2025 主流股票与金融数据 API 接口汇总

在数据驱动的投资时代，一个稳定高效的金融数据接口就是你的“阿拉丁神灯”。

在当今金融科技飞速发展的时代，无论是个人投资者、量化交易团队还是金融科技企业，都离不开高质量、实时的金融数据。
主流股票与金融数据.jpg

选择合适的金融数据 API 接口已成为构建交易系统、投资分析平台和量化策略的基础。本文汇总了 2025 年主流的股票与金融数据 API 接口。帮助你在这个信息爆炸的时代找到最适合的数据解决方案。

一、主流金融行情 API 对比

当前市场上的金融数据 API 各有侧重，既有侧重 A 股市场的开源接口，也有覆盖全球市场的商业服务。我们从数据覆盖范围、响应速度、易用性及成本四个核心维度进行对比。

对比维度	iTick API	Tushare API	Wind API	聚宽 API
数据覆盖	覆盖港、美、A 股（如 700、9988），支持实时报价、Tick 数据、历史 K 线	以 A 股为主，港股数据覆盖有限，实时性较弱	全球市场全覆盖，但港股实时数据延迟较高	聚焦 A 股，港股数据需额外付费开通
响应速度	实时接口响应时间 ≤100ms，批量请求无明显延迟	实时接口响应时间 200-500ms，高峰期易拥堵	专业级响应速度，但港股实时数据延迟约 300ms	A 股响应较快，港股数据响应不稳定
易用性	接口规范统一，返回格式简洁，支持 WebSocket 长连接，headers 配置简单	文档详细，但接口参数差异较大，需频繁适配	功能强大但复杂度高，需掌握专属语法	与平台策略系统深度绑定，独立使用成本高
成本	基础功能免费，高级接口按调用次数计费，性价比极高	积分制，实时数据需高积分兑换，长期使用成本上升	年费高昂，适合机构用户，个人开发者难以承受	免费额度有限，超出后按套餐付费，灵活性不足

二、金融数据 API 的核心应用场景

1、实时行情获取

实时行情是交易决策的基础，WebSocket API 在此场景下表现卓越。它通过持久连接和双向通信实现低延迟数据传输，使服务器能主动向客户端推送更新，无需反复请求，这对于追踪股市动态、接收实时加密货币价格推送和实现高频交易策略至关重要。

2、历史数据回溯分析

历史数据对于策略回测、模型训练和研究分析不可或缺。例如，EODHD 提供覆盖全球数十万标的的长期清洁历史数据，包括股息、拆股等公司行为调整，这对于准确的回测至关重要。

3、基本面分析与估值

基本面数据是价值投资和公司研究的核心。FMP 等 API 提供了结构化的财务报表、财务比率和估值指标，使开发者能够构建深入的基本面分析工具。

三、调用金融数据 API

以下示例展示如何使用 Python 调用典型的金融数据 API，并使用你提供的 headers 格式。

所有接口通用请求头规范：

注：token 需在官网注册后申请，个人开发者可快速获取免费额度。

headers = {
    "accept": "application/json",
    "token": "your_token"  # 替换为个人申请的有效token
}

1. 批量实时报价 API：快速获取多只股票最新行情

该接口支持同时查询多只港股的最新开盘价、最高价、最低价、成交量等核心数据，适用于行情监控场景。

接口地址：https://api.itick.org/stock/quotes?region=HK&codes=700,9988
请求参数：region（市场区域，必填，HK 为港股）；codes（股票代码，必填，多只以逗号分隔）
返回示例：

{
  "code": 0, // 0表示请求成功，非0为错误码
  "msg": null, // 错误信息，成功时为null
  "data": {
    "700": {
      "s": "700", // 股票代码
      "ld": 567, // 最新价
      "o": 571, // 开盘价
      "h": 572, // 最高价
      "l": 560.5, // 最低价
      "t": 1754554089000, // 数据时间戳（毫秒）
      "v": 16940382, // 成交量
      "tu": 9595241622.71, // 成交金额
      "ts": 0
    },
    "9988": {
      "s": "9988",
      "ld": 119.2,
      "o": 119.1,
      "h": 119.8,
      "l": 117.9,
      "t": 1754554089000,
      "v": 66845112,
      "tu": 7959246749.6,
      "ts": 0
    }
  }
}

2. 批量股票实时 Tick API：高频获取交易明细

Tick 数据是高频交易策略的核心数据，该接口提供毫秒级别的股票成交明细，支持多只股票同时查询。

接口地址：https://api.itick.org/stock/ticks?region=HK&codes=700,9988
请求参数：region（必填，HK）；codes（必填，多只逗号分隔）
返回示例：

{
  "code": 0,
  "msg": null,
  "data": {
    "700": {
      "s": "700", // 股票代码
      "ld": 567, // 最新成交价格
      "t": 1754554087000, // 成交时间戳（毫秒）
      "v": 1134500 // 该笔成交成交量
    },
    "9988": {
      "s": "9988",
      "ld": 119.2,
      "t": 1754554087000,
      "v": 3931400
    }
  }
}

3. 批量历史数据 API：获取指定周期的 K 线数据

支持获取不同周期（如 1 分钟、5 分钟、日 K 等）的历史 K 线数据，用于策略回测与历史走势分析。

接口地址：https://api.itick.org/stock/klines?region=HK&codes=700,9988&kType=2&limit=50
请求参数：region（必填）；codes（必填）；kType（周期类型，必填，2 代表 5 分钟线）；limit（数据条数，可选，默认 50）
返回示例：

{
  "code": 0,
  "msg": null,
  "data": [
    {
      "tu": 56119888070.5, // 成交金额
      "c": 534.5, // 收盘价
      "t": 1741239000000, // 时间戳
      "v": 104799385, // 成交量
      "h": 536, // 最高价
      "l": 534.5, // 最低价
      "o": 535 // 开盘价
    }
  ]
}

4. 股票 WebSocket API：实时推送行情数据

相较于 HTTP 接口的轮询方式，WebSocket 可实现行情数据的主动推送，降低延迟与服务器压力，适用于实时交易监控场景。

连接地址：wss://api.itick.org/stock
订阅参数：

{
  "ac": "subscribe", // 操作类型，订阅为subscribe
  "params": "700$HK,9988$HK", // 订阅股票，格式为“代码$区域”，多只逗号分隔
  "types": "depth,quote" // 订阅数据类型，depth为盘口，quote为报价
}

四、Python 快速调用代码示例

以下提供 HTTP 接口（实时报价、历史数据）与 WebSocket 接口的完整 Python 调用代码，开发者可替换 token 后直接运行。

1. 依赖库安装

调用 HTTP 接口需安装 requests 库，WebSocket 接口需安装 websockets 库，执行以下命令安装：

pip install requests websockets

2. HTTP 接口调用示例（实时报价+历史数据）

import requests
import time
from datetime import datetime

# 通用配置
HEADERS = {
    "accept": "application/json",
    "token": "your_token"  # 替换为个人token
}
REGION = "HK"
CODES = "700,9988"  # 腾讯控股、阿里巴巴-SW

def get_real_time_quotes():
    """获取批量实时报价"""
    url = f"//api.itick.org/stock/quotes?region={REGION}&codes={CODES}"
    try:
        response = requests.get(url, headers=HEADERS, timeout=5)
        response.raise_for_status()  # 抛出HTTP请求异常
        data = response.json()
        if data["code"] == 0:
            print("=== 批量实时报价 ===")
            for stock_code, stock_data in data["data"].items():
                # 转换时间戳为可读时间
                data_time = datetime.fromtimestamp(stock_data["t"] / 1000).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
                print(f"股票代码：{stock_code}")
                print(f"最新价：{stock_data['ld']} | 开盘价：{stock_data['o']} | 最高价：{stock_data['h']} | 最低价：{stock_data['l']}")
                print(f"成交量：{stock_data['v']} | 成交金额：{stock_data['tu']:.2f} | 数据时间：{data_time}")
                print("-" * 50)
        else:
            print(f"请求失败：{data['msg']}")
    except Exception as e:
        print(f"接口调用异常：{str(e)}")

def get_historical_klines(k_type=2, limit=50):
    """获取历史K线数据"""
    url = f"//api.itick.org/stock/klines?region={REGION}&codes={CODES}&kType={k_type}&limit={limit}"
    try:
        response = requests.get(url, headers=HEADERS, timeout=5)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()
        if data["code"] == 0:
            print(f"=== 历史K线数据（kType={k_type}，{limit}条） ===")
            for kline in data["data"]:
                kline_time = datetime.fromtimestamp(kline["t"] / 1000).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
                print(f"时间：{kline_time}")
                print(f"开盘价：{kline['o']} | 最高价：{kline['h']} | 最低价：{kline['l']} | 收盘价：{kline['c']}")
                print(f"成交量：{kline['v']} | 成交金额：{kline['tu']:.2f}")
                print("-" * 50)
        else:
            print(f"请求失败：{data['msg']}")
    except Exception as e:
        print(f"接口调用异常：{str(e)}")

if __name__ == "__main__":
    get_real_time_quotes()
    time.sleep(2)  # 避免请求过于频繁
    get_historical_klines(k_type=2, limit=10)

3. WebSocket 接口调用示例（实时推送）

import asyncio
import websockets
import json
from datetime import datetime

# 通用配置
WS_URL = "wss://api.itick.org/stock"
HEADERS = {
    "accept": "application/json",
    "token": "your_token"  # 替换为个人token
}
# 订阅参数
SUBSCRIBE_PARAMS = {
    "ac": "subscribe",
    "params": "700$HK,9988$HK",
    "types": "depth,quote"
}

async def connect_websocket():
    """连接WebSocket并接收实时数据"""
    async with websockets.connect(WS_URL, extra_headers=HEADERS) as websocket:
        # 发送订阅请求
        await websocket.send(json.dumps(SUBSCRIBE_PARAMS))
        print("已发送订阅请求，等待接收数据...")

        # 循环接收数据
        while True:
            response = await websocket.recv()
            data = json.loads(response)
            # 解析并打印数据
            print("\n=== 实时推送数据 ===")
            print(f"接收时间：{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')[:-3]}")
            print(f"数据内容：{json.dumps(data, indent=2, ensure_ascii=False)}")

if __name__ == "__main__":
    try:
        asyncio.run(connect_websocket())
    except KeyboardInterrupt:
        print("用户终止程序")
    except Exception as e:
        print(f"WebSocket连接异常：{str(e)}")

五、使用建议与注意事项

token 管理：token 是接口访问的凭证，需妥善保管，避免泄露；若发现异常调用，及时在官网重置 token。
请求频率控制：免费用户需遵守接口请求频率限制（具体可参考官网文档），避免过度请求导致账号受限；批量请求时建议增加时间间隔。
数据解析适配：不同股票的字段可能存在差异（如部分股票无成交数据），代码中需增加异常处理，避免程序崩溃。
WebSocket 重连机制：网络波动可能导致 WebSocket 连接断开，生产环境中建议添加重连逻辑，确保数据接收的连续性。

总结

2025 年的金融数据 API 市场呈现出多元化、专业化和细分化的特点。从国际巨头 Bloomberg、Refinitiv 到国内领先的 Wind、同花顺，再到各具特色的细分领域提供商，每个 API 都有其独特的定位和优势。
选择合适的金融数据 API 时，关键不是寻找“最强大”的，而是寻找“最适合”你特定需求和预算的。无论是构建实时交易系统、进行长期回测，还是开发基本面分析工具，现在都有专门优化的 API 解决方案。
通过本文介绍的各类 API 和 Python 示例代码，你可以根据自己的具体需求开始构建数据驱动的金融应用。在金融市场中，优质、及时的数据往往是成功决策的基础，而选择合适的 API 就是获取这一基础的关键第一步。

温馨提示：本文提供的代码示例仅供参考，正式使用请根据官方文档修改

https://github.com/itick-org

参考文档：https://docs.itick.org/rest-api/stocks/stock-klines

2025 主流股票与金融数据 API 接口汇总

2025 主流股票与金融数据 API 接口汇总

一、主流金融行情 API 对比

二、金融数据 API 的核心应用场景

1、实时行情获取

2、历史数据回溯分析

3、 基本面分析与估值

三、调用金融数据 API

1. 批量实时报价 API：快速获取多只股票最新行情

2. 批量股票实时 Tick API：高频获取交易明细

3. 批量历史数据 API：获取指定周期的 K 线数据

4. 股票 WebSocket API：实时推送行情数据

四、Python 快速调用代码示例

1. 依赖库安装

2. HTTP 接口调用示例（实时报价+历史数据）

3. WebSocket 接口调用示例（实时推送）

五、使用建议与注意事项

总结

评论

3、基本面分析与估值