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。
「フラッシュクラッシュ」戦略は、ジェシー・リバモアの経験と物語に触発された短期取引アプローチであり、リバモアの伝記的取引キャリアを描いたクラシックな取引書『株式オペレーターの回想録』に基づいています。この自伝的なリバモアの取引キャリアは、株式取引の分野で最も影響力のある著作の一つとして広く認識されています。
フラッシュクラッシュ戦略の核心的なアイデアは、株価の急激で鋭い下落を利用して短期的な取引機会を捉えることです。リバモアの観察によれば、株価が突然急落した際、しばしば一時的な反発を経験することがあり、この反発を利用することで短期間でエントリーとエグジットの機会が生まれます。
リバモアは、急激な価格の下落とともに取引量の変化や市場心理の変化が見られることを監視しました。急激な下落の後に短期的な反発を予測した際、反発のタイミングで売却し、次の下落時に再度購入するというサイクルを繰り返し、短期間で同じ株を取引して利益を上げました。
この戦略のカギは、次の2つを正確に識別することです:
リバモアは、市場の動きに細心の注意を払い、取引量パターンを学び、人々の心理を理解することで価格変動に対する感受性を養いました。経験と市場観察を通じて、短期的な反転を予測する能力を洗練させました。
リスク
フラッシュクラッシュ戦略には大きなリスクが伴うことに注意が必要です。反発と二次的な下落は常に予測できるわけではなく、市場心理や外部要因が予期しない価格変動を引き起こす可能性があります。この戦略を効果的に適用するためには、強力なリスク管理と補完的な分析ツールを組み合わせて成功確率を向上させることが重要です。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class FlashCrashStrategyDemo {
public static void main(String[] args) {
List<Double> priceData = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
double price = generateRandomPrice();
priceData.add(price);
}
flashCrashStrategy(priceData);
}
private static double generateRandomPrice() {
return Math.random() * 100;
}
private static void flashCrashStrategy(List<Double> priceData) {
double threshold = 0.1;
for (int i = 1; i < priceData.size(); i++) {
double currentPrice = priceData.get(i);
double previousPrice = priceData.get(i - 1);
if (previousPrice - currentPrice >= threshold) {
System.out.println("Flash crash detected! Sell stocks.");
} else if (currentPrice - previousPrice >= threshold) {
System.out.println("Bounce back detected! Buy stocks.");
}
}
}
}
import random
def generate_random_price():
return random.uniform(0, 100)
def flash_crash_strategy(price_data):
threshold = 0.1
for i in range(1, len(price_data)):
current_price = price_data[i]
previous_price = price_data[i - 1]
if previous_price - current_price >= threshold:
print("Flash crash detected! Sell stocks.")
elif current_price - previous_price >= threshold:
print("Bounce back detected! Buy stocks.")
def main():
price_data = []
for _ in range(100):
price = generate_random_price()
price_data.append(price)
flash_crash_strategy(price_data)
if __name__ == "__main__":
main()