Forex API
为 50+ 个主要、次要及异国货币对提供 Tick 级报价。
通过一个 WebSocket 和 REST API 传输 Tick 级 Forex、Crypto、Stock、Commodity 和 Index 数据。几秒钟即可获取免费密钥——无需销售沟通。
| 代码 | 资产类别 | 价格 | 实时变动 |
|---|---|---|---|
| EUR/USD 外汇欧元 / 美元 | 外汇 | - | - |
| BTC/USDT 加密货币比特币 | 加密货币 | - | - |
| ETH/USDT 加密货币以太坊 | 加密货币 | - | - |
| AAPL 股票苹果公司 | 股票 | - | - |
| XAU/USD 大宗商品现货黄金 | 大宗商品 | - | - |
| USD/JPY 外汇美元 / 日元 | 外汇 | - | - |
| NVDA 股票英伟达公司 | 股票 | - | - |
| SPX 指数标普 500 指数 | 指数 | - | - |
AllTick 覆盖的每个市场都可通过同一个统一的 REST 和 WebSocket 接口访问。
为 50+ 个主要、次要及异国货币对提供 Tick 级报价。
实时现货和衍生品数据,标准化为一个数据流。
覆盖美股、港股和 A 股市场的股票,提供成交和报价。
贵金属和能源的实时定价。
主要全球指数的基准指数值和成分股。
比较 AllTick 各个市场的覆盖范围、延迟和数据类型。
浏览产品AllTick 与典型传统行情数据供应商的对比。
| 能力 | AllTick | 典型传统供应商 |
|---|---|---|
| WebSocket 中位延迟 | 约 150ms | 400–800ms |
| 一个 API 中的资产类别 | 5(FX、Crypto、Stock、Commodities、Indices) | 1–2 |
| 可用性 SLA | 99.95% | 99.5% 或无 |
| 免费等级 | 有——即时 API 密钥 | 需要销售沟通 |
| WebSocket 流 | 原生支持 | 轮询 / 有限支持 |
通过 WebSocket 连接并订阅任何市场中的任意交易品种。
# 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())分享市场数据工程、流式 API 与低延迟金融应用开发的实用内容。
在开发股票行情应用时,很多开发者一开始关注的是如何通过 API 获取实时价格。但当订阅股票数量增加,或者多个用户同时访问行情页面时,真正影响系统体验的问题通常来自两个方面:行情数据如何稳定接入,以及最新行情如何快速分发。
实时行情订阅和数据缓存,正是股票 API 系统中比较关键的两个环节。前者解决数据来源问题,后者解决高频访问问题。
传统行情接口通常采用请求模式,客户端定期调用接口获取最新数据。但股票市场价格变化频繁,如果依靠不断轮询接口获取行情,不仅会产生大量重复请求,也容易出现数据延迟。所以,实时行情系统通常会采用 WebSocket 长连接。行情服务端主动推送最新数据,客户端只需要保持连接即可持续接收价格、成交量以及盘口变化。
在实际架构中,行情数据通常不会直接发送给最终用户,而是经过中间层处理:
行情源 → 数据接入 → 行情服务 → 缓存 → 应用端
这样可以减少重复连接,同时方便后续扩展行情展示、策略计算等功能。
以 AllTick API 为例,开发者可以通过 WebSocket 订阅实时股票行情数据。相比传统接口请求方式,WebSocket 更适合处理连续变化的 Tick 数据。
简单示例:
import websocket
import json
def on_message(ws, message):
data = json.loads(message)
print(data)
def on_open(ws):
request = {
"trace": "stock_demo",
"data": {
"symbol_list": [
{
"code": "700.HK"
}
]
}
}
ws.send(json.dumps(request))
ws = websocket.WebSocketApp(
"wss://quote.alltick.co/quote-stock-b-ws-api",
on_open=on_open,
on_message=on_message
)
ws.run_forever()
实际应用中,还需要处理连接保持、断线重连以及数据校验等问题,避免网络波动导致行情中断。
实时行情数据有一个特点:更新频率高,但用户大部分时候只需要最新状态。例如行情页面展示股票价格时,通常只需要当前价格、涨跌幅和成交量。如果每一次 Tick 变化都直接写入数据库,会增加存储压力,也影响系统响应速度。因此,很多行情系统会增加缓存层,用于保存最新行情。
例如:
{
"symbol": "700.HK",
"price": 320.50,
"volume": 125000,
"timestamp": 1787041200000
}
收到新的行情数据后,系统更新缓存中的最新状态,用户查询时直接读取缓存即可。在高并发场景下,Redis 常被用于实时行情缓存。例如:
stock:quote:700.HK
通过股票代码建立独立缓存,可以快速获取对应行情。
实时行情系统除了速度,还需要保证数据准确。由于网络延迟、连接恢复等情况存在,偶尔会出现旧数据晚到的问题。如果直接覆盖缓存,可能导致行情倒退。因此,更新缓存时通常会增加时间戳判断:
if new_tick["timestamp"] > old_tick["timestamp"]:
update_cache(new_tick)
只有时间更新的数据才会覆盖旧状态。对于更复杂的行情系统,还需要结合消息队列处理数据流,让多个服务节点保持一致。
实时订阅并不是行情系统的终点。实时数据可以用于行情展示和策略计算,而经过处理后的 Tick 数据还可以进一步生成分钟 K 线、日 K 线以及历史数据,为回测和分析提供支持。因此,实时缓存和历史存储通常承担不同任务:缓存关注访问速度,数据库关注长期保存。
对于需要快速构建行情应用的开发者来说,选择稳定的实时行情 API 可以减少底层数据采集和维护成本。通过 AllTick API 提供的实时行情能力,开发者可以更加专注于交易应用和数据分析逻辑,而不需要从零搭建行情基础设施。