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。
在短周期加密交易中,很多交易者都会遇到类似问题: 趋势刚出现时没跟上,追进去又容易遇到反转。根本原因通常不是“判断失误”,而是信号不可复现、规则不清晰。
动量交易的价值在于,它可以被拆解为明确条件 + 连续验证的结构,非常适合系统化和量化实现。
本文以 双均线 + RSI 为核心,演示如何将短线动量策略转化为可执行逻辑,并给出多语言实现示例。
用“同时满足”而不是“大致感觉”来定义信号:
空头条件逻辑完全对称。
适合量化研究、回测和原型验证。
import pandas as pd
import ta
def momentum_signal(df):
df['ma'] = df['close'].rolling(5).mean()
df['ema'] = df['close'].ewm(span=20).mean()
df['rsi'] = ta.momentum.RSIIndicator(df['close'], window=14).rsi()
long_cond = (
(df['ma'] > df['ema']) &
(df['close'] > df['ma']) &
(df['close'] > df['ema']) &
(df['rsi'] >= 50) &
(df['rsi'] <= 70)
)
short_cond = (
(df['ma'] < df['ema']) &
(df['close'] < df['ma']) &
(df['close'] < df['ema']) &
(df['rsi'] >= 30) &
(df['rsi'] <= 50)
)
df['signal'] = 0
df.loc[long_cond, 'signal'] = 1
df.loc[short_cond, 'signal'] = -1
return df
技术要点
适合撮合系统、风控引擎或实时信号模块。
public boolean isLongSignal(
double close,
double ma,
double ema,
double rsi
) {
return ma > ema
&& close > ma
&& close > ema
&& rsi >= 50.0
&& rsi <= 70.0;
}
public boolean isShortSignal(
double close,
double ma,
double ema,
double rsi
) {
return ma < ema
&& close < ma
&& close < ema
&& rsi >= 30.0
&& rsi <= 50.0;
}
工程实践建议
适合对性能要求较高的行情处理或策略模块。
struct Bar {
double close;
double ma;
double ema;
double rsi;
};
bool longSignal(const Bar& b) {
return b.ma > b.ema &&
b.close > b.ma &&
b.close > b.ema &&
b.rsi >= 50.0 &&
b.rsi <= 70.0;
}
bool shortSignal(const Bar& b) {
return b.ma < b.ema &&
b.close < b.ma &&
b.close < b.ema &&
b.rsi >= 30.0 &&
b.rsi <= 50.0;
}
适用场景
很多策略失效,并不是信号错,而是没有严格的退出规则。
常见做法:
这些规则同样可以完全程序化,而不是依赖人工判断。
在实盘或模拟中,配合稳定的实时行情 + 历史数据,可以快速完成: