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。
ローソク足チャートは、株式市場や金融取引で広く使用されているチャートタイプで、特定の時間間隔内での始値、高値、安値、終値などの情報を表示するために設計されています。本記事では、リアルタイムのティックデータをさまざまな時間枠のローソク足データに変換する方法を紹介し、市場のトレンドをより良く分析・理解するための基本的な計算方法や式を提供します。
ローソク足チャートは、一連の連続した長方形のバーで構成され、各バーが特定の時間間隔内の価格の動きを表しています。各ローソク足は通常、4つの重要な価格ポイントを含みます:始値(Open)、高値(High)、安値(Low)、終値(Close)。ローソク足の形状やパターンは、アナリストやトレーダーが市場のトレンドや価格パターンを識別するのに役立ちます。
リアルタイムティックデータは、市場での各取引の価格と取引量の情報を指します。これにより、市場の流動性や価格変動について即座にフィードバックを得ることができます。典型的なティックデータには、タイムスタンプ、取引価格、取引量などのフィールドが含まれます。
以下は、リアルタイムのティックデータを1分間のローソク足データに変換する方法を示す簡単な例です:
これはシンプルな例です。実際のアプリケーションでは、特定のニーズに対応するために、より詳細なデータ処理やロジックが必要となる場合があります。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class KLineGenerator {
public static List<KLineData> generateKLineData(List<TickData> tickDataList, int interval) {
List<KLineData> kLineDataList = new ArrayList<>();
long startTime = tickDataList.get(0).getTime();
long currentKLineStartTime = startTime - (startTime % interval);
double openPrice = tickDataList.get(0).getPrice();
double highPrice = openPrice;
double lowPrice = openPrice;
double closePrice = 0;
long volume = 0;
for (TickData tickData : tickDataList) {
long currentTime = tickData.getTime();
double currentPrice = tickData.getPrice();
long currentVolume = tickData.getVolume();
if (currentTime >= currentKLineStartTime + interval) {
closePrice = tickDataList.get(tickDataList.indexOf(tickData) - 1).getPrice(); // 上一个Tick的价格作为收盘价
KLineData kLineData = new KLineData(currentKLineStartTime, openPrice, highPrice, lowPrice, closePrice, volume);
kLineDataList.add(kLineData);
currentKLineStartTime += interval;
openPrice = currentPrice;
highPrice = currentPrice;
lowPrice = currentPrice;
volume = currentVolume;
} else {
highPrice = Math.max(highPrice, currentPrice);
lowPrice = Math.min(lowPrice, currentPrice);
volume += currentVolume;
}
}
closePrice = tickDataList.get(tickDataList.size() - 1).getPrice();
KLineData lastKLineData = new KLineData(currentKLineStartTime, openPrice, highPrice, lowPrice, closePrice, volume);
kLineDataList.add(lastKLineData);
return kLineDataList;
}
}
class TickData {
private long time;
private double price;
private long volume;
public TickData(long time, double price, long volume) {
this.time = time;
this.price = price;
this.volume = volume;
}
public long getTime() { return time; } public double getPrice() { return price; } public long getVolume() { return volume; }}class KLineData { private long time; private double open; private double high; private double low; private double close; private long volume; public KLineData(long time, double open, double high, double low, double close, long volume) { this.time = time; this.open = open; this.high = high; this.low = low; this.close = close; this.volume = volume; }}
from datetime import datetime, timedelta
class TickData:
def __init__(self, time, price, volume):
self.time = time
self.price = price
self.volume = volume
class KLineData:
def __init__(self, time, open_price, high_price, low_price, close_price, volume):
self.time = time
self.open_price = open_price
self.high_price = high_price
self.low_price = low_price
self.close_price = close_price
self.volume = volume
def generate_kline_data(tick_data_list, interval):
kline_data_list = []
start_time = tick_data_list[0].time
current_kline_start_time = start_time - (start_time % interval)
open_price = tick_data_list[0].price
high_price = open_price
low_price = open_price
close_price = 0
volume = 0
for tick_data in tick_data_list:
current_time = tick_data.time
current_price = tick_data.price
current_volume = tick_data.volume
if current_time >= current_kline_start_time + interval:
close_price = tick_data_list[tick_data_list.index(tick_data) - 1].price
kline_data = KLineData(current_kline_start_time, open_price, high_price, low_price, close_price, volume)
kline_data_list.append(kline_data)
current_kline_start_time += interval
open_price = current_price
high_price = current_price
low_price = current_price
volume = current_volume
else:
high_price = max(high_price, current_price)
low_price = min(low_price, current_price)
volume += current_volume
close_price = tick_data_list[-1].price
last_kline_data = KLineData(current_kline_start_time, open_price, high_price, low_price, close_price, volume)
kline_data_list.append(last_kline_data)
return kline_data_list