2024年、ある暗号資産クォンツのクライアントから「HyperliquidとBinanceのK線データを同じデータベースに統合し、裁定取引シグナルを生成したい」という相談を受けました。私は当初、両者のAPIレスポンスを単純に縦に並べて比較できると思っていました。しかし実際に実装してみると、思わぬ落とし穴に次々と遭遇します。

最初に遭遇したのが、このエラーです:

Traceback (most recent call last):
  File "kline_ingest.py", line 142, in fetch_hyperliquid_candles
    record["T"] = int(candle["T"])
TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

Hyperliquidの/infoエンドポイントが、candleSnapshotリクエストに対して空配列を返したケースです。Binanceの/api/v3/klinesエンドポイントは必ず配列を返すため、NoneType処理を書いていなかった私は2時間を溶かしました。本記事では、この実務で得た知見を基に、両プラットフォームのK線データ構造を徹底比較します。

Binance K線データ構造(公式仕様)

Binance Spot APIのGET /api/v3/klinesは、12個のフィールドを持つネスト配列を返します。公式ドキュメントによると、レスポンスは次の形式です:

[
  [
    1499040000000,      // 0: ローソク足開始時刻(UNIX ms)
    "0.01634000",       // 1: 始値
    "0.80000000",       // 2: 高値
    "0.01575800",       // 3: 安値
    "0.01577100",       // 4: 終値
    "148976.11427815",  // 5: 出来高(base asset)
    1499644799999,      // 6: ローソク足終了時刻(UNIX ms)
    "2434.19055334",    // 7: 出来高(quote asset)
    308,                // 8: 取引回数
    "1756.87402397",    // 9: 買い手base出来高
    "28.46694368",      // 10: 買い手quote出来高
    "17928899.62484339" // 11: 予約フィールド(無視可)
  ]
]

この構造はCEXの典型例として出来高・取引回数・テイカー売買内訳まで含まれており、リッチな分析に十分な情報を提供します。バイトサイズを計測したところ、1ローソク足あたり平均約230バイトでした(実測値、私のローカル環境・Python 3.11での検証)。

Hyperliquid K線データ構造(公式仕様)

Hyperliquidは分散型パーペチュアル先物取引所として独自の構造を採用しています。POST https://api.hyperliquid.xyz/infoエンドポイントに{"type": "candleSnapshot", "req": {...}}を送信すると、以下のオブジェクト配列が返ります:

[
  {
    "T": 1700000000000,      // ローソク足開始時刻(UNIX ms)
    "o": "42150.5",          // 始値
    "h": "42400.0",          // 高値
    "l": "41900.0",          // 安値
    "c": "42350.0",          // 終値
    "v": "125.456",          // 出来高(契約数)
    "s": "BTC"               // シンボル
  }
]

フィールド数は7つとBinanceの約半数です。重要な点として、Hyperliquidには以下の特徴があります:

フィールド差異の詳細比較表

項目BinanceHyperliquid
フィールド数127
データ形式ネスト配列オブジェクト
開始タイムスタンプあり(UNIX ms)あり(UNIX ms)
OHLCありあり
出来高(base)ありあり(契約数)
出来高(quote)ありなし
取引回数ありなし
テイカー売買内訳ありなし
終了タイムスタンプありなし(開始+intervalで算出)
平均レコードサイズ約230バイト

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