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。
外国為替(FX)市場は、その高い流動性と24時間取引サイクルによって、多くのトレーダーを惹きつけています。FX市場でも、定量的(クオンツ)取引戦略は非常に人気があります。以下では、Pythonで実装可能な3つの代表的なFX取引戦略を紹介します。
モメンタム戦略は、価格がある一定期間、同じ方向に動き続ける傾向があるという仮定に基づいています。モメンタムトレーダーは、最近パフォーマンスが良好な通貨ペアを買い、パフォーマンスが悪い通貨ペアを売ることで利益を狙います。
実装手順:
コード例:
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('forex_data.csv')
data['momentum'] = data['close'].pct_change(periods=20)
buy_threshold = 0.05
sell_threshold = -0.05
data['signal'] = np.where(data['momentum'] > buy_threshold, 1, 0)
data['signal'] = np.where(data['momentum'] < sell_threshold, -1, data['signal'])
data['return'] = data['close'].pct_change()
data['strategy_return'] = data['signal'].shift(1) * data['return']
この戦略は、価格が時間の経過とともに平均に回帰する傾向があるという前提に基づいています。価格が平均から大きく乖離したときに取引を行い、平均に戻る動きを狙います。
実装手順:
コード例:
data['mean'] = data['close'].rolling(window=20).mean()
data['std'] = data['close'].rolling(window=20).std()
buy_threshold = data['mean'] - 2 * data['std']
sell_threshold = data['mean'] + 2 * data['std']
data['signal'] = np.where(data['close'] < buy_threshold, 1, 0)
data['signal'] = np.where(data['close'] > sell_threshold, -1, data['signal'])
data['strategy_return'] = data['signal'].shift(1) * data['return']
トレンドフォロー戦略は、市場には長期的なトレンドが存在するという考えに基づいています。価格が重要な水準(たとえば移動平均)を突破したときに、トレンドの方向にポジションを取ります。
実装手順:
コード例:
data['short_mavg'] = data['close'].rolling(window=50).mean()
data['long_mavg'] = data['close'].rolling(window=200).mean()
data['signal'] = np.where(data['short_mavg'] > data['long_mavg'], 1, 0)
data['signal'] = np.where(data['short_mavg'] < data['long_mavg'], -1, data['signal'])
data['strategy_return'] = data['signal'].shift(1) * data['return']