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。
数据这东西,有时候挺“诚实”的,但也挺让人头疼。尤其是你在看黄金价格图的时候,明明以为时间轴会平滑推进,结果某一段突然空了——像是有人悄悄把某天从历史里抹掉了一样。
做过黄金价格接口的人,大概率都见过这种情况:数据跑得好好的,突然在节假日前后出现断层。说是bug吧,好像也不完全是,说没问题吧,又确实影响分析。
很多人第一反应是接口不稳定,其实大多数时候不是。
黄金市场本身就不是那种全天候无休的交易体系,它更偏传统金融结构,和交易所时间、基准报价机制绑得很紧。市场一旦休市,本身就没有“成交价格”可以记录。
于是问题就来了:
没有成交,就没有K线。
一些黄金价格API会直接跳过非交易时段,不生成任何数据。于是时间轴看起来就“断了”。
还有一种情况是采用每日结算价机制的接口,每天只在固定时间生成一个价格快照。如果当天是节假日,那就直接空白。
另外,还有一些历史数据服务,为了让时间序列“更干净”,会主动剔除非交易日期。看起来整齐,但也更容易让人误判。
这个词听起来很专业,但本质上有点误导。
所谓节假日K线,其实大多数情况下就是——不存在的K线。
没有交易,没有价格波动,也没有市场行为发生。只是你的系统还在期待“每天都应该有一根K线”。
现实是市场并不这么运作。尤其是黄金这种受全球交易时段影响的品种,节假日就是空白。
刚开始可能只是图表上少几根线,但问题会慢慢放大:
均线计算会被拉偏,波动率模型会失真,回测结果也会开始变得不稳定。
更麻烦的是跨资产对比,比如股票数据是连续填充的,而黄金数据是跳空的,两边节奏完全不一致。
一开始只是“看起来怪”,后面就变成“结果不可信”。
很多人会用一些临时方案:
比如向前填充,把最后一个价格一直延续下去。图是平了,但市场是假的。
或者直接填零,看起来干净,但金融意义直接崩掉。
也有人用节假日日历去人工补数据,构造“假K线”。结构是完整了,但本质还是假设。
这些方法能解决展示问题,但解决不了真实性问题。
其实更健康的做法是换个思路。
缺口不是错误,而是市场状态的一部分。
可以把交易时间当成一个独立维度,而不是强行塞进自然时间轴里。
比如:
明确标记市场休市区间
避免用虚构数据填补价格
指标计算基于交易周期,而不是日历时间
这样反而更稳定。
不少黄金价格API在处理历史数据时逻辑完全不同,有的会自动平滑,有的会保留缺口,还有的介于两者之间。
这也是为什么同一套策略换个数据源结果会变的原因之一。
在一些工程实践里,像 AllTick API 这样的数据源会更强调历史结构的一致性,让节假日和非交易时段的状态更清晰,而不是“悄悄抹平”。
比较稳妥的做法通常是:
先引入交易日历,再做时间对齐,而不是直接用时间戳硬跑。
保持原始数据与分析数据分层,不要混在一起。
指标尽量基于交易会话,而不是自然日。
有时候,不处理比乱处理更安全。
节假日导致的K线缺失,看起来像问题,但其实只是市场运行方式的一部分。
金融数据本来就不是完美连续的,它背后是人,是制度,是时间安排。
真正难的不是“填补缺口”,而是系统在面对缺口时还能不能保持稳定判断。