Coinbase API v2实战：多日期历史价格轻松批量抓取指南

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为什么选择 Coinbase API 抓取历史价格？

加密货币的价格波动往往呈现出周期性趋势。无论是做回测研究还是训练机器学习模型，都需要覆盖长周期的历史价格作为底稿。Coinbase API v2 提供的官方接口不仅免费，而且稳定可靠，非常适合中小团队和个人开发者。

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开始前的三个必备条件

拥有一个有效的 Coinbase 账户并完成邮箱验证。
在「API 设置」里新建一个 API Key，勾选「读取」权限即可，无需资金操作权限。
理解 curl 或 Python 基础语法，特别是 requests 库的 GET 请求流程。

拆解两条必懂接口

场景	端点名称	核心功能	重要限制	频率保护
`/v2/prices/XXX-XXX/historic`	资产-法币价	直接返回开高低收	最多 300 条	10 次/秒/IP
`/products/XXX-XXX/candles`	交易产品	返回 OHLCV 数组	每组 300 条	10 次/秒/IP

核心关键词巧植入：granularity 参数决定每根蜡烛条的粒度，60 秒到 86400 秒共 6 档可选。

用「candles」一口气拉 30 天日线

请求骨架示例

GET https://api.pro.coinbase.com/products/BTC-USD/candles
    ?start=2024-01-01T00:00:00Z
    &end=2024-01-31T00:00:00Z
    &granularity=86400

返回格式速读

单条纪录按顺序打包成数组：

[ time, low, high, open, close, volume ]

time 为 Unix 时间戳（秒级）。
其余浮点数保留 2 位小数，便于直接落地到 DataFrame。

完整 Python 3 代码（无第三方依赖）

import requests, time, json, datetime as dt

def candles_batch(granularity=86400, pages=3):
    """
    逐段拉取避免一次超限
    """
    end   = int(dt.datetime.utcnow().timestamp())
    start = end - granularity * 300 * pages  # 回退 N 页
    url = "https://api.pro.coinbase.com/products/BTC-USD/candles"
    params = {
        "start": dt.datetime.utcfromtimestamp(start).isoformat() + "Z",
        "end":   dt.datetime.utcfromtimestamp(end).isoformat()   + "Z",
        "granularity": granularity
    }
    resp = requests.get(url, params=params)
    resp.raise_for_status()
    return sorted(resp.json(), key=lambda x: x[0])  # 按时间升序

if __name__ == "__main__":
    data = candles_batch()
    json.dump(data, open("btc_ohlc.json", "w", encoding="utf-8"))

常见问题解答（FAQ）

Q1：免费额度够用吗？
A：官方每 IP 每端点 10 次/秒，普通人跑日线一天轮询一次毫无压力。

Q2：为什么会出现「429 Too Many Requests」？
A：多数发生在并发爬虫，解决方法是 HTTP 429 后暂停 1 秒并使用指数退避重试。

Q3：granularity=60 却没有 60 秒一条的数据？
A：Coinbase 只在有实际成交的秒点推送记录，出现空档是常态，可后处理做补空。

Q4：如何获取 ETH-EUR 等其他交易对？
A：把 URL 中的 BTC-USD 替换成有效的 产品ID 即可；完整列表可用 /products 端点拉取。

Q5：有没有现成 Python 封装？
A：Historic-Crypto 虽便捷，但作者已数月未更新；若求稳定，建议上面示例或自研 SDK。

Q6：Linux 定时脚本跑不动怎么办？
A：检查系统时间是否跟 UTC 同步，时间偏差大于 30 秒会被拒：

sudo ntpdate -u pool.ntp.org

把数据喂进可视化

有了 OHLCV，下一步很容易延伸到：

移动均线——用 pandas .rolling()
回测框架——如 backtrader
机器学习特征工程——构建收益率、波动率、资金流向等多因子

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小结与行动清单

立即注册 Coinbase，生成只读 API Key。
用本节示例脚本跑 3 个月日线，验证无误后进入 1 小时线。
将 granularity 与 start~end 区间封装为环境变量，适配生产化调度。

掌握 “Coinbase API v2、历史价格、candles 端点” 这套组合拳，Crypto 分析再也无需高价订阅平台数据，真正做到「用开源换成本」。祝编码愉快，下一波行情来临前先囤好历史数据！