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用股市API获取高频行情来实现数据分析和量化
使用股市API是一种有效的方式来获取高频行情数据，以便进行行情数据分析和量化交易。Python是一种广泛应用于金融数据领域的编程语言，它提供了丰富的库和工具，可用于与股市API进行交互。通过调用股市API接口，我们可以获取实时的行情数据，包括tick数据和k线历史数据。tick数据提供了每次交易的详细信息，而k线历史数据则提供了一段时间内港股、美股、A股、沪深行情数据报价。这些数据提供沪深、香港、美国股市信，可以用于分析股市的走势和波动性，从而制定相应的交易策略。通过结合股市API和Python编程，我们可以实现自动化的数据获取和分析，为量化交易提供有力支持。
一、实时行情的重要性及获取方法
实时行情是指最近的历史行情数据，其时间越接近当前时间，对于决策具有更高的优先权。尽管人类对于几秒或几百毫秒的时间差可能不敏感，但对计算机而言，这段时间可以完成许多重要任务。
获取实时行情的主要信息包括最新价格、当前成交量和委托队列等。其他指标数据可以通过这些基本指标的交叉计算得出。例如，涨跌幅、涨跌额和换手率等指标可以通过价格和当前成交量的计算得出。
数据来源： 点击链接
备用地址：https://alltick.io
请求方式：Get（直接在浏览器打开就可以看到返回的数据）
数据格式：标准Json格式[{},...{}]
数据时效：实时更新
Github说明文档： 点击链接
二、一些常见的计算公式，在量化交易数据分析中使用
1、简单移动平均（SMA）： SMA = (P1 + P2 + ... + Pn) / n 其中，P1至Pn代表n个连续时间段内的价格，n为时间段长度。
2、指数移动平均（EMA）： EMA = (P * (2 / (n + 1))) + (EMA_previous * (1 - (2 / (n + 1)))) 其中，P为当前价格，n为时间段长度，EMA_previous为前一个时间段的指数移动平均值。
3、相对强弱指标（RSI）： RSI = 100 - (100 / (1 + RS)) 其中，RS为相对强度，计算公式为：RS = (平均上涨收盘价总和 / 平均下跌收盘价总和
4、移动平均收敛/发散指标（MACD）： MACD = 快速线（EMA快速） - 慢速线（EMA慢速） 其中，EMA快速和EMA慢速分别为指数移动平均的快速和慢速线。
5、布林带（Bollinger Bands）： 上轨 = SMA + (标准差 * K) 中轨 = SMA 下轨 = SMA - (标准差 * K) 其中，SMA为简单移动平均线，标准差为价格数据的标准差，K为参数，用于调整布林带的宽度。
三、使用量化数据接口
一旦获得了实时交易行情数据，接下来的关键步骤是编写代码来获取、处理和分析这些数据，量化交易可以使用金融数据提供商或量化平台提供的数据接口来实现这些操作。这些接口通常支持多种编程语言，包括C++、Python、Matlab、C和R等，投资者可以选择适合自己的编程语言来开发和执行量化策略。
有些量化交易软件的实时行情数据可以使用API接口直接调用，日线、分钟线可以免费开放给用户使用，甚至活跃用户也可以申请开通tick高频数据。
目前我自己在用的是QMT量化交易软件，因为QMT使用的是CPU，CPU速度相对比网速快了N个数量级，所以获取的数据尽量少的走网络IO，而更多的通过本地CPU运算就可以极大地提升行情数据获取的速度。通过网络获取一条数据再快也要用几毫秒，而几毫秒，对于CPU，已经可以处理了上万，百万条数据了。
四、Python获取实股市API数据的方法
请求实时数据
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)