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。
**バックテスト(Backtesting)**とは、過去のデータに基づいてトレーディング戦略がどのような成績を収めていたかを検証する作業です。これは、戦略が実際に有効であるかを判断する上で非常に重要なステップです。バックテストは手動でも自動化されたシステムでも実行できますが、目的は同じであり、本番市場に投入する前に戦略の信頼性を評価することです。
バックテストの基本的な考え方は、「過去に機能した戦略は将来も機能する可能性がある」という仮定に基づいています。しかし、市場は常に変化しており、この仮定が常に正しいとは限りません。そのため、バックテストは有益な洞察を与えてくれる一方で、盲目的に信頼するべきではありません。市場の状況は短期間でも急変することがあります。バックテストを通じて、戦略の理解と最適化が進み、リアルな取引環境での成功率を高めることができます。
限界はあるものの、バックテストはリスク管理の観点から欠かせないツールです。効果が不明な戦略を実戦投入して損失を被るのを防ぐためにも、事前の検証が必要です。バックテストで良好なパフォーマンスが確認できれば、自信を持って戦略を運用できます。逆に、結果が悪ければ戦略の修正または破棄という判断が可能です。このような継続的な最適化によって、トレーディングの精度と成功率は向上していきます。
ポートフォリオ・バックテストでは、特定の資産配分が過去にどのような成績を上げたかを評価します。対象は単一の資産クラスにも、複数にまたがる場合にも対応可能です。
たとえば、株式中心のポートフォリオでは、金融、テクノロジー、製造業といった複数のセクターに分散投資するケースがあります。さらに多様なポートフォリオでは、株式、債券、REIT(不動産投資信託)、コモディティなどを組み合わせることも可能です。
ポートフォリオ・バックテストの目的は、リスクを管理するか、リターンを最大化するかといった投資家の目的に合った最適な構成を見つけることです。検証には、業績発表、スピンオフ、M&A、規制の変更、金利などのマクロ経済イベントを含む膨大な履歴データが使われます。
主な評価指標は、CAGR(年平均成長率)、標準偏差、最大ドローダウン、シャープレシオなどです。
このような分析により、最適な資産配分やウェイトを明確化できます。
バックテストは基本的に過去のデータを用いて戦略の有効性を検証します。使用するデータの期間はトレードスタイルによって異なり、長期投資家は数年分のデータが必要ですが、短期トレーダーは数週間または数か月分で十分な場合もあります。
主なステップは以下のとおりです:
1. 戦略の定義
戦略のパラメータを明確に定義します(資産クラスやチャートの時間軸など)。資産によって特性が異なるため、必要な履歴データ量も異なります。たとえば、債券の分析は20年以上、短期の為替戦略なら数週間で済むことがあります。
2. トレード機会の抽出
戦略の条件に合致するエントリー/エグジットのシグナルを洗い出し、すべての取引(勝ち・負け)を記録します。
3. 純利益の算出
取引に伴う手数料やサブスクリプション費用などを考慮し、最終的な純利益を計算します。初期資金に対する収益率もこの段階で確認します。
バックテストの結果が良好であれば、その戦略が利益を生む可能性があることを示唆します。一方、悪い場合は調整や破棄を検討します。
バックテストの結果が良くても、それだけではリアル環境での信頼性は担保できません。そこで登場するのが**フォワードテスト(ペーパートレード)**です。
いきなり実資金で取引するのではなく、まずはシミュレーション環境で実際の相場に戦略を当てはめ、検証しましょう。
**Alltick(オールティック)**は、株式、為替、先物、インデックスなどのグローバルなマーケットの履歴データを提供する、ハイパフォーマンスかつプロフェッショナル向けの金融データサービスです。世界中の主要取引所をカバーしており、正確で包括的なデータセットが利用できます。
Alltickを使えば、個人投資家から機関投資家まで、自身の戦略をより正確にバックテスト・フォワードテストし、最適化することが可能になります。
バックテストの信頼性はデータ品質に大きく依存します。不正確なデータや欠損があると、誤った結論に至る恐れがあります。
データ品質が重要な理由
量的戦略は過去のデータに基づきトレードを模倣します。データに誤りがあれば、シミュレーション全体が意味を失ってしまいます。
よくある問題点:
対処法:
オーバーフィッティングとは?
モデルがデータに“過剰適合”し、ノイズまで学習してしまう現象です。見かけ上完璧な成績を示しても、実環境では全く通用しないことがよくあります。
問題点:
防止策:
手数料、スリッページ、マーケットインパクト、保有コストなど、リアルなコストはパフォーマンスに大きな影響を与えます。
コストが重要な理由
特に高頻度取引では、取引価格のズレがリターンを大きく削る原因となります。低頻度でも大きな注文は価格を押し上げ/下げてしまうことがあります。
コストを考慮したモデル化方法:
コストを無視したリスク
年利30%と表示された戦略が、実際はコスト込みで10%未満、あるいはマイナスに転落することもあります。これは誤った判断と資源の浪費につながります。
リアルな取引に踏み出す前に、信頼できるバックテスト環境とデータ品質、正しい評価方法が不可欠です。