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。
R-Breaker戦略は、アメリカのトレーダーでありプログラミングの専門家であるリチャード・サイデンバーグによって開発された有名な取引戦略です。この戦略は1990年代初頭に公にされました。主に先物市場で使用されており、特にS&P 500指数先物で優れた成果を上げていますが、他の金融市場にも適用可能です。R-Breakerはトレンドフォローと逆張りの要素を組み合わせており、市場の価格変動を特定し、利益を得ることを目的としています。
R-Breaker戦略は、前日の高値、安値、終値を使用して毎日計算される特定の価格レベルに基づいています。これらのレベルには以下が含まれます:
R-Breaker戦略は、これらの計算されたレベルを使用して売買の決定を行います。具体的なルールは以下の通りです:
さらに、R-Breaker戦略にはリスク管理と利益確定のためのストップロスおよび利益目標設定が含まれています。
R-Breaker戦略は、その明確なルールとさまざまな市場条件への適応性により、トレーダーの間で人気があります。しかし、すべての取引戦略と同様に、市場のボラティリティ、取引コスト、スリッページなどの要因によってパフォーマンスが影響を受ける可能性があります。したがって、この戦略は歴史的に良好な成果を上げてきましたが、トレーダーは市場分析と自分のリスクの好みに基づいて戦略を調整し、最適化する必要があります。
import java.util.List;
public class RBreakerStrategy {
public static void main(String[] args) {
List<Double> prices =
double highest = prices.stream().max(Double::compareTo).get();
double lowest = prices.stream().min(Double::compareTo).get();
double range = highest - lowest;
double buyLevel = prices.get(prices.size() - 2) + 0.1 * range;
double sellLevel = prices.get(prices.size() - 2) - 0.1 * range;
}
}
def r_breaker_strategy(prices):
highest = max(prices)
lowest = min(prices)
range = highest - lowest
buy_level = prices[-2] + 0.1 * range
sell_level = prices[-2] - 0.1 * range
prices =
r_breaker_strategy(prices)