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。
在外汇实时行情系统里,“多货币对同时订阅”看起来只是一个扩展能力问题,但真正进入生产环境后,很快就会遇到一个更隐蔽但更致命的问题:数据乱序(Out-of-Order Data)。
尤其是在高频行情推送场景中,比如 EURUSD、GBPUSD、USDJPY 同时订阅时,你会发现同一时间窗口内的数据并不会按照“时间顺序”稳定到达,而是被网络延迟、服务端分片、甚至客户端调度打乱顺序。
表面上看只是 tick 顺序错了,但在策略系统里,这会直接影响:
本质上,这不是“数据问题”,而是流式系统的顺序一致性问题。
在外汇 API(Forex API)中,多数 WebSocket 设计都是“单连接多订阅”模式:
例如:
这些数据在服务端是并行生成的,但在客户端接收时会被压缩成一条消息流。
问题就在这里:
多条独立时间线,被强行合并成单线程消息队列。
这会导致一个很现实的现象:
同一时间戳附近的数据,在客户端看到的顺序并不可靠。
在外汇行情系统中,乱序通常来自四个层面:
TCP 保证可靠性,但不保证“业务时间顺序”。
不同 symbol 的数据包可能:
最终表现为:后发生的数据先到达
行情服务器通常是多线程/多进程结构:
合并过程不是严格按时间排序,而是“谁先进入队列谁先发送”。
在 Python / Node.js WebSocket 客户端中:
这会造成:
收到的顺序 ≠ 实际生成顺序 ≠ 时间戳顺序
很多初级实现会直接:
所有 symbol → 一个 on_message → 一个队列
结果就是:
混在同一个 FIFO 队列里,完全失去结构性顺序。
乱序不是“看起来不整齐”,而是会直接破坏交易逻辑:
例如 1秒K线:
结果 OHLC 计算错误
短周期策略依赖顺序:
一旦顺序错乱:
动量信号会被“伪波动”污染
如果报价更新顺序错乱:
要解决乱序问题,关键不是“让它不乱”,而是:
在客户端重建“确定性顺序”
通常有三种关键字段:
不要让所有数据进入同一个队列:
streams = {
"EURUSD": Queue(),
"GBPUSD": Queue(),
"USDJPY": Queue()
}
每个货币对独立维护时间线。
对每个 symbol 使用短暂 buffer:
BUFFER_MS = 200
逻辑:
from collections import defaultdict
import time
buffers = defaultdict(list)
def on_tick(symbol, tick):
buffers[symbol].append(tick)
def flush(symbol):
now = time.time() * 1000
valid = []
for t in buffers[symbol]:
if now - t["ts"] > BUFFER_MS:
valid.append(t)
valid.sort(key=lambda x: x["ts"])
buffers[symbol] = [
t for t in buffers[symbol] if t not in valid
]
return valid
如果 API 提供 seq_id(例如 AllTick 外汇流):
last_seq = {}
def check_order(symbol, tick):
seq = tick["seq"]
if symbol not in last_seq:
last_seq[symbol] = seq
return True
if seq > last_seq[symbol]:
last_seq[symbol] = seq
return True
return False # 丢弃乱序数据
这一步可以过滤掉绝大多数“回放型乱序”。
以下是一个更接近生产环境的订阅模型:
import websocket
import json
import uuid
import time
from collections import defaultdict, deque
API_KEY = "YOUR_API_KEY"
WS_URL = f"wss://quote.alltick.co/quote-b-ws-api?token={API_KEY}"
SYMBOLS = ["EURUSD", "GBPUSD", "USDJPY"]
buffers = defaultdict(deque)
last_seq = {}
def subscribe_msg():
return {
"cmd_id": 22004,
"seq_id": int(time.time()),
"trace": str(uuid.uuid4()),
"data": {
"symbol_list": [{"code": s} for s in SYMBOLS]
}
}
def on_open(ws):
ws.send(json.dumps(subscribe_msg()))
def process_tick(symbol, tick):
seq = tick.get("seq")
if seq is not None:
if symbol in last_seq and seq <= last_seq[symbol]:
return
last_seq[symbol] = seq
buffers[symbol].append(tick)
def on_message(ws, message):
msg = json.loads(message)
if msg.get("cmd_id") == 22998:
tick = msg["data"]
symbol = tick["code"]
process_tick(symbol, tick)
def start():
ws = websocket.WebSocketApp(
WS_URL,
on_open=on_open,
on_message=on_message
)
ws.run_forever(ping_interval=10)
if __name__ == "__main__":
start()
这个结构的关键点在于:
相比加密市场,外汇 API 有几个特殊性:
报价来自多个 LP(Liquidity Provider)
EURUSD vs USDTRY 差异巨大
亚洲盘 / 伦敦盘 / 美盘切换
结果就是:
数据不是连续流,而是“间歇性突发流”
更高阶的系统不会只做 reorder,而会做:
而不是 arrival-time(到达时间)
允许一定延迟窗口:
对不同货币对建立统一时间基准
当乱序问题被处理干净之后,市场数据会呈现出另一种结构:
你看到的将不是数据流,而是一个结构化时间系统:
在这一层之上,无论是做市策略、套利模型,还是风险系统,才真正具备稳定运行的基础。
而像 AllTick API这样的多资产实时行情接口,本质上提供的并不仅是数据,而是一个可以被工程化处理的“时间流入口”。