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。

配对交易策略是一种基于高频交易的策略,它通过同时买入一个资产和卖空另一个相关资产来利用它们之间的价差变化进行交…
配对交易策略是一种基于高频交易的策略,它通过同时买入一个资产和卖空另一个相关资产来利用它们之间的价差变化进行交易。该策略的核心思想是,当两个相关资产之间的价差偏离其历史均值时,存在一种趋势,即价差将回归到其均值水平。
这个策略源自于《高频交易》(High-Frequency Trading)一书中对高频交易策略的讨论。在这个策略中,交易者会选择一对或多对相关性较高的金融资产(如股票、期货、货币对等),并计算它们之间的价差。
具体而言,该策略通常包括以下步骤:
配对交易策略的关键在于选择具有相关性的金融资产、计算价差、设定阈值,并根据阈值执行相应的交易操作。这个策略依赖于高频交易的技术和算法,通常需要实时获取市场数据、快速执行交易,并在极短的时间内获得小幅利润。
需要注意的是,配对交易策略也存在一定的风险,因为资产之间的相关性可能会发生变化,导致价差持续偏离均值。此外,高频交易涉及到高速的交易执行和技术基础设施的要求,需要考虑交易成本、市场流动性等因素。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class PairsTradingStrategyDemo {
public static void main(String[] args) {
Map<String, Double> priceData = new HashMap<>(); // 存储资产价格数据
// 假设这里是两个相关资产的价格数据
priceData.put("Asset1", 100.0);
priceData.put("Asset2", 120.0);
// 执行配对交易策略
pairsTradingStrategy(priceData);
}
// 配对交易策略实现
private static void pairsTradingStrategy(Map<String, Double> priceData) { double asset1Price = priceData.get("Asset1"); double asset2Price = priceData.get("Asset2"); // 计算价差 double spread = asset1Price - asset2Price; // 设定价差阈值 double threshold = 10.0; if (spread > threshold) { // 价差超过阈值,执行卖出Asset1、买入Asset2的交易 System.out.println("Sell Asset1, Buy Asset2"); // 执行相应的交易操作 } else if (spread < -threshold) { // 价差低于阈值的负值,执行卖出Asset2、买入Asset1的交易 System.out.println("Sell Asset2, Buy Asset1"); // 执行相应的交易操作 } else { // 价差在阈值范围内,无交易信号 System.out.println("No trading signal"); } }}
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class PairsTradingStrategyDemo {
public static void main(String[] args) {
Map<String, Double> priceData = new HashMap<>(); // 存储资产价格数据
// 假设这里是两个相关资产的价格数据
priceData.put("Asset1", 100.0);
priceData.put("Asset2", 120.0);
// 执行配对交易策略
pairsTradingStrategy(priceData);
}
// 配对交易策略实现
private static void pairsTradingStrategy(Map<String, Double> priceData) {
double asset1Price = priceData.get("Asset1");
double asset2Price = priceData.get("Asset2");
// 计算价差
double spread = asset1Price - asset2Price;
// 设定价差阈值
double threshold = 10.0;
if (spread > threshold) {
// 价差超过阈值,执行卖出Asset1、买入Asset2的交易
System.out.println("Sell Asset1, Buy Asset2");
// 执行相应的交易操作
} else if (spread < -threshold) {
// 价差低于阈值的负值,执行卖出Asset2、买入Asset1的交易
System.out.println("Sell Asset2, Buy Asset1");
// 执行相应的交易操作
} else {
// 价差在阈值范围内,无交易信号
System.out.println("No trading signal");
}
}
}