加密领域是试验不同技术的好方法。在本文中，我们将涵盖以下内容：如何从CoinbasePro加载数据到Pandas数据框?如何转化和分析历史加密货币市场数据?如何添加简单移动平均线(SMA)，指数移动平均线(EMA)，MACD,MACD信号?如何使用Plotly和Python可视化加密货币市场数据?本文只展示最相关的Python代码。
Hyperpay钱包与Golff达成深度合作并支持Golff挖头矿:据官方消息，HyperPay钱包将于9月9日支持一站式加密银行Golff流动性挖矿，用户可在HyperPay中创建自管钱包并导入资金，在DApp界面中进入Golff平台直接挖矿操作。近期，双方还将合作推出DeFi理财狂欢节，即在HyperPay托管钱包中上线Golff挖矿理财专场，帮助用户在其平台挖矿，0门槛、0 Gas费、0服务费。
据悉，Golff DeFi门槛较低，操作流畅并同时兼顾中西方使用习惯， 95%的治理代币GOF通过流动性挖矿产出，团队无代币保留，创新型收益聚合器及理财增强保险让用户的收益更高。[2020/9/9]
压缩看涨和看跌时间段的Pandas数据框关于Plotly代码，可以在JupyterNotebook中操作。Plotly的输出如下所示:
复杂的加密货币蜡烛图，包括性能指标和市场趋势这个图表使用了Plotly中的两个y轴。右边的y轴是用来绘制蜡烛图的。左边的y轴用于绘制MACD和MACD信号线。每当MACD线越过MACD信号线上方时，我们就进入一个牛市周期，这个周期用绿色方框表示。每当MACD线跌破MACD信号线，我们就进入熊市周期。后一种情况用一个红框表示。小结
到目前为止，我们已经学习了如何利用CoinbasePro等开放API来提取市场数据，并根据需求进行转换。原地址
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