Forex API
メジャー、マイナー、エキゾチックを含む 50+ の通貨ペアに Tick レベルの相場情報を提供します。
1 つの WebSocket・REST API で、Tick レベルの Forex、Crypto、Stock、Commodity、Index データを配信します。営業担当との通話なしで、数秒で無料キーを取得できます。
| シンボル | 資産クラス | 価格 | 直近変動 |
|---|---|---|---|
| EUR/USD 外国為替ユーロ / 米ドル | 外国為替 | - | - |
| BTC/USDT 暗号資産ビットコイン | 暗号資産 | - | - |
| ETH/USDT 暗号資産イーサリアム | 暗号資産 | - | - |
| AAPL 株式Apple Inc. | 株式 | - | - |
| XAU/USD コモディティ金スポット | コモディティ | - | - |
| USD/JPY 外国為替米ドル / 円 | 外国為替 | - | - |
| NVDA 株式NVIDIA Corp. | 株式 | - | - |
| SPX 指数S&P 500 指数 | 指数 | - | - |
AllTick がカバーするすべての市場を、同じ統一 REST と WebSocket インターフェースから利用できます。
メジャー、マイナー、エキゾチックを含む 50+ の通貨ペアに Tick レベルの相場情報を提供します。
リアルタイムの現物・デリバティブデータを、1 つの配信に正規化します。
米国、香港、中国本土市場の株式について、約定と相場情報を提供します。
貴金属とエネルギーのリアルタイム価格を提供します。
主要なグローバル指数のベンチマーク値と構成銘柄を提供します。
AllTick の各市場について、対応範囲、レイテンシー、データ種別を比較します。
製品を見るAllTick と一般的な従来型市場データベンダーを比較します。
| 機能 | AllTick | 一般的な従来型ベンダー |
|---|---|---|
| WebSocket レイテンシー中央値 | 約 150ms | 400–800ms |
| 1 つの API に含まれる資産クラス | 5(FX、Crypto、Stock、Commodities、Indices) | 1–2 |
| 稼働率 SLA | 99.95% | 99.5% またはなし |
| 無料枠 | あり — API キーを即時発行 | 営業担当との通話が必要 |
| WebSocket ストリーミング | ネイティブ | ポーリング / 制限あり |
WebSocket に接続し、あらゆる市場の任意のシンボルを購読できます。
# AllTick realtime financial data API
# forex crypto stock commodities indices
import asyncio, json, uuid
import websockets
subscribe = {
"cmd_id": 22004,
"seq_id": 1,
"trace": str(uuid.uuid4()),
"data": {"symbol_list": [{"code": "EURUSD"}]},
}
heartbeat = {"cmd_id": 22000, "seq_id": 1, "trace": "heartbeat", "data": {}}
async def stream():
uri = "wss://quote.alltick.co/quote-b-ws-api?token=YOUR_API_KEY"
async with websockets.connect(uri) as socket:
await socket.send(json.dumps(subscribe))
async def keep_alive():
while True:
await asyncio.sleep(10)
await socket.send(json.dumps(heartbeat))
asyncio.create_task(keep_alive())
async for message in socket:
print(json.loads(message))
asyncio.run(stream())Crypto の対応範囲を広げながら、市場データコストを 60% 削減。
“AllTick への移行により、3 社のベンダーを 1 つの WebSocket 配信に統合し、取引アプリを 1 四半期早くリリースできました。”導入事例を読む
200ms 未満の相場情報更新で 4 万人の同時接続ユーザーに対応。
“99.95% SLA と安定したレイテンシーは、当社のリテールブローカーがグローバル展開するためにまさに必要なものでした。”導入事例を読む
5 資産クラスにわたる 12 年分の Tick データをバックテスト。
“1 つの正規化 API から履歴データとリアルタイムデータを取得でき、数週間分のデータエンジニアリング作業が不要になりました。”導入事例を読む
市場データエンジニアリング、ストリーミング API、低遅延金融アプリケーション構築に関する実践的な記事です。
アローン指標(Aroon Indicator)は、1990年代にトゥシャール・チャンデ(Tushar Chande)によって開発されたテクニカル分析ツールであり、市場トレンドの変化を特定するために設計されています。特に、将来の価格の動きを予測し、資産価格における新たなトレンドの出現を察知するために使用されます。この指標は、価格の高値・安値が発生してからの経過時間を測定することで、トレンドの強さを判断します。
アローン指標は市場で素早く利益を捉える能力があるため、超短期取引戦略の中核を担うことも多くあります。トレンドを特定し、安定した取引成果を得るための数少ないテクニカル指標の一つです。
経験豊富な短期トレーダーであれば誰でも、資産価格が一定のレンジ内で変動しつつ、突発的な動きを見せることが多いと知っています。実際の上昇または下降の動きは、取引時間の中でごく一部にすぎません。
アローン指標の計算式は、価格がレンジ相場からトレンド相場へ移行するタイミングを予測できるように設計されています。これにより、トレーダーはロングまたはショートのエントリータイミングを判断できます。また、現在のトレンドが終了してレンジ相場に移行するサインとしても使われます。
チャート上では、アローンアップ(Aroon Up)とアローンダウン(Aroon Down)の2本の線で表示されます。
一般的には、25期間(25日)を使用し、値は0〜100の範囲を取ります。アローンアップが50を超えていれば、過去12.5日以内に新高値が記録されたことを意味します。
アローンダウンにも同様のロジックが適用され、値が50を超えると、過去12.5日以内に新安値が出現したことを示します。100に近い値は、非常に強いトレンドの存在を示唆します。
アローン指標は、直近の高値または安値が何日前に発生したかをパーセンテージで表現します。
アローンアップの値が100に近い場合は、非常に強い上昇トレンドにあることを示しています。反対に、アローンダウンが100に近ければ、直近で新たな安値が記録されたばかりであることを示します。
アローンアップの計算式は以下のとおりです:
例)直近20日間で最高値が2日前にあった場合:
Aroon Up = (20 − 2) × 100 / 20 = 90
最高値が15日前であれば、値は25となります。新高値が現在に近ければ近いほど、アローンアップの値は高くなります。同時にアローンダウンの値が低ければ、上昇トレンドがより強く確認されます。
アローン指標を読み取る際に注目すべき基準値は、0・50・100の3つです。
市場がレンジ相場に入っていると考えられるのは、以下の2つのパターンです:
これは、過去13日間に新高値・新安値が発生していないことを意味し、ラインが平行に推移している場合は、明確なトレンドのないレンジ相場であると判断されます。
新たなトレンドは通常、3つの段階を経て出現します:
import requests
import pandas as pd
def get_stock_price(symbol):
response = requests.get(url)
data = response.json()
return data["price"]
def calculate_aroon_indicator(prices, period=25):
highs = prices.rolling(window=period).max()
lows = prices.rolling(window=period).min()
aroon_up = ((period - (prices - lows).idxmax()) / period) * 100
aroon_down = ((period - (prices - highs).idxmin()) / period) * 100
return aroon_up, aroon_down
if __name__ == "__main__":
symbol = "AAPL"
price = get_stock_price(symbol)
print(f"Current price of {symbol}: ${price}")
historical_prices = pd.DataFrame({"Price": [price]})
aroon_up, aroon_down = calculate_aroon_indicator(historical_prices["Price"])
print(f"Aroon Up: {aroon_up}%")
print(f"Aroon Down: {aroon_down}%")