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。
平均回帰戦略は、量的取引における統計的アービトラージアプローチの一種です。この戦略は、資産価格が短期的な逸脱の後に長期的な平均に戻る傾向があるという考えに基づいています。基本的な前提は、価格が歴史的な平均から大きく逸脱した場合、最終的にはその平均に戻るというものです。
この戦略は、さまざまな量的手法を探求する書籍『統計的アービトラージ』で詳細に紹介されています。平均回帰取引では、トレーダーは通常、強い相関関係を持つ1組またはそれ以上の金融資産ペア(株式、先物、通貨ペアなど)を選択し、これらの資産間の価格差や距離を分析します。
典型的な平均回帰戦略には以下のステップが含まれます:
リスク
平均回帰戦略は効果的である可能性がありますが、固有のリスクを伴います。価格は短期的に回帰しない場合があるか、市場の構造的変化により新たなトレンドに突入することもあります。そのため、慎重なバックテスト、継続的なモデルの検証、およびテクニカル指標の使用が信頼性と収益性を高めるために必要です。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MeanReversionStrategyDemo {
public static void main(String[] args) {
List<Double> priceData = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
double price = generateRandomPrice();
priceData.add(price);
}
meanReversionStrategy(priceData);
}
private static double generateRandomPrice() {
return Math.random() * 100;
}
private static void meanReversionStrategy(List<Double> priceData) {
double mean = calculateMean(priceData);
for (double price : priceData) {
if (price > mean) {
System.out.println("Sell stocks. Price: " + price);
} else if (price < mean) {
System.out.println("Buy stocks. Price: " + price);
}
}
}
private static double calculateMean(List<Double> prices) {
double sum = 0.0;
for (double price : prices) {
sum += price;
}
return sum / prices.size();
}
}
import random
def generate_random_price():
return random.uniform(0, 100)
def calculate_mean(prices):
return sum(prices) / len(prices)
def mean_reversion_strategy(price_data):
mean = calculate_mean(price_data)
for price in price_data:
if price > mean:
print("Sell stocks. Price:", price)
elif price < mean:
print("Buy stocks. Price:", price)
def main():
price_data = []
for _ in range(100):
price = generate_random_price()
price_data.append(price)
mean_reversion_strategy(price_data)
if __name__ == "__main__":
main()