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。
マーケットメイキングとは本質的に、約定確率とリスク管理のバランス調整です。
指値が保守的すぎれば約定せず、攻めすぎれば急変動で不利な約定を引き受けてしまいます。
この問題は暗号資産市場ではさらに顕著になります。
24時間市場で価格が動き続け、センチメントの変化も速く、オーダーブックがリアルタイムで需給を反映するためです。
そこで重要になる問いがこちらです:
オーダーブック不均衡度(Order Book Imbalance)を使って、マーケットメイキングの価格を動的に調整できるか?
マーケットメイキングを価格予測問題と捉えるのは誤解です。
実際には以下の3点が重要です:
暗号資産市場では、オーダーブックは最も直接的なマイクロストラクチャーデータです。
一般的な定義は以下の通りです:
Order Imbalance = (Bid Volume – Ask Volume) / (Bid Volume + Ask Volume)
例えば深さ5〜10レベルで計算できます:
重要なのは方向予測ではなく、
どちら側の流動性が消費されやすいかを示す点です。
従来のマーケットメイクは以下のように固定的です:
Mid Price ± スプレッド / 2
しかし実際には市場は常に変化しています。
そこで次のように拡張します:
Bid Price = Mid – Spread/2 + α × Imbalance
Ask Price = Mid + Spread/2 + α × Imbalance
これにより、流動性圧力に応じた価格調整が可能になります。
この戦略にはリアルタイムの板情報が必須です。
WebSocketなどのリアルタイムデータフィードを使い、レベル2データを取得します。
(Pythonコード例は英語版と同様構造)
マーケットメイキング最大のリスクは**逆選択(Adverse Selection)**です。
オーダーブック不均衡度は以下に役立ちます:
売り圧力が強いときに買い指値を攻めると損失リスクが高まります。
流動性の方向に沿った価格調整が可能になります。
不均衡度単体ではノイズが大きいため、以下を追加します:
if volatility > threshold:
alpha *= 0.5
BTC、ETH、FX、ゴールドなど複数資産を接続すると:
例:
オーダーブックは単なるデータではなく、市場の状態そのものです。
最終的にマーケットメイキングは予測ではなく、リアルタイム流動性に基づき、価格を継続的に補正する行為へと進化します。