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。
リアルタイムFX取引システムにおいて、複数通貨ペアの同時購読は一見すると単なるスケーラビリティの問題に見える。しかし実運用に入ると、すぐにより本質的な問題が現れる。それが**データの乱順(Out-of-Order Data)**である。
特にEURUSD、GBPUSD、USDJPYのような複数ペアを同時に購読する高頻度環境では、同じ時間帯のデータであっても必ずしも時系列順に到達するとは限らない。ネットワーク遅延、サーバー側の並列処理、クライアント側のスケジューリングによって順序が崩れる。
一見すると単なる順序の乱れだが、取引システムにおいては以下に直接影響する:
本質的にはこれはデータの問題ではなく、ストリーミングシステムの一貫性問題である。
多くのFX APIのWebSocket設計は「単一接続・複数購読」である:
例えば:
これらはサーバー側では並列生成されるが、クライアント側では1本のストリームに統合される。
その結果:
複数の独立した時間軸が単一キューに強制統合される。
これにより順序の保証が崩れる。
乱順は主に4つの層で発生する:
TCPは信頼性は保証するが順序は保証しない。
結果として後のデータが先に届くことがある。
マーケットサーバーはマルチスレッド構造:
統合時に時間順には並ばない。
PythonやNode.jsでは:
そのため:
到達順 ≠ 生成順 ≠ 時刻順
単純実装では:
全symbol → 1つのon_message → 1キュー
これにより構造的順序は完全に崩壊する。
重要なのは「乱れを防ぐこと」ではなく:
クライアント側で決定的な順序を再構築すること
キーとなる要素:
streams = {
"EURUSD": Queue(),
"GBPUSD": Queue(),
"USDJPY": Queue()
}
各通貨ペアごとに独立した時間軸を維持する。
BUFFER_MS = 200
処理手順:
APIがseq_idを提供する場合:
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
これにより遅延パケットや重複データを除外できる。
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()
結果:
データは連続ストリームではなく、バースト型ストリームになる
より高度なシステムでは以下を採用する:
arrival-timeではなくイベント発生時刻を基準にする
遅延データを一定範囲まで許容する
複数通貨ペアの時間基準を統一する
乱順問題が解消されると、市場データは次のように変化する:
結果として見えるのは単なる価格ではなく:
構造化された時間システム
になる。
その上で、AllTick API のようなインフラは、単なる価格配信ではなく、エンジニアリング可能なリアルタイム時間ストリーム基盤として機能する。