Coinbase全球站实时行情数据获取详解

日期：2025-03-04 栏目：编程浏览：93

Coinbase 全球站实时行情数据获取指南

Coinbase，作为全球领先的加密货币交易所之一，提供了强大的 API 和 WebSockets 功能，使得用户和开发者能够获取实时的加密货币行情数据。本文将深入探讨如何从 Coinbase 全球站获取实时行情数据，并着重介绍通过 API 和 WebSocket 两种主要方式进行操作。

一、Coinbase API 简介

Coinbase 平台提供了一套强大的 REST API，开发者可以通过编程方式安全、高效地访问和利用其丰富的加密货币数据与功能。这套API允许用户获取包括但不限于：

实时市场数据： 包括各种加密货币的最新价格、成交量、订单簿信息等，为算法交易和市场分析提供重要依据。
历史交易数据： 查询历史交易记录，用于回测交易策略、构建量化模型和进行更深入的市场研究。
账户信息管理： 查看账户余额、交易历史、以及执行买卖操作，实现自动化交易和资产管理。
支付功能： 集成加密货币支付功能，允许商户接受加密货币支付，或用于开发跨境支付应用。

为了获取实时的加密货币行情，我们重点关注 Coinbase API 中与市场数据相关的端点。这些端点提供了对各种交易对的实时价格更新、交易量统计以及订单簿深度信息，是构建实时行情监控系统、算法交易策略和市场分析工具的基础。

通过这些API端点，开发者可以精确地获取和处理市场信息，例如：

获取指定交易对的当前价格： 例如，获取 BTC/USD 的实时价格，用于监控价格波动和触发交易信号。
获取交易对的成交量数据： 了解市场的活跃程度，判断趋势的强弱。
查询订单簿： 获取买单和卖单的分布情况，评估市场的供需关系和潜在的价格支撑/阻力位。

Coinbase API 提供了全面的市场数据访问能力，为开发者在加密货币领域进行创新和探索提供了强大的工具。

1.1 公共端点

Coinbase API 的公共端点允许开发者在无需身份验证的情况下访问各种公开的市场数据，这使其成为构建信息聚合、市场分析和价格监控应用程序的理想选择。通过这些端点，可以实时掌握市场动态，而无需进行用户身份验证或授权。

/products : 此端点提供所有可交易产品（交易对）的全面列表。每个产品的信息包括唯一的交易对 ID ( product_id )，例如 BTC-USD ，基本币种（例如比特币 BTC），报价币种（例如美元 USD），以及交易对的交易规模和其他相关属性。利用此端点可以动态发现Coinbase支持的所有交易市场。
/products/ /ticker : 针对特定交易对，例如 BTC-USD ，此端点返回实时的ticker信息，包括但不限于最新成交价格 ( price )、24小时成交量 ( volume_24h )、24小时最高价 ( high_24h )、24小时最低价 ( low_24h ) 以及最近一次成交的时间戳 ( time )。此端点是监控特定资产价格变动的关键工具。
/products/ /trades : 此端点提供指定交易对最近发生的成交记录快照。每条成交记录包含成交价格 ( price )、成交数量 ( size )、成交方向（买入或卖出， side ）以及成交时间 ( time )。通过分析成交记录，可以了解市场情绪和交易活动的趋势。
/products/ /book : 订单簿数据反映了市场上买单和卖单的深度和分布。此端点允许选择不同的订单簿深度（ level 参数），从而获取不同精度的订单簿信息：
- Level 1 : 提供最佳买入价和最佳卖出价，是最简化的订单簿视图。
- Level 2 : 提供前50个买入和卖出订单，提供更详细的市场深度信息。
- Level 3 : 提供完整的订单簿数据，包括所有挂单的详细信息，但需要更高的处理能力。
每个订单包含价格 ( price ) 和数量 ( size )。订单簿数据对于分析市场微观结构和执行高级交易策略至关重要。
/products/ /candles : 此端点提供指定交易对的历史K线数据，K线数据以时间间隔聚合，例如 1 分钟 ( 60 ), 5 分钟 ( 300 ), 1 小时 ( 3600 ) 等，单位为秒。每个K线数据点包含开盘价 ( open )、最高价 ( high )、最低价 ( low )、收盘价 ( close ) 和成交量 ( volume )。通过分析历史K线数据，可以识别价格趋势、支撑位和阻力位，并进行技术分析。时间粒度通过 granularity 参数指定。

1.2 请求方法

Coinbase API 遵循 RESTful 架构原则，利用标准的 HTTP 请求方法与服务器进行交互。这些方法包括：

GET ：用于从服务器检索数据。例如，获取最新的加密货币价格、交易历史或账户余额。在Coinbase API中， GET 请求通常用于只读操作，不会对服务器上的数据进行修改。
POST ：用于向服务器提交数据，通常用于创建新的资源。例如，创建一个新的订单、发送付款请求或订阅某个事件通知。 POST 请求会将数据包含在请求体中发送到服务器。
PUT ：用于更新服务器上的现有资源。 PUT 请求需要提供资源的完整表示，如果资源不存在，则可能会创建新资源，这取决于API的具体实现。
DELETE ：用于删除服务器上的指定资源。例如，取消一个未执行的订单。使用 DELETE 请求需要谨慎，因为一旦删除，数据通常无法恢复。
PATCH ：类似于 PUT ，但用于对现有资源进行部分更新。 PATCH 请求只需要提供需要修改的字段，而不需要提供资源的完整表示，从而提高效率。

在加密货币行情数据查询的上下文中，我们最常使用的是 GET 请求。例如，我们可以使用 GET 请求从 Coinbase API 获取比特币 (BTC) 兑美元 (USD) 的最新交易价格。服务器会响应一个包含所需信息的 JSON 对象。

正确理解和使用这些 HTTP 请求方法对于与 Coinbase API 进行有效的交互至关重要。错误的使用可能会导致API调用失败或数据损坏。

1.3 请求参数

部分 API 端点允许通过请求参数来精细化数据请求，从而过滤或者定制返回的数据结构和内容。开发者可利用这些参数优化数据处理效率，减少不必要的数据传输。以获取指定交易对历史 K 线数据的 /products/ /candles 端点为例，以下参数用于控制返回数据的范围和粒度：

start : 指定数据查询的起始时间点。此参数采用 ISO 8601 格式表示时间，例如： 2023-10-26T00:00:00Z 。务必使用 UTC 时间，以确保与服务器时间同步，避免时区差异导致的数据偏差。
end : 指定数据查询的结束时间点。与 start 参数一样，此参数也需要符合 ISO 8601 格式，并建议使用 UTC 时间。设置合理的 start 和 end 值可以有效地控制返回的数据量，提高 API 响应速度。
granularity : 定义 K 线的时间粒度，即每个 K 线代表的时间周期长度，单位为秒。合理选择 granularity 对于分析不同时间尺度的市场趋势至关重要。常用的时间粒度包括：
- 60 : 1 分钟 K 线
- 300 : 5 分钟 K 线
- 900 : 15 分钟 K 线
- 3600 : 1 小时 K 线
- 21600 : 6 小时 K 线
- 86400 : 1 天 K 线
选择合适的 granularity 需要根据具体的交易策略和分析需求来决定。更小的时间粒度提供更精细的数据，但会增加数据量；更大的时间粒度则提供更宏观的视角。

1.4 示例代码 (Python)

以下 Python 代码演示了如何使用 requests 库通过 Coinbase API 获取 BTC-USD 交易对的最新现货价格。该示例涵盖了基本的 API 请求、错误处理以及数据解析，旨在帮助开发者快速上手。

import requests

product_id = 'BTC-USD'
url = f'https://api.coinbase.com/v2/prices/{product_id}-spot/latest'

try:
response = requests.get(url)
response.raise_for_status() # 检查 HTTP 状态码，如果不是 200 则抛出异常

data = response.()  # 将响应体解析为 JSON 格式
price = data['data']['amount'] # 从 JSON 数据中提取 'data' 键下的 'amount' 键，该键包含 BTC-USD 的最新价格
print(f"BTC-USD 最新成交价: {price}")

except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"请求错误: {e}")
except KeyError:
print("JSON 数据格式错误：无法找到指定的键")
except ValueError:
print("JSON 解码错误：响应内容不是有效的 JSON 格式")
except Exception as e:
print(f"发生其他错误: {e}")

这段代码首先定义了交易对 ID ( BTC-USD ) 并构造了 Coinbase API 的请求 URL。然后，它使用 requests.get() 函数发送一个 GET 请求到该 URL。 response.raise_for_status() 方法用于检查 HTTP 响应状态码，如果状态码不是 200 (OK)，则会抛出一个 HTTPError 异常，从而可以捕获网络请求失败的情况。成功获取响应后，使用 response.() 将响应内容解析为 JSON 格式的数据。代码从 JSON 数据中提取 data['data']['amount'] 的值，该值表示 BTC-USD 的最新现货价格。使用 print() 函数将最新价格输出到控制台。为了处理潜在的错误，代码使用了 try...except 块来捕获请求期间可能出现的异常，包括网络请求错误 ( requests.exceptions.RequestException ) 和 JSON 数据格式错误 ( KeyError , ValueError )，以及其他未预料的异常( Exception )。

二、Coinbase WebSocket API 简介

Coinbase WebSocket API 是一种强大的工具，用于接收实时的行情数据更新，无需传统的 HTTP 轮询。这意味着应用程序能够以极低的延迟获取最新的市场动态，例如交易价格、交易量、订单簿更新等。这种实时推送机制对于构建高频交易系统、实时数据分析仪表盘、以及需要对市场变化快速做出反应的交易机器人至关重要。

通过建立 WebSocket 连接，开发者可以订阅特定的交易对（例如 BTC-USD）的实时数据流。Coinbase WebSocket API 提供了多种数据频道，允许用户根据需求选择订阅。例如， "matches" 频道推送最新的成交信息， "level2" 频道推送订单簿的快照和增量更新，而 "heartbeat" 频道则用于保持连接活跃。精心设计的消息格式，例如 JSON，保证了数据易于解析和处理。因此，开发人员能够高效地构建应用程序，实时响应市场变化，做出明智的交易决策。

2.1 连接地址

Coinbase WebSocket API 提供了一个实时数据流的接入点，其连接地址为 wss://ws-feed.exchange.coinbase.com 。开发者可以通过建立WebSocket连接，订阅各种市场数据，包括交易、行情、订单簿更新等。该地址是生产环境的正式地址，用于连接Coinbase交易所的实时数据流服务。

使用WebSocket协议（ wss:// ）保证了连接的安全性，所有数据在传输过程中都经过加密，防止中间人攻击和数据窃取。开发者应确保其客户端能够处理TLS/SSL加密连接，以成功连接到Coinbase WebSocket API。

2.2 订阅消息

为了实时获取所需的加密货币市场行情数据，客户端需要通过 WebSocket 连接向服务器发送订阅消息。这些订阅消息采用 JSON（JavaScript Object Notation）格式，具有清晰的结构和可读性，方便解析和处理。订阅消息的核心在于定义了客户端感兴趣的数据类型和交易对。

type : 消息类型，用于标识消息的用途。在订阅行情数据时，该字段通常设置为 "subscribe" ，表明这是一条订阅请求。不同的 API 可能支持其他类型的消息，例如取消订阅、认证等。
product_ids : 一个包含交易对 ID 的列表，用于指定订阅的交易品种。例如， ["BTC-USD", "ETH-USD"] 表示同时订阅比特币兑美元和以太坊兑美元的行情数据。使用列表可以一次性订阅多个交易对，提高效率。常见的交易对形式为"基础货币-计价货币"。
channels : 一个字符串数组，定义了需要订阅的数据频道。每个频道提供不同类型的信息。例如 ["ticker", "level2"] 表示订阅最新成交数据和 Level 2 订单簿数据。选择合适的频道可以确保客户端接收到所需的信息，避免不必要的数据流量。

常用的频道及其提供的关键数据包括：

ticker : 提供指定交易对的最新成交价（last price）、成交量（volume）、最高价（high）、最低价（low）以及时间戳等关键信息。 ticker 频道是获取实时市场动态的最常用频道，适用于跟踪价格变动和成交量。
level2 : 提供订单簿（Order Book）的增量更新，即只发送订单簿发生的变动部分，例如新增订单、删除订单或价格变动等。 level2 频道适合需要追踪市场深度和流动性的应用，但数据量相对较小。订单簿深度通常指买单和卖单各自的价格和数量的集合，反映了市场的买卖力量分布。
full : 提供订单簿（Order Book）的完整快照。与 level2 频道不同， full 频道会定期发送整个订单簿的完整数据，适用于需要完整市场概览的应用，但会消耗更多的带宽和计算资源。有些交易所可能将其命名为 level3 , book , snapshot 等。
matches : 提供实时成交记录（trade history），包含成交价格、成交数量、买卖方向以及成交时间等信息。 matches 频道适用于需要分析历史交易数据和市场微观结构的应用。每笔成交记录都包含买方和卖方的信息。
heartbeat : 心跳消息，由服务器定期发送，客户端通过检测心跳消息来判断连接是否正常。如果客户端在一定时间内没有收到心跳消息，则可以认为连接已断开，需要重新建立连接。心跳消息通常包含时间戳，用于同步客户端和服务器的时间。

2.3 示例代码 (Python)

以下 Python 代码演示如何使用 websocket-client 库连接 Coinbase WebSocket API，并订阅 BTC-USD 交易对的 ticker 频道，获取实时交易信息。

websocket-client 是一个流行的 Python 库，用于简化 WebSocket 连接的建立和数据交互。你需要先安装这个库：

pip install websocket-client

然后，你可以使用以下代码连接到 Coinbase WebSocket API：

import websocket
import 

def on_message(ws, message):
    """
    处理接收到的 WebSocket 消息。

    Args:
        ws: WebSocket 连接对象。
        message: 接收到的消息字符串。
    """
    data = .loads(message)
    if data['type'] == 'ticker':
        print(f"BTC-USD 最新成交价: {data['price']}")

def on_error(ws, error):
    """
    处理 WebSocket 错误。

    Args:
        ws: WebSocket 连接对象。
        error: 错误信息。
    """
    print(f"WebSocket 错误: {error}")

def on_close(ws, close_status_code, close_msg):
    """
    处理 WebSocket 连接关闭事件。

    Args:
        ws: WebSocket 连接对象.
	close_status_code: 关闭状态码.
	close_msg: 关闭信息.
    """
    print("WebSocket 连接已关闭")

def on_open(ws):
    """
    在 WebSocket 连接建立后发送订阅消息。

    Args:
        ws: WebSocket 连接对象。
    """
    subscribe_message = {
        "type": "subscribe",
        "product_ids": ["BTC-USD"],
        "channels": ["ticker"]
    }
    ws.send(.dumps(subscribe_message))

if __name__ == "__main__":
    websocket.enableTrace(False)  # 禁用调试信息
    ws = websocket.WebSocketApp("wss://ws-feed.exchange.coinbase.com",
                                  on_message=on_message,
                                  on_error=on_error,
                                  on_close=on_close,
                                  on_open=on_open)
    ws.run_forever()

这段代码首先定义了几个关键的回调函数： on_message() , on_error() , on_close() 和 on_open() 。这些函数分别用于处理接收到的数据、错误、连接关闭和连接建立事件。

on_open() 函数在WebSocket连接成功建立后被调用，它构造一个JSON格式的订阅消息，并使用 ws.send() 方法将其发送到Coinbase WebSocket API。该消息指定了要订阅的交易对 ("BTC-USD") 和频道 ("ticker")。
on_message() 函数在接收到来自服务器的消息时被调用。它将JSON格式的消息解析为Python字典，并检查消息类型是否为 'ticker'。如果是，则从字典中提取最新的成交价格，并将其打印到控制台。
on_error() 函数用于处理WebSocket连接期间发生的任何错误，并将错误信息打印到控制台，方便调试。
on_close() 函数在WebSocket连接关闭时被调用，它打印一条消息，表明连接已关闭。

websocket.enableTrace(False) 用于禁用调试信息输出，在生产环境中应关闭此选项。 ws.run_forever() 启动WebSocket客户端，并保持连接处于活动状态，直到手动中断或发生错误。

三、数据处理与应用

无论是通过RESTful API接口还是 WebSocket API，从加密货币交易所获取到的原始数据通常是JSON格式，需要进行精细的数据处理和解析，才能应用于实际的交易策略、风险管理模型、市场分析仪表盘等实际场景。数据处理过程通常包括以下几个关键步骤：

数据清洗： 检查数据完整性和一致性，处理缺失值、异常值和重复数据。例如，如果某个时间点的交易量数据缺失，可以选择使用插值法进行填充，或者直接剔除该条记录。确保数据质量是后续分析的基础。
数据转换： 将原始数据转换为适合特定分析任务的格式。例如，将时间戳转换为标准日期时间格式，或者将交易价格从字符串转换为浮点数。还可以进行单位转换，例如将以聪（Satoshi）为单位的比特币数量转换为比特币。
数据聚合： 将细粒度的数据聚合为更高层次的汇总数据。例如，将每分钟的交易数据聚合为每小时或每日的交易数据，计算平均价格、最高价、最低价和成交量等指标。这有助于发现长期趋势和模式。
数据分析： 使用统计分析、机器学习等技术对处理后的数据进行深入分析，提取有价值的信息。例如，可以使用移动平均线、RSI指标、MACD指标等技术指标进行技术分析；可以使用时间序列分析预测价格走势；可以使用聚类分析识别相似的交易模式。
数据可视化： 将分析结果以图表、图形等可视化方式呈现，方便用户理解和决策。例如，可以使用K线图显示价格走势；可以使用成交量柱状图显示交易活跃度；可以使用热力图显示不同加密货币之间的关联性。

对于 WebSocket API 而言，由于数据是实时推送的，因此需要采用流式处理的方式进行数据处理。这意味着需要在数据到达时立即进行处理，而不是等待所有数据都收集完毕后再进行处理。常用的流式处理技术包括：

滑动窗口： 维护一个固定大小的窗口，只处理窗口内的数据。当新数据到达时，将旧数据移出窗口，并将新数据添加到窗口中。
时间窗口： 维护一个基于时间的窗口，只处理特定时间段内的数据。例如，可以维护一个过去一分钟的交易数据窗口。
状态管理： 维护一个状态变量，用于记录历史信息。例如，可以维护一个累计交易量状态变量，用于记录自连接以来所有的交易量。

通过有效的数据处理和解析，可以充分利用加密货币市场的数据资源，为投资者和交易者提供有价值的决策支持。

3.1 数据解析

API 返回的数据普遍采用 JSON（JavaScript Object Notation）格式，这是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，同时也方便机器解析和生成。在 Python 中，可以使用内置的库，或者功能更强大的第三方库如 path-rw ，来进行高效且灵活的 JSON 数据解析。库提供了 .loads() 方法将 JSON 字符串转换为 Python 字典或列表，而 .dumps() 方法则可以将 Python 对象转换为 JSON 字符串，方便数据在不同系统间的传递。

WebSocket API 推送的数据同样遵循 JSON 格式规范。与 RESTful API 不同，WebSocket 提供了持久化的双向通信通道，服务器可以主动推送更新到客户端。接收到的 JSON 数据需要使用与 RESTful API 返回数据相同的解析方法，即利用库的函数进行处理。在处理实时推送的数据时，考虑到数据流的连续性，还需要注意异常处理，以保证程序的稳定运行。例如，可以使用 try-except 语句捕获可能的 .JSONDecodeError 异常，防止因数据格式不完整或错误导致程序崩溃。对于复杂的 JSON 结构，可以结合使用循环和条件判断，逐层解析数据，提取所需信息。

3.2 数据存储

将实时或历史加密货币行情数据持久化存储至数据库，对于后续的量化分析、策略回测以及用户界面展示至关重要。根据数据规模、查询需求以及项目复杂度，可以选择合适的数据库系统。关系型数据库如 MySQL 和 PostgreSQL，以其数据一致性和事务处理能力见长，适合存储结构化数据，例如交易对、时间戳、开盘价、最高价、最低价和收盘价（OHLCV）等。你可以设计规范化的表结构，并利用 SQL 语句进行高效查询和数据管理。例如，可以创建一个名为 `crypto_trades` 的表，包含 `timestamp`、`symbol`、`open`、`high`、`low`、`close`、`volume` 等字段。

非关系型数据库 MongoDB 是一种文档型数据库，它以其灵活的数据模型和高扩展性而著称，尤其适合存储半结构化或非结构化的数据，如社交媒体情绪数据、新闻资讯等。在加密货币应用中，MongoDB 可以用来存储来自不同交易所的原始数据，或者存储复杂的数据结构，例如订单簿快照。选择 MongoDB 可以简化数据模型的变更，并更容易处理不同来源的数据格式差异。还可以考虑使用时间序列数据库，例如InfluxDB，专门用于存储和查询时间序列数据，优化了针对时间范围的查询性能，对于分析加密货币的趋势非常有利。

3.3 数据可视化

在加密货币交易和分析中，数据可视化扮演着至关重要的角色。通过将复杂的市场数据转化为易于理解的图表和图形，交易者和投资者可以更有效地识别趋势、模式和潜在的交易机会。有多种图表库可用于实现这一目标，每种库都具有其独特的优势和适用场景。

Matplotlib 是一个流行的Python库，被广泛应用于数据可视化领域。它提供了丰富的绘图工具，可以创建各种静态、交互式和动画图表，包括折线图、柱状图、散点图、直方图等。Matplotlib 具有高度的自定义性，允许用户根据需要调整图表的各个方面，例如颜色、字体、标签和图例。然而，Matplotlib 生成的图表通常是静态的，缺乏交互性。

Plotly 是另一个强大的Python库，专注于创建交互式图表。Plotly 提供了一系列预定义的图表类型，例如折线图、散点图、气泡图、热力图和三维图表。用户可以通过鼠标悬停、缩放和旋转等操作与图表进行交互，从而更深入地探索数据。Plotly 还支持在线发布和共享图表，方便团队协作和数据共享。

ECharts 是一个由百度开发的JavaScript库，专门用于创建交互式Web图表。ECharts 提供了丰富的图表类型，包括折线图、柱状图、饼图、散点图、地图和关系图。ECharts 具有良好的跨平台兼容性，可以在各种浏览器和设备上运行。ECharts 还支持数据驱动的动态更新，可以实时反映市场变化。ECharts 特别适合需要在网页上展示加密货币行情数据的应用场景。

选择合适的图表库取决于具体的应用需求和技术栈。如果需要创建静态的、高度自定义的图表，Matplotlib 可能是一个不错的选择。如果需要创建交互式的、易于共享的图表，Plotly 或 ECharts 可能是更好的选择。无论选择哪个库，数据可视化都是加密货币分析中不可或缺的工具，可以帮助交易者和投资者做出更明智的决策。

3.4 应用场景

获取实时加密货币行情数据具有广泛的应用潜力，它驱动着金融科技领域的创新，并为交易者和机构提供了强大的决策工具，例如：

量化交易 : 利用Coinbase API获取的实时市场深度、成交量和价格信息，构建复杂的量化交易模型。这些模型可以基于统计套利、趋势跟踪、机器学习等多种策略，通过算法自动执行交易，从而减少人为偏差并提高交易效率。量化交易员能够根据预先设定的规则，对冲风险，实现收益最大化。
风险管理 : 通过对实时行情数据的持续监控，可以迅速识别市场异常波动、流动性变化和潜在的系统性风险。风险管理系统可以根据这些数据自动调整仓位、设置止损点、限制交易规模，从而有效控制风险敞口，保护投资组合免受重大损失。实时监控对于高频交易和保证金交易尤其重要，可以防止爆仓风险。
数据分析 : Coinbase API 提供的历史行情数据是进行市场分析和预测的基础。分析师可以运用各种统计方法和机器学习算法，识别市场趋势、预测价格波动、评估交易策略的有效性。这些分析结果可以帮助投资者制定更明智的投资决策，并为量化交易模型提供优化依据。除了价格数据，还可以分析交易量、订单簿数据等，以获得更全面的市场洞察。
价格监控 : 针对特定加密货币设置价格预警，当价格突破预设的上限或下限时，系统自动发出通知。这对于希望在特定价格点进行买入或卖出的投资者非常有用。例如，当比特币价格跌至某个支撑位时，投资者可能会收到警报，提示其考虑买入。价格监控系统可以集成到移动应用、桌面程序或交易平台中，提供个性化的价格提醒服务。
交易机器人 : 利用 Coinbase API 和 WebSocket API 构建自动化交易机器人，实现 24/7 全天候交易。交易机器人可以根据预先设定的交易策略，自动执行买卖操作，无需人工干预。交易机器人可以部署在云服务器上，保证其稳定运行，并可以集成各种风险控制机制，例如止损、止盈等。构建有效的交易机器人需要深入理解市场机制、编程技能和风险管理知识。

熟练掌握 Coinbase API 和 WebSocket API 的使用方法，能够充分挖掘 Coinbase 提供的实时行情数据的潜力，为开发各种创新型金融应用奠定基础。这些应用可以服务于个人投资者、机构交易者和金融科技公司，推动加密货币市场的进一步发展和成熟。

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