Forex API
为 50+ 个主要、次要及异国货币对提供 Tick 级报价。
通过一个 WebSocket 和 REST API 传输 Tick 级 Forex、Crypto、Stock、Commodity 和 Index 数据。几秒钟即可获取免费密钥——无需销售沟通。
| 代码 | 资产类别 | 价格 | 实时变动 |
|---|---|---|---|
| EUR/USD 外汇欧元 / 美元 | 外汇 | - | - |
| BTC/USDT 加密货币比特币 | 加密货币 | - | - |
| ETH/USDT 加密货币以太坊 | 加密货币 | - | - |
| AAPL 股票苹果公司 | 股票 | - | - |
| XAU/USD 大宗商品现货黄金 | 大宗商品 | - | - |
| USD/JPY 外汇美元 / 日元 | 外汇 | - | - |
| NVDA 股票英伟达公司 | 股票 | - | - |
| SPX 指数标普 500 指数 | 指数 | - | - |
AllTick 覆盖的每个市场都可通过同一个统一的 REST 和 WebSocket 接口访问。
为 50+ 个主要、次要及异国货币对提供 Tick 级报价。
实时现货和衍生品数据,标准化为一个数据流。
覆盖美股、港股和 A 股市场的股票,提供成交和报价。
贵金属和能源的实时定价。
主要全球指数的基准指数值和成分股。
比较 AllTick 各个市场的覆盖范围、延迟和数据类型。
浏览产品AllTick 与典型传统行情数据供应商的对比。
| 能力 | AllTick | 典型传统供应商 |
|---|---|---|
| WebSocket 中位延迟 | 约 150ms | 400–800ms |
| 一个 API 中的资产类别 | 5(FX、Crypto、Stock、Commodities、Indices) | 1–2 |
| 可用性 SLA | 99.95% | 99.5% 或无 |
| 免费等级 | 有——即时 API 密钥 | 需要销售沟通 |
| WebSocket 流 | 原生支持 | 轮询 / 有限支持 |
通过 WebSocket 连接并订阅任何市场中的任意交易品种。
# 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())分享市场数据工程、流式 API 与低延迟金融应用开发的实用内容。

在开发工具或策略系统时,数据来源是最核心的环节。对开发者来说,重点不是理解股票本身,而是如何快速、稳定、可靠地…
在开发工具或策略系统时,数据来源是最核心的环节。对开发者来说,重点不是理解股票本身,而是如何快速、稳定、可靠地获取数据。在我实际项目中,使用股票API能够让数据接入变得非常简单,同时保证处理效率。
接入股票API的过程非常直接:
以 Python 为例:
import requests
API_KEY = “你的_API_KEY”
url = “https://api.alltick.co/v1/stock/quote”
params = {
“symbol”: “AAPL”,
“apikey”: API_KEY
}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()
print(data)
只要三步,就能得到结构化的数据,方便后续处理。这个流程在 Java、Node.js、Go 等语言中也是一致的。
实时数据适合做 监控或看板,WebSocket 是高效方式:
from websocket import create_connection
ws = create_connection(“wss://api.alltick.co/v1/stock/realtime?symbol=AAPL&apikey=你的_API_KEY”)
while True:
data = ws.recv()
print(data)
相比 HTTP 轮询,WebSocket 可以持续推送最新数据,延迟低,适合开发者需要即时响应的场景。
历史数据用于分析和验证系统逻辑,例如回测或趋势分析。请求只需指定时间范围:
params = {
“symbol”: “AAPL”,
“start”: “2025-01-01”,
“end”: “2025-01-20”,
“interval”: “1min”,
“apikey”: API_KEY
}
response = requests.get(“https://api.alltick.co/v1/stock/history”, params=params)
data = response.json()
返回的数据可以直接导入 Pandas 进行清洗和分析,轻松生成时间序列、趋势图或交易信号。
在实际开发中,股票API的接入语言可以灵活选择:
不论语言如何变化,逻辑保持一致:构造请求 → 获取数据 → 处理数据 → 集成业务逻辑。这种方式能让开发者快速搭建数据驱动系统。
这些都是开发者在项目中最常遇到的问题,掌握后可以让系统在高并发、长时间运行下依然可靠。
通过股票API,开发者可以快速获取高质量数据,把精力放在数据处理和业务逻辑上,而不是纠结于抓取、解析或维护数据源。无论是做可视化看板、回测系统,还是构建实时监控工具,API 都能让开发流程更高效、更稳定。