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。
RSI(Relative Strength Index、相対力指数)は、テクニカル分析で用いられるモメンタム系オシレーターで、1978年にJ・ウェルズ・ワイルダーによって提唱されました。RSIは、一定期間における価格の上昇幅と下落幅を比較することで、価格変動の勢い(スピードと大きさ)を測定します。主に「買われすぎ」や「売られすぎ」を判断するために使用され、売買判断の一助となります。
RSIの核となる考え方は「相対的な強さ」にあります。これは、特定の期間における価格変化の比率を意味します。RSIの値は0〜100の範囲で表され、一般的には以下のように解釈されます:
この背景には、「強い短期的な価格変動はやがて勢いを失い、反転する傾向がある」という前提があります。RSIは、価格変動におけるノイズを平滑化し、市場全体の傾向を反映するために、平均化された上昇/下落値を用いて計算されます。
RSIは以下のステップで計算されます:
1. 期間を設定
標準では「14日間」が使用されますが、戦略に応じて変更可能です。
2. 日ごとの価格変化を算出
各日の終値から前日の終値を引き、変化幅を求めます。
3. 平均上昇幅・平均下落幅を計算
4. 相対力(RS)を計算
RS = 平均上昇幅 ÷ 平均下落幅
5. RSIを算出
RSI = 100 − [100 ÷ (1 + RS)]
【計算例】
14日間において:
平均上昇幅 = 120 ÷ 14 ≒ 8.57
平均下落幅 = 40 ÷ 14 ≒ 2.86
RS = 8.57 ÷ 2.86 ≒ 3
RSI = 100 − [100 ÷ (1 + 3)] = 75
→ この場合、RSI 75 は買われすぎを示唆します。
RSIの期間は調整可能で、用途により異なります:
市場によっても最適設定は異なります。
→ バックテストによる調整が必須です。
RSIは主に「反転シグナル」を見つけるために用いられます。
売られすぎ戦略
買われすぎ戦略
ダイバージェンス戦略(逆行現象)
価格とRSIの動きが逆になる現象で、トレンド転換の兆候:
タイミングの精度を高める手法として有効です。
RSIは優れた指標ですが、単独での使用ではダマシもあります。他のテクニカル指標(たとえばMACD)と併用することで精度が高まります。
import pandas as pd
import requests
import ta
import time
def get_realtime_data(stock_code):
url = f"https://api.alltick.io/v1/quotes/{stock_code}"
response = requests.get(url)
data = response.json()
return data
def rsi_strategy(data, rsi_period=14, rsi_oversold=30, rsi_overbought=70):
data['RSI'] = ta.momentum.rsi(data['close'], window=rsi_period)
data['Signal'] = 0
data['Signal'][data['RSI'] < rsi_oversold] = 1
data['Signal'][data['RSI'] > rsi_overbought] = -1
return data
def simulate_trading(stock_code, interval=60):
while True:
data = get_realtime_data(stock_code)
df = pd.DataFrame(data)
df = rsi_strategy(df)
latest_signal = df['Signal'].iloc[-1]
if latest_signal == 1:
print("Buy")
elif latest_signal == -1:
print("Sell")
else:
print("No Signal")
time.sleep(interval)
if __name__ == "__main__":
stock_code = "00941.HK"
simulate_trading(stock_code)