一、前言
1、在量化交易中，行情数据是至关重要的。量化交易是利用算法和数学模型进行交易决策的过程，而行情数据是提供市场信息的基础，为了实现这一目标，许多开发者和交易者依赖于各种免费股票数据API，股票数据API还需要包含股票价格、成交量、市值、股票tick数据以及其他与交易相关的数据，
2、但是问题来了，在众多语言中，那种最快最适合？无疑是Python语言，Python语言接入股票数据API的好处是简单易用：Python是一种高级、可读性强且易学的编程语言，具有简洁的语法和丰富的标准库。下面将通过这个方法开展，让各位需要股票数据API来做量化交易的战友们提供一些帮助。
二、实战-通过python语言接入实时股票行情数据的步骤
2.1 请求K线数据
各类K线数据用于策略的回测，具体的策略此处不谈，下面直接介绍使用AllTick的已经封装好的API直接调用做为例子，下面上代码:
免费注册token：https://alltick.co
项目在github上：https://github.com/alltick/realtime-forex-crypto-stock-tick-finance-websocket-api
import time
import requests
import json
# Extra headers
test_headers = {
'Content-Type':'application/json'
}
'''
github：https://github.com/alltick/realtime-forex-crypto-stock-tick-finance-websocket-api
申请免费token：https://alltick.co/register
官网：https://alltick.co
将如下JSON进行url的encode，复制到http的查询字符串的query字段里
{"trace":"python_http_test1","data":{"code":"AAPL.US","kline_type":1,"kline_timestamp_end":0,"query_kline_num":2,"adjust_type":0}}
'''
test_url1 = 'https://quote.tradeswitcher.com/quote-stock-b-api/kline?token=e945d7d9-9e6e-4721-922a-7251a9d311d0-1678159756806&query=%7B%22trace%22%3A%22python_http_test1%22%2C%22data%22%3A%7B%22code%22%3A%22AAPL.US%22%2C%22kline_type%22%3A1%2C%22kline_timestamp_end%22%3A0%2C%22query_kline_num%22%3A2%2C%22adjust_type%22%3A0%7D%7D'
resp1 = requests.get(url=test_url1, headers=test_headers)
# Decoded text returned by the request
text1 = resp1.text
print(text1)2.2 请求最新成交报价数据
获取最新成交报价数据对于量化策略的分析和判断至关重要。接下来，我将分享如何直接获取这些数据的代码示例：
import time
import requests
import json
# Extra headers
test_headers = {
'Content-Type':'application/json'
}
'''
github：https://github.com/alltick/realtime-forex-crypto-stock-tick-finance-websocket-api
申请免费token：https://alltick.co/register
官网：https://alltick.co
将如下JSON进行url的encode，复制到http的查询字符串的query字段里
{"trace":"python_http_test2","data":{"symbol_list":[{"code": "700.HK"},{"code": "UNH.US"},{"code": "600416.SH"}]}}
'''
test_url1 = 'https://quote.tradeswitcher.com/quote-stock-b-api/trade-tick?token=e945d7d9-9e6e-4721-922a-7251a9d311d0-1678159756806&query=%7B%22trace%22%3A%22python_http_test2%22%2C%22data%22%3A%7B%22symbol_list%22%3A%5B%7B%22code%22%3A%20%22700.HK%22%7D%2C%7B%22code%22%3A%20%22UNH.US%22%7D%2C%7B%22code%22%3A%20%22600416.SH%22%7D%5D%7D%7D'
resp1 = requests.get(url=test_url1, headers=test_headers)
# Decoded text returned by the request
text1 = resp1.text
print(text1)上面代码中symbol_list是可以同时传入多个的,分别传入不同的市场的产品也是可以的。
2.3、获取最新盘口报价数据
import time
import requests
import json
# Extra headers
test_headers = {
'Content-Type':'application/json'
}
'''
github：https://github.com/alltick/realtime-forex-crypto-stock-tick-finance-websocket-api
申请免费token：https://alltick.co/register
官网：https://alltick.co
将如下JSON进行url的encode，复制到http的查询字符串的query字段里
{"trace":"python_http_test2","data":{"symbol_list":[{"code": "700.HK"},{"code": "UNH.US"},{"code": "600416.SH"}]}}
'''
test_url1 = 'https://quote.tradeswitcher.com/quote-stock-b-api/depth-tick?token=e945d7d9-9e6e-4721-922a-7251a9d311d0-1678159756806&query=%7B%22trace%22%3A%22python_http_test2%22%2C%22data%22%3A%7B%22symbol_list%22%3A%5B%7B%22code%22%3A%20%22700.HK%22%7D%2C%7B%22code%22%3A%20%22UNH.US%22%7D%2C%7B%22code%22%3A%20%22600416.SH%22%7D%5D%7D%7D'
resp1 = requests.get(url=test_url1, headers=test_headers)
# Decoded text returned by the request
text1 = resp1.text
print(text1)上面代码中symbol_list是可以同时传入多个的,分别传入不同的市场的产品也是可以的。
2.4、通过websockety订阅获取实时股票行情数据
import json
import websocket # pip install websocket-client
'''
github：https://github.com/alltick/realtime-forex-crypto-stock-tick-finance-websocket-api
申请免费token：https://alltick.co/register
官网：https://alltick.co
'''
class Feed(object):
def __init__(self):
self.url = 'wss://quote.tradeswitcher.com/quote-stock-b-ws-api?token=e945d7d9-9e6e-4721-922a-7251a9d311d0-1678159756806' # 这里输入websocket的url
self.ws = None
def on_open(self, ws):
"""
Callback object which is called at opening websocket.
1 argument:
@ ws: the WebSocketApp object
"""
print('A new WebSocketApp is opened!')
# 开始订阅（举个例子）
sub_param = {
"cmd_id": 22002,
"seq_id": 123,
"trace":"3baaa938-f92c-4a74-a228-fd49d5e2f8bc-1678419657806",
"data":{
"symbol_list":[
{
"code": "700.HK",
"depth_level": 5,
},
{
"code": "UNH.US",
"depth_level": 5,
},
{
"code": "600416.SH",
"depth_level": 5,
}
]
}
}
#如果希望长时间运行，除了需要发送订阅之外，还需要修改代码，定时发送心跳，避免连接断开，具体查看接口文档
sub_str = json.dumps(sub_param)
ws.send(sub_str)
print("depth quote are subscribed!")
def on_data(self, ws, string, type, continue_flag):
"""
4 argument.
The 1st argument is this class object.
The 2nd argument is utf-8 string which we get from the server.
The 3rd argument is data type. ABNF.OPCODE_TEXT or ABNF.OPCODE_BINARY will be came.
The 4th argument is continue flag. If 0, the data continue
"""
def on_message(self, ws, message):
"""
Callback object which is called when received data.
2 arguments:
@ ws: the WebSocketApp object
@ message: utf-8 data received from the server
"""
# 对收到的message进行解析
result = eval(message)
print(result)
def on_error(self, ws, error):
"""
Callback object which is called when got an error.
2 arguments:
@ ws: the WebSocketApp object
@ error: exception object
"""
print(error)
def on_close(self, ws, close_status_code, close_msg):
"""
Callback object which is called when the connection is closed.
2 arguments:
@ ws: the WebSocketApp object
@ close_status_code
@ close_msg
"""
print('The connection is closed!')
def start(self):
self.ws = websocket.WebSocketApp(
self.url,
on_open=self.on_open,
on_message=self.on_message,
on_data=self.on_data,
on_error=self.on_error,
on_close=self.on_close,
)
self.ws.run_forever()
if __name__ == "__main__":
feed = Feed()
feed.start()上面的代码展示了如何通过API订阅实时股票数据。在代码中，symbol_list表示你要订阅的产品列表，你可以同时传入多个市场的多个产品进行订阅。通过设置cmd_id为22002，你可以订阅盘口数据，而设置cmd_id为22004时，则是订阅成交报价数据。一旦订阅成功，实时股票行情数据就会不断地推送过来，并且是实时更新的。
三、总结
这种方法为股票量化交易提供了一种免费获取实时股票数据的途径。通过订阅数据，你可以及时获取到最新的市场行情，为你的量化交易策略提供支持和决策依据。无论是分析价格走势、计算指标还是进行交易信号的生成，实时数据的获取对于量化交易至关重要。
要注意的是，订阅实时股票数据需要确保代码的稳定性和可靠性。你应该处理连接中断、数据异常等情况，并进行相应的错误处理和容错机制。同时，还要了解数据提供商的使用限制和许可要求，遵守相关的使用条款和规定。
综上所述，通过上述代码示例和订阅实时股票数据的方法，你可以免费获取并实时接收股票行情数据。这为量化交易提供了一个经济实惠且可行的途径，帮助你更好地进行交易决策和策略优化。记住，在实践中，要不断学习和改进你的量化交易系统，以适应不断变化的市场环境。
好了。今天的技术干货就分享到这里，感谢大家支持。
python
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