印度尼西亚数据源对接技术指南

一、数据源全景概述

印度尼西亚作为东南亚最大经济体，其数据生态覆盖金融、产业、人口等多个维度。StockTV提供全链路印尼数据解决方案，涵盖以下核心领域：

数据类型	覆盖范围	更新频率	典型应用场景
金融市场数据	IDX交易所股票/债券/衍生品	实时	量化交易、资产监控
宏观经济指标	GDP/CPI/外汇储备等	日/月	经济分析、政策研究
企业工商信息	700万+注册企业	每日	风险控制、商业尽调
行业数据包	矿业/农业/制造业等28个行业	季度	市场趋势分析
地理空间数据	行政区划/基础设施图层	年	GIS系统开发

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二、技术对接方案

1. 认证与初始化

1.1 获取访问凭证

# 通过OAuth2.0获取访问令牌
curl -X POST https://auth.stocktv.top/token 
  -H "Content-Type: application/json"
  -d '{
    "client_id": "YOUR_CLIENT_ID",
    "client_secret": "YOUR_SECRET",
    "grant_type": "client_credentials"
  }'

1.2 环境配置

# Python SDK初始化
from stocktv import IndonesiaDataClient

client = IndonesiaDataClient(
    api_key="your_api_key",
    region="id_ID",  # 本地化配置
    timeout=30,
    retries=3
)

2. 核心数据接口

2.1 金融市场数据流

WebSocket实时订阅协议

// 建立实时数据连接
const ws = new WebSocket('wss://realtime.stocktv.top/id?token=YOUR_TOKEN');

ws.onmessage = (event) => {
  const data = JSON.parse(event.data);
  // 数据结构示例
  {
    "ticker": "BBCA.JK",    // 股票代码
    "exchange": "IDX",      // 交易所
    "last_price": 7850,     // 最新价格（印尼盾）
    "volume": 1250000,      // 成交量
    "bid_ask": [            // 十档盘口
      {price:7845, qty:2500},
      {price:7840, qty:1800},
      ...
    ],
    "timestamp": 1719984000 // 纳秒级时间戳
  }
};

2.2 批量获取历史数据

# 获取上市公司财务数据
response = client.get_financials(
    symbols=["BBCA.JK", "TLKM.JK"],
    fields=["revenue", "net_income", "eps"],
    frequency="quarterly",
    start_date="2023-01-01",
    end_date="2024-03-31"
)

# 数据结构
{
  "BBCA.JK": [
    {
      "period": "2023Q1",
      "revenue": 32.5,      // 单位：万亿印尼盾
      "net_income": 7.2,
      "eps": 320.5
    },
    {...}
  ]
}

2.3 企业信息检索

-- 使用GraphQL查询企业图谱
query {
  company(search: "PT Telekomunikasi Indonesia") {
    legal_id
    business_license
    shareholders {
      name
      percentage
    }
    subsidiaries {
      name
      registered_capital
    }
    risk_factors {
      litigation_count
      credit_rating
    }
  }
}

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三、数据处理规范

1. 数据标准化

数据类型	处理规则	示例
货币金额	转换为IDR基础单位（无小数位）	1.2万盾 → 12000
日期时间	ISO8601格式带时区	2024-05-20T15:30:00+07:00
企业名称	保留原始印尼语名称+英文对照	PT Gudang Garam Tbk (盐仓集团)

2. 异常值处理策略

// Java数据校验示例
public class DataValidator {
  private static final Map<String, Range> VALID_RANGES = Map.of(
    "stock_price", new Range(50, 1000000),   // IDX股票合理价格区间
    "gdp_growth", new Range(-10.0, 15.0)     // GDP波动阈值
  );

  public boolean validate(String dataType, double value) {
    return VALID_RANGES.get(dataType).contains(value);
  }
}

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四、合规性要求

1. 数据使用授权

• 金融数据需签署《IDX Market Data Agreement》
• 企业数据遵守《印尼个人数据保护法》（PDP Law）
• 地理数据遵循BIG（印尼地理信息局）许可

2. 存储规范

数据类型	保留期限	加密要求
交易数据	7年	AES-256+HSM
企业敏感信息	3年	同态加密
地理数据	永久	数字水印

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五、最佳实践案例

场景：构建印尼零售业分析系统

1. 数据接入：

   # 获取零售行业数据集
   retail_data = client.get_industry_data(
       sector="retail",
       metrics=["foot_traffic", "same_store_sales"],
       geography_level="province"
   )

2. 数据增强：

   # 合并宏观经济指标
   merged_data <- retail_data %>%
     left_join(macro_data, by=c("province", "year")) %>%
     mutate(purchasing_power = gdp_per_capita * 0.3 + inflation * (-0.2))

3. 智能分析：

   # 使用Prophet进行销售预测
   from prophet import Prophet
   
   model = Prophet(interval_width=0.95)
   model.fit(retail_data[['ds', 'y']])
   forecast = model.make_future_dataframe(periods=365)

4. 可视化呈现：

   // 使用ECharts绘制热力图
   echarts.registerMap('IDN', indonesiaGeoJSON);
   const option = {
     visualMap: {min: 0, max: 1e6},
     series: [{
       type: 'map',
       map: 'IDN',
       data: provinceSalesData
     }]
   };

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六、技术支持

• 官方文档中心：developer.stocktv.id

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通过本方案，开发者可在3个工作日内完成印尼多源数据的集成对接，满足从实时监控到深度分析的全场景需求。建议采用模块化架构设计，结合本地缓存和流处理技术，以应对印尼网络基础设施的特殊性。