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。
乔治·索罗斯(George Soros)是一位著名的投资者和慈善家,他以其在金融市场上的成功和慈善事业而闻名。克拉曼以其应用趋势追踪策略而备受瞩目,这使他成为了投资界的重要人物之一。
索罗斯的趋势追踪策略基于他的理论观点,即市场的价格不仅受基本面因素影响,还受到投资者的情绪和市场预期的影响。他认为市场上存在着非理性的波动和价格偏离,这为趋势追踪策略提供了机会。
索罗斯的趋势追踪策略的核心思想是利用市场趋势的延续性,即当市场处于上升趋势时,他会进行多头交易(买入),当市场处于下降趋势时,他会进行空头交易(卖空)。他相信,趋势在一定时间内具有惯性,即过去的趋势在一定程度上会延续下去。
索罗斯的趋势追踪策略不仅涉及买入和卖出的时机,还包括风险管理和资金管理。他注重设置止损点,以限制潜在的损失,并采用仓位管理来控制风险和资金分配。
索罗斯的趋势追踪策略在他的投资基金Quantum Fund的表现上取得了巨大成功。他在1980年代的一系列成功交易中赚取了大量回报,其中最著名的是1992年的英镑空头交易,他通过对英国货币的抛售获得了数十亿美元的利润。
值得注意的是,索罗斯的趋势追踪策略并非没有风险。市场的波动和不确定性可能导致策略的失败,并带来潜在的损失。因此,如同任何交易策略一样,风险管理和适当的资金分配对于实施趋势追踪策略至关重要。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class TrendFollowingStrategy {
public static void main(String[] args) {
int length1 = 23;
int length2 = 30;
int filter = 10;
int units = 1;
List<Double> ma1 = new ArrayList<>();
List<Double> ma2 = new ArrayList<>();
List<Boolean> cond1 = new ArrayList<>();
List<Boolean> cond2 = new ArrayList<>();
List<Integer> startbar1 = new ArrayList<>();
List<Integer> startbar2 = new ArrayList<>();
List<Double> tobuy = new ArrayList<>();
List<Double> tosell = new ArrayList<>();
// Assuming you have the necessary data for calculations
List<Double> close = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < close.size(); i++) {
double ma1Value = calculateAverage(close, i, length1);
double ma2Value = calculateAverage(close, i, length2);
ma1.add(ma1Value);
ma2.add(ma2Value);
if (close.get(i) > ma1Value && close.get(i) > ma2Value && close.get(i - 1) < Math.max(ma1.get(i - 1), ma2.get(i - 1))) {
cond1.add(true);
startbar1.add(i);
tobuy.add(close.get(i));
}
if (close.get(i) < ma1Value && close.get(i) < ma2Value && close.get(i - 1) > Math.min(ma1.get(i - 1), ma2.get(i - 1))) {
cond2.add(true);
startbar2.add(i);
tosell.add(close.get(i));
}
if (i - startbar1.get(i) > filter) {
cond1.set(i, false);
}
if (i - startbar2.get(i) > filter) {
cond2.set(i, false);
}
if (MarketPosition != 1 && cond1.get(i) && high >= tobuy.get(i) && i != startbar1.get(i)) {
Buy(units, Math.max(o, tobuy.get(i)));
}
if (MarketPosition != -1 && cond2.get(i) && low <= tosell.get(i) && i != startbar2.get(i)) {
SellShort(units, Math.min(o, tosell.get(i)));
}
}
}
private static double calculateAverage(List<Double> data, int index, int length) {
double sum = 0.0;
for (int i = index; i > index - length; i--) {
sum += data.get(i);
}
return sum / length;
}
private static void Buy(int units, double price) {
// Implement your buy logic here
}
private static void SellShort(int units, double price) {
// Implement your sell short logic here
}
}
class TrendFollowingStrategy:
def __init__(self):
self.ma1 = []
self.ma2 = []
self.cond1 = []
self.cond2 = []
self.startbar1 = []
self.startbar2 = []
self.tobuy = []
self.tosell = []
def calculate_average(self, data, index, length):
if index < length:
return None
return sum(data[index - length + 1: index + 1]) / length
def buy(self, units, price):
# Implement your buy logic here
pass
def sell_short(self, units, price):
# Implement your sell short logic here
pass
def execute_strategy(self, close, open, high, low):
length1 = 23
length2 = 30
filter = 10
units = 1
for i in range(len(close)):
ma1_value = self.calculate_average(close, i, length1)
ma2_value = self.calculate_average(close, i, length2)
self.ma1.append(ma1_value)
self.ma2.append(ma2_value)
if (
close[i] > ma1_value
and close[i] > ma2_value
and close[i - 1] < max(self.ma1[i - 1], self.ma2[i - 1])
):
self.cond1.append(True)
self.startbar1.append(i)
self.tobuy.append(high[i])
if (
close[i] < ma1_value
and close[i] < ma2_value
and close[i - 1] > min(self.ma1[i - 1], self.ma2[i - 1])
):
self.cond2.append(True)
self.startbar2.append(i)
self.tosell.append(low[i])
if i - self.startbar1[i] > filter:
self.cond1[i] = False
if i - self.startbar2[i] > filter:
self.cond2[i] = False
if (
MarketPosition != 1
and self.cond1[i]
and high[i] >= self.tobuy[i]
and i != self.startbar1[i]
):
self.buy(units, max(open[i], self.tobuy[i]))
if ( MarketPosition != -1 and self.cond2[i] and low[i] <= self.tosell[i] and i != self.startbar2[i] ): self.sell_short(units, min(open[i], self.tosell[i]))