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。
在量化交易和资产管理中,仅依靠单一市场的数据往往难以提供完整的策略视角。通过多资产数据分析,可以同时观察不同市场的价格波动和趋势,从而更精准地发现潜在交易机会。本文以 Python 为例,展示如何结合历史行情数据和实时 Tick 数据,对多资产进行指标分析和策略优化。
多资产分析的第一步是获取可靠的历史数据。以外汇和加密货币为例,可以通过 AllTick API 获取 OHLC 数据,并统一格式,方便后续分析:
import requests
import pandas as pd
API_URL = “https://api.alltick.co/forex/history”
API_KEY = “your_api_key_here”
symbols = [“EURUSD”, “BTCUSD”, “ETHUSD”]
dfs = []
for symbol in symbols:
params = {
“symbol”: symbol,
“interval”: “1h”,
“limit”: 500,
“apikey”: API_KEY
}
resp = requests.get(API_URL, params=params)
df = pd.DataFrame(resp.json())
df[‘timestamp’] = pd.to_datetime(df[‘timestamp’])
df[‘symbol’] = symbol
dfs.append(df)
data = pd.concat(dfs)
print(data.head())
通过统一格式处理多资产数据,可以轻松进行指标计算和策略分析。
在多资产分析中,均线(MA)、波动率(Volatility)和相对强弱指数(RSI)是常用工具,帮助判断趋势方向、市场波动幅度和超买超卖情况:
def calculate_indicators(df):
df = df.copy()
df[‘MA20’] = df[‘close’].rolling(20).mean()
df[‘MA50’] = df[‘close’].rolling(50).mean()
df[‘returns’] = df[‘close’].pct_change()
df[‘volatility’] = df[‘returns’].rolling(20).std()
delta = df[‘close’].diff()
up, down = delta.clip(lower=0), -delta.clip(upper=0)
roll_up = up.rolling(14).mean()
roll_down = down.rolling(14).mean()
rs = roll_up / roll_down
df[‘RSI’] = 100 – (100 / (1 + rs))
return df
data = data.groupby(‘symbol’).apply(calculate_indicators)
print(data[[‘symbol’,’close’,’MA20′,’MA50′,’volatility’,’RSI’]].tail())
这些指标可以提供趋势判断、波动观察和市场强弱分析的基础数据,为策略信号提供参考。
当不同资产的数据都准备好后,可以尝试发现潜在交易信号。例如,当某资产均线交叉,同时另一资产 RSI 显示超卖时,可能形成跨市场套利或对冲策略信号:
def generate_signal(df):
df[‘signal’] = 0
df.loc[df[‘MA20’] > df[‘MA50’], ‘signal’] = 1
df.loc[df[‘MA20’] < df[‘MA50’], ‘signal’] = -1
return df
signals = data.groupby(‘symbol’).apply(generate_signal)
print(signals[[‘symbol’,’close’,’MA20′,’MA50′,’RSI’,’signal’]].tail())
通过同时分析多资产指标,可以挖掘更细化的交易机会,而不仅仅依赖单一市场趋势。
历史数据可以提供趋势参考,但实时 Tick 数据能够捕捉每次价格波动,从而支持动态策略分析。通过稳定的 Tick 数据流,可以:
结合历史指标和实时 Tick 数据,可以形成完整的多资产策略分析闭环,从回测延伸到实时监控。
多资产分析的核心价值:
通过历史行情和实时 Tick 数据的结合,可以从策略测试到实时监控,构建完整的多资产策略优化流程。这种方法不仅提高了数据利用效率,也为复杂策略的验证和优化提供了可靠基础。