GeminiAPI接口：获取加密货币实时数据实用指南

如何使用 Gemini API 接口获取实时数据

在快速发展的加密货币市场中，实时数据对于交易者、研究人员和投资者至关重要。Gemini 作为一家领先的加密货币交易所，提供了强大的 API 接口，允许用户访问各种实时数据，包括市场行情、交易历史、订单簿等。本文将详细介绍如何使用 Gemini API 获取实时数据，为读者提供一份实用的指南。

1. 获取 Gemini API 密钥

要利用 Gemini 交易所提供的 API 接口，您需要拥有一个有效的 API 密钥。该密钥允许您以编程方式访问 Gemini 的市场数据、账户信息等资源。请遵循以下详细步骤，安全地获取您的 API 密钥：

• 注册 Gemini 账户： 访问 Gemini 官方网站（ https://www.gemini.com ）并按照注册流程创建一个账户。您可能需要完成身份验证 (KYC) 过程，以便能够使用 API 密钥功能。
• 登录账户并导航至 API 设置： 成功注册并验证账户后，登录您的 Gemini 账户。通常，您可以在账户设置或个人资料区域找到 API 管理或安全相关的选项。具体路径可能因 Gemini 网站更新而略有不同。
• 创建新的 API 密钥： 在 API 设置页面中，点击“创建 API 密钥”或类似的按钮。系统会提示您为新密钥设置名称，并分配相应的权限。
• 权限配置： 在设置 API 密钥权限时，请根据您的实际需求进行选择。如果您仅需要获取市场数据（例如价格、交易量），强烈建议仅授予 只读权限 。避免赋予不必要的权限，以降低潜在的安全风险。如果您需要通过 API 进行交易，则需要启用交易权限，并仔细理解交易权限带来的风险。 Gemini 通常提供不同级别的权限控制，请仔细阅读每个权限的说明。
• 保存 API 密钥和 Secret Key： 创建密钥后，您将获得两个重要的字符串：API 密钥（Public Key）和私钥（Secret Key）。 请务必将这两个密钥安全地存储起来。特别是 Secret Key，它只会在创建时显示一次，如果丢失将无法恢复。 建议使用密码管理器或其他安全存储方法来保护这些密钥。
• 密钥安全提示： 切勿将您的 API 密钥和 Secret Key 分享给任何人。如果您的密钥泄露，他人可以使用您的密钥访问您的 Gemini 账户，并可能造成资金损失。定期检查您的 API 密钥使用情况，并根据需要轮换密钥。如果您怀疑您的密钥已泄露，请立即撤销该密钥并创建一个新的密钥。

2. 选择合适的 API Endpoint

Gemini API 提供了多个 Endpoint，以便开发者能够获取不同类型的实时加密货币市场数据和执行交易操作。这些 Endpoint 根据访问权限和功能性被分为不同的类别。了解并选择合适的 Endpoint 对于构建高效且安全的应用程序至关重要。

• Public API: Public API 提供对无需身份验证即可访问的公开数据的访问权限。这些数据包括但不限于：
  • 市场行情 (Market Data): 实时交易对的价格信息，例如最新成交价 (Last Traded Price)、最高价 (High Price)、最低价 (Low Price) 以及成交量 (Volume)。
  • 交易历史 (Trade History): 近期交易的详细记录，包括交易时间、价格和数量，可用于分析市场趋势。
  • 订单簿 (Order Book): 特定交易对的买单和卖单的集合，展示了市场的买卖意愿和深度。
  • 蜡烛图数据 (Candlestick Data): 以图表形式展示一段时间内的开盘价、收盘价、最高价和最低价，方便进行技术分析。
  Public API 通常具有较高的请求频率限制，适合需要大量实时数据的应用程序，如行情显示、数据分析和量化交易策略。
• Private API: Private API 允许用户访问其账户相关的敏感数据，并执行交易操作。由于涉及资金安全，访问 Private API 必须进行严格的身份验证。Private API 提供的功能包括：
  • 账户余额查询 (Account Balance): 查询用户账户中各种加密货币的余额。
  • 订单管理 (Order Management): 创建、修改和取消订单。
  • 交易执行 (Trade Execution): 以市价或限价进行加密货币的买卖。
  • 交易历史查询 (Trade History): 查看用户个人的交易历史记录。
  • 资金划转 (Fund Transfer): 在 Gemini 账户之间或 Gemini 账户与外部钱包之间进行资金划转。
  使用 Private API 需要生成 API 密钥对，并妥善保管私钥。建议采用多重身份验证 (MFA) 等安全措施，以防止账户被盗。

本文主要介绍如何利用 Public API 获取实时加密货币市场数据，以便开发者可以快速入门并构建基于 Gemini 数据的应用程序。后续章节将详细介绍如何设置开发环境、发送 API 请求以及解析返回的数据。

3. 使用 Public API 获取实时数据

Public API 是访问加密货币交易所和数据平台信息的关键途径，它允许开发者和交易者无需授权即可获取公开的市场数据。以下列举了几种常用的数据获取方式，并对其功能和应用场景进行了详细的扩展：

• Ticker (行情): 获取指定交易对的实时行情数据，这是最基础也是最常用的API接口。除了提供最新成交价、最高价、最低价和成交量等核心信息外，通常还会包含24小时价格变动百分比、加权平均价等指标。这些信息可以帮助用户快速了解市场整体走势和特定交易对的表现，并辅助短线交易决策。例如，通过比较多个交易所的Ticker数据，可以寻找套利机会。
• Trades (交易历史): 获取指定交易对的实时交易历史记录。每笔交易记录通常包含成交时间、成交价格、成交数量、买卖方向等信息。通过分析历史交易数据，可以了解市场微观结构、价格波动模式和交易活动分布，从而识别潜在的支撑位和阻力位。高频交易者和量化交易团队通常会利用Trades数据进行算法交易和风险管理。
• Order Book (订单簿): 获取指定交易对的实时订单簿信息，展示当前市场上买单（Bid）和卖单（Ask）的价格和数量分布情况。订单簿深度是指在特定价格范围内，买单和卖单的累积数量。通过分析订单簿深度，可以评估市场买卖力量的强弱、预测价格走向以及识别大额订单。订单簿数据对于执行限价单和市价单至关重要，可以帮助交易者选择最佳的成交价格。
• Candles (K 线): 获取指定交易对的 K 线数据，也称为 OHLC (Open, High, Low, Close) 数据。K 线图是技术分析的基础，它以图形化的方式展示了一段时间内（例如 1 分钟、5 分钟、1 小时、1 天）的开盘价、最高价、最低价和收盘价。通过分析 K 线图的形态和指标（例如移动平均线、相对强弱指标 RSI、MACD），可以识别市场趋势、预测价格走向，并制定交易策略。不同时间周期的 K 线图可以提供不同视角的市场信息，例如日线图适合分析长期趋势，而 5 分钟图适合短线交易。

下面将分别介绍如何更详细地使用这些 Endpoint 获取数据，并提供一些实际的应用案例。

3.1 获取 Ticker 数据

Ticker Endpoint 允许开发者获取指定交易对的实时市场行情快照。通过此接口，可以获取关键的市场深度和交易活动信息，用于构建交易策略、监控市场动态或集成到分析仪表板中。例如，要获取 BTC/USD 交易对的 Ticker 数据，可以使用以下 API 请求：

GET /v1/pubticker/btcusd

该请求会返回一个 JSON 对象，其中包含了当前市场状态的关键指标，具体字段如下：

{
  "ask": "27000.00",
  "bid": "26999.99",
  "last": "27000.00",
  "volume": {
    "BTC": "100.00",
    "USD": "2700000.00"
  },
  "timestamp": 1678886400
}

• ask : 当前市场上最优（最低）的卖出价格，代表着立即买入的成本。
• bid : 当前市场上最优（最高）的买入价格，代表着立即卖出的收益。
• last : 最近一笔成交的交易价格，反映了市场最新的交易动态。
• volume : 过去 24 小时内的成交量，分别以交易对的两种货币计价，例如：
  • BTC : 以 BTC 计价的成交量，表示交易了多少个比特币。
  • USD : 以 USD 计价的成交量，表示总共交易了多少美元价值的比特币。
  成交量是衡量市场活跃度的重要指标。
• timestamp : 数据生成的时间戳，通常为 Unix 时间戳，表示自 1970 年 1 月 1 日午夜（UTC/GMT 时间）以来的秒数。 通过时间戳可以判断数据的时效性。

3.2 获取交易数据

交易数据接口 (Trades Endpoint) 允许用户检索特定交易对的详细交易历史记录。通过此接口，可以追踪市场动向、分析交易量以及识别潜在的交易机会。例如，要查询 BTC/USD 交易对的最近 50 笔成交记录，可以通过发送如下的 API 请求来实现：

GET /v1/trades/btcusd

上述请求将返回一个 JSON 格式的数组，其中包含多个交易记录对象。每个交易记录对象都包含了关于单次交易的详细信息，例如交易发生的时间、成交价格、交易数量以及交易类型。

[ { "timestamp": 1678886400, "price": "27000.00", "amount": "0.10", "type": "buy" }, { "timestamp": 1678886399, "price": "26999.99", "amount": "0.05", "type": "sell" } ]

以下是对每个交易记录字段的详细解释：

• timestamp : 这是一个 Unix 时间戳，表示交易发生的准确时间。它以秒为单位，记录了自 Unix 纪元（1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC）以来的总秒数。开发者可以使用编程语言中的时间函数将此时间戳转换为可读的日期和时间格式。
• price : 表示交易的成交价格，通常以字符串形式表示。价格单位取决于交易对，例如 BTC/USD 中的价格单位是美元。这个价格反映了在该时间点买方和卖方达成的协议价格。
• amount : 表示交易的成交数量，即交易的资产数量。同样，这个值通常以字符串形式表示。数量单位取决于交易对，例如 BTC/USD 中的数量单位是比特币。这个数量反映了在该笔交易中转移的比特币数量。
• type : 表示交易的类型，可以是 "buy"（买入）或 "sell"（卖出）。"buy" 表示这笔交易是买方发起的，而 "sell" 表示这笔交易是卖方发起的。通过分析买卖类型，可以了解市场情绪和趋势。

3.3 获取 Order Book 数据

Order Book Endpoint 允许您获取指定交易对的订单簿信息，这是理解市场深度和流动性的关键。例如，要获取 BTC/USD 交易对的订单簿数据，可以通过发送 HTTP GET 请求到以下 API 端点：

GET /v1/book/btcusd

此请求会返回一个 JSON 对象，其中包含两个主要数组： bids 和 asks 。 bids 数组代表当前市场上的买单，即买家愿意以特定价格购买的订单； asks 数组代表当前市场上的卖单，即卖家愿意以特定价格出售的订单。每个订单都包含 price 和 amount 两个重要字段。

price 字段表示订单的价格， amount 字段表示订单的数量，通常以基础货币计价。需要注意的是，返回的订单簿数据通常按照价格排序， bids 数组中的价格从高到低排列，而 asks 数组中的价格从低到高排列，方便用户快速了解市场买卖力量的分布情况。订单簿的深度（即买单和卖单的数量）可以指示市场的流动性：更深的订单簿通常意味着更高的流动性。

以下是一个 Order Book 数据的示例 JSON 结构：

{
  "bids": [
    [
      "26999.99",
      "1.00"
    ],
    [
      "26999.98",
      "0.50"
    ]
  ],
  "asks": [
    [
      "27000.00",
      "0.25"
    ],
    [
      "27000.01",
      "0.75"
    ]
  ]
}

在这个例子中，最高买单价格是 26999.99 美元，数量为 1.00 BTC；最低卖单价格是 27000.00 美元，数量为 0.25 BTC。分析这些数据可以帮助交易者评估市场的潜在买卖压力，制定更明智的交易策略。实际应用中，订单簿数据通常会包含更多的订单层级，提供更全面的市场信息。部分API可能还提供订单簿的深度聚合信息，例如不同价格区间的累计订单量，方便用户进行高频交易或算法交易。

3.4 获取 K 线 (Candles) 数据

K 线 (Candles) 接口允许你获取指定交易对的历史价格和成交量数据，这些数据以 K 线的形式呈现。K 线图是技术分析中常用的工具，它可以帮助交易者了解市场趋势、波动性和潜在的交易机会。例如，要获取 BTC/USD 交易对的 5 分钟 K 线数据，你可以向 API 发送以下 GET 请求：

GET /v2/candles/btcusd/5m

该请求会返回一个 JSON 数组，其中包含多个 K 线数据点。每个 K 线数据点代表一个特定时间段内的价格变动情况。以下是一个示例：

[
  [
      1678886400,
     26950.00,
      27000.00,
      26900.00,
     26980.00,
      10.00
    ],
  [
      1678886700,
      26980.00,
     27020.00,
    26950.00,
     27010.00,
    15.00
   ]
]

上述 JSON 数组中，每个子数组代表一个 K 线数据点，包含以下信息，这些信息对于技术分析至关重要：

• timestamp : K 线开始的时间戳 (Unix 时间戳，单位为秒)。表示该 K 线代表的时间段的起始时间。
• open : 开盘价。该时间段内第一笔交易的价格。
• high : 最高价。该时间段内达到的最高价格。
• low : 最低价。该时间段内达到的最低价格。
• close : 收盘价。该时间段内最后一笔交易的价格。
• volume : 成交量。该时间段内交易的资产数量。对于理解市场活跃度非常重要。

通过分析这些 K 线数据，你可以识别各种图表模式，例如头肩顶、双底、旗形等，这些模式可以提供关于未来价格走势的线索。成交量数据可以用来验证价格走势的强度，例如，价格上涨伴随着成交量增加，可能表明上涨趋势更加可靠。

不同的时间周期（例如 1 分钟、5 分钟、1 小时、1 天）对应不同的 K 线图，交易者可以根据自己的交易策略和时间范围选择合适的时间周期进行分析。

4. 代码示例 (Python)

以下是一个使用 Python 语言和 requests 库获取 Gemini 交易所 BTC/USD Ticker 数据的示例代码。该代码演示了如何发送 HTTP 请求，处理 API 响应，并进行错误处理。

import requests

url = "https://api.gemini.com/v1/pubticker/btcusd"

try:
response = requests.get(url)
response.raise_for_status() # Raise HTTPError for bad responses (4xx or 5xx)

data = response.()
print(data)

except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"An error occurred: {e}")

这段代码首先导入 requests 库，这是一个常用的 HTTP 客户端库，用于发送各种类型的 HTTP 请求。然后，定义了 Gemini 交易所公共 Ticker API 的 URL，用于获取 BTC/USD 交易对的实时数据。 try...except 块用于捕获可能发生的异常，例如网络连接错误或服务器错误。 response.raise_for_status() 方法会检查 HTTP 响应状态码，如果状态码表示错误（4xx 或 5xx），则会引发 HTTPError 异常。 response.() 方法将服务器返回的 JSON 格式的响应数据解析为 Python 字典，方便后续处理。将解析后的 JSON 对象打印到控制台，展示了 Ticker 数据的结构和内容。

5. 错误处理

在使用 Gemini API 进行开发时，开发者可能会遇到各种 HTTP 状态码和API 级别的错误。妥善的错误处理机制对于保证应用程序的健壮性和用户体验至关重要。 以下是一些常见的错误类型以及处理建议：

• 400 Bad Request: 此错误通常表示客户端发送的请求格式不正确。 例如，请求体中的 JSON 格式错误、缺少必要的参数或参数类型不匹配。 仔细检查请求的结构和数据类型，确保所有参数符合 Gemini API 的规范。 可以使用JSON校验工具确保请求体的JSON格式正确。
• 401 Unauthorized: 此错误表明身份验证失败。 通常是由于 API 密钥无效、过期或者被错误地配置。 请确保 API 密钥已正确设置，并且有权访问所请求的资源。 检查密钥是否被意外地截断或包含了额外的空格。
• 403 Forbidden: 此错误表示客户端没有权限访问请求的资源。 这可能是由于 API 密钥的权限不足，或者访问了未授权的端点。 检查 API 密钥的权限设置，并确认是否拥有访问目标资源的权限。某些端点可能需要特定的权限才能访问。
• 404 Not Found: 此错误表明请求的资源不存在。 检查请求的 URL 是否正确，并确认所请求的资源是否存在。 注意URL的大小写，并确保URL路径正确。
• 429 Too Many Requests: 此错误表示客户端在短时间内发送了过多的请求，超过了 API 的速率限制。 实现速率限制策略，例如使用指数退避算法，在收到 429 错误后，延迟一段时间后重试请求。 参考 Gemini API 的官方文档，了解具体的速率限制规则。
• 500 Internal Server Error: 此错误表示服务器遇到了内部错误，无法完成请求。 这通常是服务器端的问题，客户端可以稍后重试请求。
• 503 Service Unavailable: 此错误表示服务器暂时无法处理请求，可能是由于服务器过载或维护。 客户端可以稍后重试请求。

为了确保程序的健壮性，应该对这些错误进行全面处理。 Python 中，可以使用 try-except 语句捕获 requests.exceptions.RequestException 及其子类异常，并根据不同的错误类型采取相应的处理方式。 例如，对于 429 错误，可以实现指数退避重试机制； 对于 401 和 403 错误，可以记录日志并通知开发者进行调查。 另外，良好的日志记录是诊断和解决问题的关键，应该记录请求的详细信息，包括 URL、请求体、响应状态码和响应内容。 可以自定义异常类，以便更精细地处理 Gemini API 的特定错误，提高代码的可读性和可维护性。

6. 频率限制

Gemini API 实施了频率限制机制，旨在保护系统稳定性和公平性。当应用程序在短时间内发送过多的请求时，会触发频率限制，导致服务器返回 429 Too Many Requests 错误。为了确保应用程序的正常运行并避免被限制，务必仔细规划和控制 API 请求的频率。

Gemini 官方文档详细说明了不同 API 接口的频率限制，包括每分钟、每小时或每天允许的最大请求数量。这些限制取决于具体的 API 端点以及用户的身份验证级别。强烈建议在使用任何 Gemini API 之前，认真阅读并理解相关的频率限制规则，以便根据实际情况进行调整。

通常情况下，公共 API 的频率限制相对宽松，允许较高的请求频率。然而，即使是公共 API，也需要谨慎对待，避免不必要的请求浪费。对于需要更高请求频率的应用场景，可能需要考虑使用 Gemini 提供的付费 API 服务，这些服务通常提供更高的频率限制和更强的性能保障。

为了有效避免超出频率限制，可以采用以下策略：

• 批量请求: 尽可能将多个相关的请求合并为一个请求。例如，如果需要获取多个交易对的信息，可以将这些交易对的 ID 放在一个请求中发送，而不是为每个交易对单独发送一个请求。这可以显著减少 API 请求的总数。
• 缓存数据: 对于经常访问且更新频率较低的数据，例如交易对的基本信息或历史价格数据，可以将其缓存在本地存储或缓存服务器中。当需要这些数据时，首先从缓存中获取，只有在缓存失效或数据不存在时才发送 API 请求。合理设置缓存过期时间，以平衡数据的新鲜度和请求频率。
• 使用 WebSockets: 对于需要实时更新的数据，例如实时交易价格或订单簿信息，应优先考虑使用 Gemini 提供的 WebSockets API。WebSockets 允许建立持久的双向连接，服务器可以主动推送数据到客户端，避免客户端频繁轮询 API。这不仅可以降低 API 请求频率，还可以获得更快的实时数据更新。
• 指数退避 (Exponential Backoff): 当遇到 429 错误时，不要立即重试请求。而是应该采用指数退避策略，即每次重试之前等待的时间呈指数增长。例如，第一次重试等待 1 秒，第二次等待 2 秒，第三次等待 4 秒，以此类推。这可以给服务器提供喘息的机会，并避免进一步加剧拥塞。
• 监控与日志: 实施全面的 API 请求监控和日志记录。记录每个 API 请求的时间戳、请求参数、响应状态码和延迟等信息。通过分析这些数据，可以识别潜在的性能瓶颈和频率限制问题，并及时进行调整。

7. 使用 WebSockets 获取实时数据

除了 REST API，Gemini 还提供了 WebSockets API，这是一个强大的工具，用于获取近乎实时的市场数据更新。不同于 REST API 的请求-响应模式，WebSockets API 允许开发者订阅特定的数据流，例如深度市场行情（Level 2 和 Level 3 数据）、详细交易历史记录、订单簿的增量更新，以及拍卖信息。WebSockets 协议通过建立一个持久的双向通信信道，实现了服务器主动推送数据给客户端，从而避免了客户端频繁轮询服务器以获取最新信息，显著降低了延迟和资源消耗。

使用 WebSockets API 的关键在于建立和维护一个持久连接。一旦连接建立，Gemini 服务器会在相关事件发生时，立即将更新推送给客户端。为了更好地展示其用法，以下提供了一个使用 Python 和 websockets 库订阅 BTC/USD 市场行情更新的示例代码。该示例展示了如何建立连接、接收数据、处理连接错误，并解析接收到的 JSON 格式的市场数据。

import asyncio import websockets import

async def subscribe(): uri = "wss://api.gemini.com/v1/marketdata/btcusd" async with websockets.connect(uri) as websocket: print(f"已连接到 Gemini WebSocket API: {uri}") try: while True: try: message = await websocket.recv() data = .loads(message) print(data) except websockets.exceptions.ConnectionClosedError as e: print(f"连接已关闭: {e}") break except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") break finally: print("WebSocket 连接已断开")

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(subscribe())

这段代码首先导入必要的库： asyncio 用于异步编程， websockets 用于建立 WebSocket 连接，以及 用于解析 JSON 数据。 然后，定义了 WebSockets API 的 URI，该 URI 指定了要订阅的 BTC/USD 市场数据。 接下来，使用 websockets.connect() 方法建立与 Gemini 服务器的连接。 async with 语句确保连接在使用完毕后会被正确关闭。 在 while True 循环中，程序持续尝试接收来自服务器的消息。 使用 websocket.recv() 方法异步接收消息。 接收到的消息是 JSON 字符串，使用 .loads() 方法将其解析为 Python 字典或列表。 将解析后的数据打印到控制台。 为了处理潜在的连接问题，代码包含了 try...except 块来捕获 websockets.exceptions.ConnectionClosedError 和其他异常，并在发生错误时打印错误消息并退出循环。 添加了 finally 块，确保在连接断开后打印一条消息，以提供清晰的指示。 这段代码提供了一个健壮的框架，用于从 Gemini WebSockets API 接收和处理实时市场数据。