ к историческим ставкам фондирования — базовая инфраструктура.
Hyperliquid предоставляет открытый API для чтения публичных рыночных данных. Для получения истории funding rate API Key не нужен. Ниже разберём, как использовать официальный Hyperliquid API, как выглядит запрос, что приходит в ответ, и дадим рабочие примеры на Python.
Почему история funding rate важна
Исторические данные по funding rate обычно используют для нескольких задач:
- понять, был ли рынок структурно перекошен в сторону лонгов или шортов;
- оценить историческую ожидаемую доходность funding arbitrage;
- построить фактор funding rate для отбора монет или управления размером позиции;
- протестировать стратегии хеджа spot-perp в разных режимах ставок фондирования.
Архитектура Hyperliquid основана на ончейн-ордербуке: сделки и расчёты можно проверять на уровне сети. Это повышает доверие к историческим данным, особенно если ты используешь их для бэктестов и риск-моделей.
Базовая структура Hyperliquid API
У Hyperliquid есть два основных типа endpoint’ов:
- Info Endpoint — read-only интерфейс для рыночных данных, состояния аккаунтов и истории. Подпись не требуется.
- Exchange Endpoint — интерфейс для действий вроде выставления и отмены ордеров. Требует подписи кошельком.
История funding rate относится к read-only данным, поэтому используется Info Endpoint:
POST https://api.hyperliquid.xyz/info
Все запросы отправляются методом POST, тело запроса — JSON, заголовок Content-Type — application/json.
Структура запроса для истории funding rate
Чтобы получить историю ставок фондирования по конкретной монете, используй тип запроса fundingHistory:
{
"type": "fundingHistory",
"coin": "BTC",
"startTime": 1700000000000,
"endTime": 1700086400000
}
Поля:
type— тип запроса, для истории funding rate указываетсяfundingHistory;coin— тикер монеты, напримерBTC,ETH,SOL;startTime— начало периода в Unix timestamp, обязательно в миллисекундах;endTime— конец периода в Unix timestamp, тоже в миллисекундах.
Если не передавать endTime, API вернёт данные от startTime до текущего момента, но результат может быть ограничен максимальным количеством записей за один запрос.
Формат ответа
API возвращает массив объектов. Каждая запись выглядит примерно так:
[
{
"coin": "BTC",
"fundingRate": "0.0001",
"premium": "0.00012",
"time": 1700000000000
}
]
Основные поля:
coin— монета;fundingRate— уже рассчитанная ставка фондирования за период;premium— премия между mark price и spot index price;time— время записи в миллисекундах.
На Hyperliquid funding rate рассчитывается каждый час. Детали механики стоит сверять с официальной документацией Hyperliquid в разделе Perpetuals.
Полный пример на Python
Ниже пример, который загружает историю funding rate по BTC за последние 30 дней и считает простую годовую экстраполяцию:
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 # почасовое начисление
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"\nСредняя годовая funding rate за 30 дней: {df['annualized'].mean():.2%}")
Важно: такой расчёт годовой ставки — это простая линейная экстраполяция. Реальный результат зависит от компаундинга, проскальзывания, комиссий, стоимости займа, ребалансировки и качества исполнения.
Как загрузить funding rate сразу по нескольким монетам
Если тебе нужно собрать данные по нескольким рынкам, можно распараллелить запросы:
import concurrent.futures
import pandas as pd
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()
combined = pd.concat(results.values(), ignore_index=True)
pivot = combined.pivot_table(
index="time",
columns="coin",
values="fundingRate",
aggfunc="mean"
)
Такой формат удобен, если ты строишь дашборд, сравниваешь funding между монетами или ищешь аномалии по рынку.
Рекомендации по хранению данных
Если ты регулярно используешь историю funding rate, лучше кэшировать данные локально, а не дёргать API каждый раз. Для простого сценария подойдёт SQLite, для более серьёзной аналитики — TimescaleDB или другая time-series база.
Пример сохранения в SQLite:
import sqlite3
conn = sqlite3.connect("funding_rates.db")
df.to_sql("funding_history", conn, if_exists="append", index=False)
conn.close()
Также у Hyperliquid есть официальный Python SDK на GitHub. Он особенно полезен, если тебе нужно не только читать рыночные данные, но и выполнять торговые операции, где уже требуются подписи и работа с кошельком.
Управление активами Hyperliquid через OneKey
Аналитика — это только первый слой. Когда дело доходит до реальных позиций, особенно в бессрочниках с плечом, важны безопасность ключей и понятный рабочий процесс.
OneKey помогает подключаться к Hyperliquid и управлять активами так, чтобы приватные ключи оставались под твоим контролем. Аппаратный кошелёк OneKey хранит ключи офлайн, что снижает риски, связанные с фишингом, утечками API Key и компрометацией среды, где ты анализируешь данные или запускаешь торговые скрипты.
Если по результатам анализа ты находишь потенциальную возможность для funding arbitrage или spot-perp хеджа, практичный путь — использовать OneKey Perps для работы с бессрочниками. Это даёт более удобный интерфейс для perp-сделок и дополнительный уровень защиты за счёт аппаратного подтверждения.
Скачай OneKey и попробуй OneKey Perps как безопасный рабочий процесс для анализа, управления позициями и взаимодействия с Hyperliquid. Это не обещает доходность, но помогает держать под контролем ключи и операции.
Частые вопросы
Q1: Нужна ли регистрация для Hyperliquid funding API?
Нет. Info Endpoint публичный, API Key и аккаунт не требуются. Любой может отправить запрос и получить исторические данные по funding rate.
Q2: Сколько записей можно получить за один запрос?
В официальной документации Hyperliquid лимит на один запрос явно не указан. На практике длинные периоды могут быть обрезаны. Лучше запрашивать данные частями, например по 7 дней, и заранее заложить логику пагинации или повторной догрузки.
Q3: Что означает положительный и отрицательный funding rate?
Если funding rate положительный, лонги платят шортам. Если отрицательный — шорты платят лонгам. В бычьем рынке или при высоком аппетите к риску положительный funding встречается чаще, потому что спрос на лонги обычно выше.
Q4: Как использовать историю funding rate для оценки арбитража?
Можно считать среднее значение, стандартное отклонение и перцентили funding rate. Если текущая ставка заметно выше исторического среднего, например больше чем на одно стандартное отклонение, теоретически стратегия «шорт perp + лонг spot» может иметь положительное ожидание. Но это не финансовый совет: нужно учитывать комиссии, проскальзывание, ликвидность, риск ликвидации и изменение базиса.
Q5: Чем premium отличается от fundingRate?
premium показывает премию mark price относительно spot index price и используется как один из входных параметров для расчёта следующего funding rate. fundingRate — это уже рассчитанная ставка за текущий расчётный период, на которую также влияет базовая процентная ставка.
Риск-дисклеймер
Материал предназначен только для технического обучения и не является инвестиционной, финансовой или юридической рекомендацией. Торговля бессрочными контрактами связана с высоким риском, особенно при использовании плеча. Исторические значения funding rate не гарантируют будущую доходность. Перед любыми действиями оцени риски самостоятельно.
