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。
ジョージ・ソロスは、著名な投資家であり慈善家として知られ、金融市場での成功と幅広い慈善活動で広く名を知られています。彼は、トレンドフォロー戦略の一種を活用し、それが彼の投資界における地位を確立する大きな要因となりました。
ソロスのトレンドフォロー戦略は、独自の理論的視点に基づいています。それは、市場価格はファンダメンタルズ(経済的基礎要因)だけでなく、投資家の心理や期待によっても大きく影響されるという考え方です。彼は、市場価格が本質的価値から逸脱する非合理的な動きがしばしば発生し、それが市場心理を理解しているトレーダーにとってはチャンスになると主張しました。
ソロスの戦略の中心にあるのは、トレンドは継続するという信念です。上昇トレンドではロングポジション(買い)を取り、下降トレンドではショートポジション(売り)を取ります。ソロスは、トレンドにはモメンタム(勢い)があり、直近の市場動向はある程度の期間続く傾向があると考えていました。
しかし、彼のトレンドフォロー戦略は単純な売買ルールにとどまりません。リスク管理とポジションサイズの調整が重要な要素として組み込まれていました。損失を限定するための厳格なストップロス設定や、ポジションの確信度とボラティリティ(価格変動)に応じて投資額を柔軟に調整するなど、洗練された手法が特徴です。
ソロスの金融理論における最も有名な貢献の一つが「再帰性(リフレクシビティ)」という概念です。これは、市場参加者の認識が市場のファンダメンタルズに影響を与え、その変化が再び参加者の認識に影響を与えるという相互作用を指します。この考え方により、市場トレンドは一時的に自己強化的に持続することがあり、トレンドフォロー戦略にとって好機が生まれるとされます。
ソロスのトレンドフォロー戦略は、特に彼が運用したクォンタム・ファンドを通じて驚異的な成功を収めました。その中でも特に有名なのが1992年の英ポンドの空売りで、「イングランド銀行を潰した男」として語り継がれています。英国の為替政策の持続不可能性を突いたこの取引で、ソロスは10億ドルもの利益を得たとされています。
この戦略が非常に効果的であった一方で、当然リスクも伴います。市場トレンドは突如として反転することがあり、非合理的な動きは利益を拡大することもあれば、損失を増幅することもあります。そのため、ソロスの成功の鍵は、厳密なリスク管理、柔軟な思考、そして市場への深い洞察力にありました。
いかなる戦略もそうであるように、ソロスの原則に基づくトレンドフォロー戦略には、市場に対する技術的理解に加え、心理学やマクロ経済学、そしてタイミングの感覚が求められます。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class TrendFollowingStrategy {
public static void main(String[] args) {
int length1 = 23;
int length2 = 30;
int filter = 10;
int units = 1;
List<Double> ma1 = new ArrayList<>();
List<Double> ma2 = new ArrayList<>();
List<Boolean> cond1 = new ArrayList<>();
List<Boolean> cond2 = new ArrayList<>();
List<Integer> startbar1 = new ArrayList<>();
List<Integer> startbar2 = new ArrayList<>();
List<Double> tobuy = new ArrayList<>();
List<Double> tosell = new ArrayList<>();
// Assuming you have the necessary data for calculations
List<Double> close = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < close.size(); i++) {
double ma1Value = calculateAverage(close, i, length1);
double ma2Value = calculateAverage(close, i, length2);
ma1.add(ma1Value);
ma2.add(ma2Value);
if (close.get(i) > ma1Value && close.get(i) > ma2Value && close.get(i - 1) < Math.max(ma1.get(i - 1), ma2.get(i - 1))) {
cond1.add(true);
startbar1.add(i);
tobuy.add(close.get(i));
}
if (close.get(i) < ma1Value && close.get(i) < ma2Value && close.get(i - 1) > Math.min(ma1.get(i - 1), ma2.get(i - 1))) {
cond2.add(true);
startbar2.add(i);
tosell.add(close.get(i));
}
if (i - startbar1.get(i) > filter) {
cond1.set(i, false);
}
if (i - startbar2.get(i) > filter) {
cond2.set(i, false);
}
if (MarketPosition != 1 && cond1.get(i) && high >= tobuy.get(i) && i != startbar1.get(i)) {
Buy(units, Math.max(o, tobuy.get(i)));
}
if (MarketPosition != -1 && cond2.get(i) && low <= tosell.get(i) && i != startbar2.get(i)) {
SellShort(units, Math.min(o, tosell.get(i)));
}
}
}
private static double calculateAverage(List<Double> data, int index, int length) {
double sum = 0.0;
for (int i = index; i > index - length; i--) {
sum += data.get(i);
}
return sum / length;
}
private static void Buy(int units, double price) {
// Implement your buy logic here
}
private static void SellShort(int units, double price) {
// Implement your sell short logic here
}
}