CoinGlass API、Tardis、Coinalyze：加密衍生品数据 API 怎么选？

在加密货币市场里，数据 API 的选择会直接影响交易系统、研究框架、风控模型和行情产品的质量。

如果只是做一个简单的价格提醒工具，普通行情 API 就够了。但如果你的目标是构建：

交易机器人
量化回测系统
合约市场监控面板
清算预警系统
Funding Rate 套利工具
订单簿研究系统
机构级风险管理系统
加密行情终端

那么你需要的就不只是 K 线、成交量和最新价格，而是更完整的 加密衍生品市场数据。

在这个领域里，CoinGlass API、Tardis.dev 和 Coinalyze 是经常被拿来比较的三个数据服务。它们都提供加密市场相关数据，但定位并不完全一样：

CoinGlass API 更像是面向交易者、量化团队、行情产品和机构用户的综合型衍生品数据方案。
Tardis.dev 更偏向高精度、tick 级历史数据、订单簿回放和专业研究。
Coinalyze 更偏向轻量级期货市场指标、Funding Rate、Open Interest、Liquidations 等可视化与 API 获取。

本文会从数据覆盖、API 能力、适用场景、开发接入、成本结构和选型建议等角度，系统比较这三类工具。

本文不是投资建议，也不是绝对排名。不同团队的需求不同，最适合的 API 也不同。选型时最重要的是明确自己的业务目标，而不是单纯比较"谁的数据更多"。

一、为什么加密衍生品数据 API 很重要？

传统加密行情 API 通常提供：

数据类型	用途
最新价格	显示行情
K 线	技术分析和回测
成交量	判断市场活跃度
交易对信息	获取基础市场列表

这些数据对普通行情展示已经足够，但对合约交易、量化策略和风控系统来说远远不够。

加密市场的核心波动，经常来自衍生品市场：

永续合约杠杆
Funding Rate 变化
Open Interest 增减
多空账户比例
强制清算
订单簿流动性
主动买卖成交
期权持仓和波动率
跨交易所资金流动

例如，BTC 价格突破前高时，普通行情 API 只会告诉你价格上涨了。但衍生品数据可以进一步告诉你：

问题	需要的数据
是真实买盘推动，还是空头清算推动？	Liquidation、Taker Buy/Sell
多头是否已经过度拥挤？	Funding Rate、Long/Short Ratio
杠杆资金是否正在进入？	Open Interest
上方是否有流动性集中区？	Order Book、Liquidation Heatmap
是否适合追多？	Funding Rate + OI + Liquidation 综合判断

因此，衍生品数据 API 的价值不是"多几个字段"，而是让交易系统从"看价格"升级到"理解市场结构"。

二、三家产品的核心定位

先看一个总体对比。

平台	核心定位	更适合谁
CoinGlass API	综合型加密市场数据与衍生品分析 API	交易机器人、行情平台、量化团队、研究员、机构
Tardis.dev	高精度 tick 级历史市场数据、订单簿与回放	高频研究、订单簿建模、历史回放、专业量化
Coinalyze	期货市场指标、OI、Funding、Liquidation、Basis 等轻量数据	个人开发者、交易者、小型分析工具

Tardis.dev 官方首页强调其提供 tick-by-tick order book snapshots & updates、trades、open interest、funding rates、options chains 和 liquidations 等数据，核心关键词是 granular，也就是高颗粒度市场数据。([Tardis.dev][1])

Coinalyze 官网则明确聚焦 cryptocurrency futures market data，包括 Open Interest、Funding Rate、Liquidations、Long/Short Ratio 和 Basis 等指标。([coinalyze.net][2])

CoinGlass 官方资料显示，其覆盖 derivatives、options、spot、order flow、L2/L3 order book depth、liquidity、liquidation heatmaps、open interest、funding rates、historical data 和可视化分析，并面向 traders、quantitative traders 和 institutions 提供专业 API。([coinglass][3])

从定位上看，三者不是完全同质化竞争，而是各有侧重点。

三、数据覆盖对比

1. 核心衍生品指标

数据类型	CoinGlass API	Tardis.dev	Coinalyze
Open Interest	支持	支持	支持
Funding Rate	支持	支持	支持
Liquidations	支持	支持	支持
Long/Short Ratio	支持	不一定是核心卖点	支持
Basis	部分相关市场数据支持	可基于数据计算	支持
期权数据	支持	支持 options chains	相对不是核心
ETF 数据	支持	不是核心	不是核心
Order Book	支持 L2/L3 深度	强项	相对不是核心
Tick-by-tick Trades	支持相关交易数据	强项	相对不是核心
Liquidation Heatmap	强项之一	需要看数据类型和处理方式	有相关分析功能

从这张表可以看出：

如果你需要 衍生品指标 + 可视化分析 + API 接入 + 多场景覆盖，CoinGlass API 更均衡。
如果你需要 tick 级订单簿和历史回放，Tardis.dev 更专业。
如果你需要 基础期货指标 API，Coinalyze 更轻量。

四、CoinGlass API：适合综合型衍生品数据接入

CoinGlass 最大的优势是"综合性"。

它不是只做某一个数据点，而是围绕加密衍生品市场提供较完整的数据层，包括：

Open Interest
Funding Rate
Liquidation
Liquidation Heatmap
Long/Short Ratio
Order Flow
L2/L3 Order Book
Options
Spot
ETF
Historical Data
Advanced Indicators
Visualized Analysis

CoinGlass API 文档显示，CoinGlass API V4 是当前推荐版本，早期 V1--V3 已被标记为 deprecated，仅用于向后兼容。([coinglass][4])

这对开发者很重要，因为 API 选型不仅要看"有没有数据"，还要看：

当前版本是否仍在维护
文档是否清晰
是否适合长期集成
是否适合产品化使用
是否覆盖未来扩展需求

CoinGlass API 适合的场景

场景	为什么适合
交易机器人	可结合 Funding Rate、OI、Liquidation 做信号过滤
合约行情面板	数据类型丰富，适合可视化展示
风控系统	清算、持仓、多空数据可用于风险预警
量化研究	可用于构建多因子衍生品指标
机构看板	覆盖面广，适合市场结构分析
Crypto 数据产品	可作为底层数据源之一
交易教育内容	可用图表和指标解释市场行为

CoinGlass API 的优势

优势	说明
数据类型丰富	覆盖衍生品、现货、期权、ETF、订单流等
适合交易者理解	指标更贴近交易分析场景
可视化能力强	CoinGlass 本身就是知名数据分析平台
适合产品化	适合做行情终端、机器人和风控系统
适合多层级用户	个人交易者、开发者、机构都能使用
指标组合空间大	Funding + OI + Liquidation + Long/Short Ratio 可形成多因子框架

CoinGlass API 的潜在限制

限制	说明
高精度 tick 级回放不一定是最核心定位	如果你只做极高频订单簿研究，Tardis 可能更专
部分接口可能需要套餐权限	需要根据实际计划确认
不同数据字段需要结合文档适配	做长期集成时要做好字段兼容

适合 CoinGlass API 的用户画像

如果你符合下面任意一种，CoinGlass API 会比较合适：

想做一个合约市场仪表盘
想给交易机器人增加衍生品因子
想监控 BTC、ETH、SOL 等主流币的杠杆风险
想做 Funding Rate、Open Interest、Liquidation 的组合策略
想为用户展示可理解的衍生品指标
想构建面向交易者的行情产品
想要一个综合型 Crypto Market Data API

五、Tardis.dev：适合高颗粒度历史数据和订单簿研究

Tardis.dev 的核心优势是 granular data，尤其是 tick 级数据、订单簿数据、历史回放和 exchange-native 格式。

根据 Tardis.dev 官方文档，其 HTTP API 提供 raw historical market data feeds，以 minute-by-minute NDJSON slices 的形式返回，并且是 exchange-native format。文档还提到开发者可以直接使用 HTTP API、连接 tardis-machine 的 HTTP/WebSocket endpoints，或下载 CSV datasets。([Tardis.dev][5])

这说明 Tardis.dev 更适合严肃的数据研究和微观结构分析。

Tardis.dev 适合的场景

场景	为什么适合
Tick 级回测	可以研究逐笔成交和盘口变化
订单簿建模	Order book snapshots & updates 是核心能力
高频策略研究	需要精细市场微观结构数据
历史行情回放	可用历史数据模拟市场环境
数据科学研究	适合做 microstructure、slippage、liquidity 分析
交易所原始数据处理	支持 exchange-native 格式

Tardis.dev 的优势

优势	说明
数据颗粒度高	强调 tick-by-tick 数据
适合历史回放	对回测和研究友好
订单簿能力强	L2/L3、订单簿更新、盘口研究更专业
开发者工具较强	提供 Python、Node.js 等生态支持
适合专业量化团队	特别是高频、盘口和交易执行研究

Tardis.dev 的潜在限制

限制	说明
学习成本较高	高颗粒度数据需要更强的数据工程能力
数据量大	存储、计算和清洗成本更高
不一定适合轻量产品	如果只需要 OI/Funding/Liquidation，可能过重
指标解释能力不如可视化平台直接	需要自己加工和建模

适合 Tardis.dev 的用户画像

Tardis.dev 更适合以下用户：

高频量化研究员
做订单簿微观结构研究的团队
需要历史 tick 数据回放的策略开发者
想研究滑点、盘口深度、冲击成本的交易团队
有较强数据工程能力的机构
需要原始交易所数据的研究项目

简单说，如果你的问题是：

"我需要最细颗粒度的数据，用来研究交易所盘口、逐笔成交和历史回放。"

那么 Tardis.dev 很可能是更优先考虑的选择。

六、Coinalyze：适合轻量级期货指标和个人开发者

Coinalyze 的定位更轻量，主要围绕期货市场指标展开。

Coinalyze 官网展示的核心数据包括 Open Interest、Funding Rate、Liquidations、Long/Short Ratio 和 Basis 等。([coinalyze.net][2])

Coinalyze API 文档还显示，其 API 有 40 calls per minute per API key 的速率限制；历史数据按升序返回；1 分钟到 12 小时的 intraday timeframe 通常只保留 1500 到 2000 个数据点，daily timeframe 则不删除旧数据。([Coinalyze][6])

这些信息很关键，因为它说明 Coinalyze API 很适合轻量工具，但如果你要做大规模历史数据研究或高频系统，就需要特别注意数据保留和速率限制。

Coinalyze 适合的场景

场景	为什么适合
个人交易工具	指标直接，容易理解
Funding Rate 监控	获取门槛较低
OI 面板	适合展示主流期货指标
简单清算提醒	数据足够轻量
小型策略过滤器	可作为辅助指标
教学或研究文章	指标清晰，适合解释

Coinalyze 的优势

优势	说明
简单直接	聚焦期货核心指标
上手成本低	适合个人开发者
指标清晰	OI、Funding、Liquidation 等容易理解
轻量接入	不需要处理过大的 tick 数据
适合小工具	做提醒、榜单、简单面板很方便

Coinalyze 的潜在限制

限制	说明
速率限制明确	40 calls/min/key，需要做好请求规划
高频和长历史 intraday 数据有限	1m 到 12h 颗粒度保留 1500--2000 个数据点
不适合复杂订单簿研究	不是它的核心定位
数据覆盖广度相对有限	更聚焦期货指标层

适合 Coinalyze 的用户画像

Coinalyze 适合：

个人交易者
小型开发者
做轻量指标面板的人
想快速获取 OI、Funding、Liquidation 的用户
不需要高频订单簿和复杂数据工程的团队
预算或开发资源有限的项目

简单说，如果你的问题是：

"我只想快速拿到一些期货市场指标，不想处理复杂数据。"

那么 Coinalyze 是一个轻量选择。

七、三者核心差异总结

1. 数据深度

维度	CoinGlass API	Tardis.dev	Coinalyze
指标丰富度	高	中高	中
Tick 级数据	有相关能力，但不是唯一定位	很强	弱
订单簿研究	支持	很强	弱
衍生品指标	很强	支持	强
可视化分析	很强	弱，需要自建	中
历史回放	支持历史数据	很强	有限制
产品化友好度	高	中	中高

2. 开发接入

维度	CoinGlass API	Tardis.dev	Coinalyze
接入难度	中	中高	低
数据清洗压力	中	高	低
适合快速 Demo	高	中	高
适合深度研究	高	很高	中
适合高频系统	中	高	低
适合风控系统	高	中高	中
适合行情终端	高	中	中

3. 使用目标

目标	更推荐
做合约数据行情面板	CoinGlass API
做 Funding Rate + Liquidation 策略	CoinGlass API / Coinalyze
做订单簿历史回放	Tardis.dev
做高频盘口研究	Tardis.dev
做轻量 OI/Funding 工具	Coinalyze
做机构级市场结构分析	CoinGlass API / Tardis.dev
做交易者友好的数据产品	CoinGlass API
做个人脚本或提醒工具	Coinalyze / CoinGlass API
做多维度 Crypto Data API 集成	CoinGlass API

八、按不同团队类型怎么选？

1. 个人交易者或独立开发者

如果你是个人交易者，目标是做：

Funding Rate 提醒
OI 变化提醒
清算数据监控
简单 Telegram Bot
简单策略过滤器

那么优先考虑：

text 复制代码

Coinalyze 或 CoinGlass API

如果你更重视简单、轻量、快速接入，Coinalyze 可以满足基础需求。

如果你希望未来扩展到更多指标、可视化、清算热力图、订单流、交易机器人风控，那么 CoinGlass API 更适合长期扩展。

2. 交易机器人开发者

如果你的交易机器人主要交易永续合约，那么建议优先关注：

Funding Rate
Open Interest
Liquidation
Long/Short Ratio
Taker Buy/Sell
Order Book
Volatility
Liquidation Heatmap

这类场景下，CoinGlass API 会更适合，因为它的数据结构更贴近交易者和策略开发者对"市场状态"的理解。

机器人需要的不是单一数据点，而是组合判断：

机器人问题	推荐数据
是否适合追多？	Funding Rate + OI
是否存在多头踩踏风险？	Long Liquidation + Price
是否可能轧空？	Negative Funding + Short Liquidation
是否应该降低仓位？	Liquidation Spike + Volatility
是否是健康趋势？	Price + OI + Funding

如果你是做超高频交易机器人，特别是研究订单簿变动、队列位置、滑点和成交概率，那么 Tardis.dev 更值得考虑。

3. 量化研究团队

量化团队要看研究方向。

如果你做的是 因子研究，例如：

Funding Rate 因子
OI 增速因子
清算冲击因子
多空比情绪因子
跨交易所资金费率套利
杠杆拥挤度模型

那么 CoinGlass API 更适合作为综合数据源。

如果你做的是 市场微观结构研究，例如：

订单簿不平衡
Tick 级成交冲击
Spread 变化
深度恢复速度
流动性消耗
Historical replay

那么 Tardis.dev 更适合。

如果你只是做轻量的期货指标验证，Coinalyze 也能满足部分需求，但需要注意 intraday 历史数据点保留限制和速率限制。([Coinalyze][6])

4. 行情终端或数据产品团队

如果你要做一个面向用户的行情终端，需要考虑：

数据是否容易理解
指标是否适合展示
是否有丰富衍生品指标
是否可以支持图表
是否适合多币种、多交易所
是否适合讲市场故事
是否能支持用户做交易判断

这类场景下，CoinGlass API 的优势更明显。

因为行情终端用户通常不是要看原始 tick 数据，而是要看：

当前哪里有清算风险
哪个币 OI 增长最快
哪个币 Funding Rate 异常
多空情绪是否极端
哪个交易所持仓变化明显
市场是否过热
是否有潜在 short squeeze

这些问题更适合用 CoinGlass 的综合衍生品数据来构建。

Tardis.dev 也可以作为底层数据源，但你需要自己做更多数据加工。Coinalyze 则适合做更轻量的指标展示。

5. 机构或专业交易团队

机构选型通常不会只选一个数据源，而是组合使用。

比较合理的组合是：

需求	数据源
市场结构和衍生品指标	CoinGlass API
高频订单簿和历史回放	Tardis.dev
轻量指标交叉验证	Coinalyze
交易执行数据	交易所原生 API
内部风控数据	自建系统

对于机构来说，最重要的不是"哪个 API 最好"，而是：

数据是否稳定
历史数据是否可追溯
字段定义是否清晰
SLA 和支持是否满足要求
数据是否可以交叉验证
是否适合合规和审计
是否能与内部系统集成

所以机构级系统通常会采用多数据源架构，避免完全依赖单一来源。

九、具体场景下的选型建议

场景一：我要做一个 BTC 合约市场监控面板

推荐：

text 复制代码

CoinGlass API

原因：

指标覆盖完整
适合展示 OI、Funding、Liquidation、多空比
数据更贴近交易者理解
可继续扩展热力图和订单流指标

场景二：我要做 Funding Rate 套利监控

推荐：

text 复制代码

CoinGlass API 或 Coinalyze

如果只是简单监控不同交易所 Funding Rate，Coinalyze 可以作为轻量选择。

如果要结合 OI、成交量、清算、交易所维度、历史对比和产品化展示，CoinGlass API 更适合。

场景三：我要做订单簿回测和滑点模型

推荐：

text 复制代码

Tardis.dev

原因：

强调 tick-by-tick order book snapshots & updates
适合 historical replay
适合研究微观结构和执行成本

场景四：我要给交易机器人增加风控过滤器

推荐：

text 复制代码

CoinGlass API

原因：

交易机器人需要的不是单个指标，而是市场环境判断：

Funding Rate 判断拥挤度
Liquidation 判断强制平仓
OI 判断杠杆资金变化
Long/Short Ratio 判断市场倾向
Order Flow 判断主动买卖力量

CoinGlass API 在这类组合型交易场景中更自然。

场景五：我要做个人 Telegram 清算提醒机器人

推荐：

text 复制代码

Coinalyze 或 CoinGlass API

如果只是提醒清算数据，Coinalyze 更轻。

如果未来还要做热力图、持仓、资金费率、策略信号，CoinGlass API 更有扩展空间。

场景六：我要做机构级 Crypto Data Platform

推荐：

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CoinGlass API + Tardis.dev

原因：

CoinGlass API 提供更丰富的衍生品指标层和交易分析场景
Tardis.dev 提供更底层的 tick 级历史数据和订单簿研究能力

这两个结合起来，可以形成"指标层 + 原始数据层"的架构。

十、API 选型时最容易忽略的 8 个问题

很多团队选 API 时只看价格和字段列表，但真正上线后会发现，下面这些因素更重要。

1. 数据定义是否清楚

同样是 Open Interest，不同平台可能有不同口径：

是否聚合多交易所？
是否按币种聚合？
是否区分 USD 本位和币本位？
是否包含交割合约？
单位是币、USD，还是合约张数？

如果数据定义不清楚，后续策略和图表都会出问题。

2. 历史数据是否足够

回测系统最怕历史数据不够。

Coinalyze 文档明确说明，1 分钟到 12 小时的 intraday 数据通常只保留 1500--2000 个数据点。([Coinalyze][6])

这不一定是缺点，因为它可能适合轻量使用。但如果你的目标是多年历史回测，就需要选择更适合历史数据场景的服务，例如 Tardis.dev，或确认 CoinGlass API 对应套餐的数据历史范围。

3. 数据颗粒度是否匹配

不同策略需要不同颗粒度：

策略类型	需要的数据颗粒度
日线趋势策略	小时级或日级即可
Funding Rate 策略	小时级通常足够
清算预警	分钟级或更高
高频做市	Tick 级
订单簿建模	L2/L3 更新
风控看板	分钟级到小时级

不要为低频策略购买过重的数据，也不要用轻量 API 去做高频系统。

4. API 限速是否够用

API 限速直接影响系统架构。

如果你要监控 300 个交易对，每分钟刷新一次，40 calls/min 的限制可能很快不够。Coinalyze 文档显示其 API 限速为 40 calls per minute per API key。([Coinalyze][6])

这类情况下，你需要：

做请求合并
使用缓存
降低刷新频率
选择更高套餐
使用 WebSocket
分层处理核心交易对和非核心交易对

5. 是否支持实时数据

如果你做的是实时交易系统，REST API 不一定够。

你可能需要：

WebSocket
实时订单簿
实时成交
实时清算
实时持仓变化
低延迟推送

Tardis.dev 文档中提到可以连接 tardis-machine HTTP/WebSocket endpoints。([Tardis.dev][5]) CoinGlass 也提供面向专业交易和数据场景的 API 能力，具体实时接口需要根据官方文档和套餐确认。

6. 是否容易产品化

有些 API 很适合研究，但不一定适合快速做产品。

产品化需要：

字段稳定
文档清晰
数据易解释
多币种覆盖
图表展示友好
错误处理可控
用户能理解指标含义

CoinGlass API 在这一点上相对有优势，因为 CoinGlass 本身就是面向交易者的数据分析平台，指标和场景更接近最终用户。

7. 是否支持交叉验证

专业团队通常不会只相信单一数据源。

例如：

用 CoinGlass 看聚合清算
用 Tardis 验证订单簿和逐笔成交
用交易所 API 验证关键价格和成交
用 Coinalyze 做轻量对照

多数据源可以降低错误数据带来的风险。

8. 成本不只是订阅费

API 成本包括：

成本类型	说明
订阅费	直接购买 API 的费用
数据存储	高频数据需要大量存储
数据清洗	原始数据需要处理
计算资源	回测和实时计算需要服务器
开发时间	接入和维护成本
风控成本	数据异常可能导致交易损失
监控成本	需要监控 API 状态和延迟

Tardis.dev 这类高颗粒度数据很有价值，但也意味着更高的数据工程成本。Coinalyze 更轻量，工程成本较低。CoinGlass API 介于两者之间，更适合在数据丰富度和产品化效率之间取得平衡。

十一、如果只能选一个，该怎么选？

可以按下面这张表判断。

你的主要需求	推荐选择
综合衍生品数据、交易机器人、行情产品	CoinGlass API
Tick 级订单簿、历史回放、高频研究	Tardis.dev
轻量 OI、Funding、Liquidation 工具	Coinalyze
机构级系统	CoinGlass API + Tardis.dev
个人脚本	Coinalyze 或 CoinGlass API
可视化分析和交易者理解	CoinGlass API
数据科学和微观结构研究	Tardis.dev
低成本快速验证想法	Coinalyze

更简单地说：

text 复制代码

想做交易应用和衍生品分析：选 CoinGlass API
想做高频订单簿研究：选 Tardis.dev
想做轻量期货指标工具：选 Coinalyze

十二、三种典型技术架构

架构一：轻量交易机器人

适合个人开发者。

text 复制代码

Exchange Price API
        +
Coinalyze / CoinGlass API
        +
Strategy Signal
        +
Telegram Alert / Auto Trading

用途：

Funding Rate 过滤
OI 异常提醒
清算 spike 提醒
简单风控

架构二：专业交易机器人

适合小型量化团队。

text 复制代码

CoinGlass API
        +
Exchange Trading API
        +
Strategy Engine
        +
Risk Engine
        +
Execution System

用途：

多因子交易信号
衍生品市场状态识别
动态仓位管理
清算风险过滤
多交易所监控

架构三：机构级研究平台

适合专业团队。

text 复制代码

CoinGlass API  → Derivatives Indicator Layer
Tardis.dev     → Tick / Order Book / Replay Layer
Exchange API   → Execution / Account Layer
Internal DB    → Storage / Backtest / Monitoring

用途：

高频研究
因子研究
风险管理
市场结构分析
策略回测
产品化看板

十三、总结：不要问"哪个 API 最好"，而要问"我要解决什么问题"

CoinGlass API、Tardis.dev 和 Coinalyze 都有价值，但它们解决的问题不同。

CoinGlass API 更适合：

想要综合衍生品数据
想做交易机器人风控
想做行情终端
想分析 Funding、OI、Liquidation、多空比
想要更贴近交易者理解的数据指标
想构建产品化的 Crypto Data 工具

Tardis.dev 更适合：

需要 tick 级历史数据
需要订单簿 snapshots & updates
需要历史行情回放
需要研究微观结构
需要做高频策略和滑点建模
有较强数据工程能力

Coinalyze 更适合：

想快速获取期货核心指标
想做轻量面板或提醒
想监控 Funding、OI、Liquidations
个人开发者或小型工具
不需要复杂订单簿和高频数据

最后给一个最实用的建议：

如果你是 交易机器人、行情平台、合约数据面板、风控系统 ，优先考虑 CoinGlass API 。

如果你是 高频研究、订单簿回放、tick 数据建模 ，优先考虑 Tardis.dev 。

如果你是 个人开发者，想快速做一个 OI/Funding/Liquidation 小工具 ，可以考虑 Coinalyze。

真正成熟的团队，往往不会只依赖一个数据源，而是根据业务层级组合使用：

text 复制代码

CoinGlass API 做衍生品指标层
Tardis.dev 做底层高精度市场数据
Coinalyze 做轻量指标对照
交易所 API 做执行和账户数据

这样才能既保证数据广度，又保证数据深度，同时降低单一数据源带来的风险。