个人量化实录：如何搞定港股T+0的毫秒级行情？

写在前面：滑点是利润的隐形杀手 各位股友、量化同仁们，大家做港股T+0或者窝轮（Warrants）的时候，有没有遇到过这种情况：看着盘口明明有量，市价单发出去，成交价却比通过软件看到的价格差了五六个价位？这就是典型的数据延时造成的滑点。大多数券商软件的行情刷新频率是3秒甚至更久，而高频机器人的速度是毫秒级的。你看着旧数据下单，自然是被收割的对象。

要想在港股这种机构扎堆的市场里抢饭吃，第一步就是升级你的“雷达”。我最近把我的策略脚本全部切换到了WebSocket模式，用的源是AllTick，实测下来，数据的鲜活度比普通行情软件快了不止一个身位。今天就把我的这套接入方案无保留分享出来。

一、告别“手动挡”，拥抱“自动挡” 以前大家可能习惯用爬虫去扒网页，那太Lo了，而且容易封号。现在是API时代。我们要做的第一步，就是像机构一样，通过代码去申请一个专属的数据接口。这不仅仅是显得专业，更是为了稳定。

import time
import json
import websocket

# 1. 设置你的 API Key (Token)
MY_TOKEN = 'YOUR_API_TOKEN_HERE' 

# 2. 设置 WebSocket 目标地址
WS_URL = 'wss://quote.alltick.io/quote-b-ws-api'

# 3. 构造鉴权 Header 或 URL 参数
ws_url_with_auth = f"{WS_URL}?token={MY_TOKEN}"

二、盯盘核心：WebSocket直连 这里的逻辑很简单：我告诉服务器“我要看汇丰（0005）”，服务器就一直盯着，只要有成交，立马告诉我。这比我每秒钟问一次“汇丰多少钱了？”要快得多，也省事得多。对于做日内波动的朋友来说，这种毫秒级的信息差就是你的利润空间。

import websocket
import json

def on_message(ws, message):
    data = json.loads(message)
    print(data)  # 输出实时行情数据

def on_open(ws):
    # 订阅港股代码为HK.0005（汇丰控股）的实时数据
    ws.send(json.dumps({
        "event": "subscribe",
        "symbol": "HK.0005",  # 港股代码
        "channel": "market_data"
    }))

if __name__ == "__main__":
    websocket.enableTrace(True)
    ws = websocket.WebSocketApp("wss://api.alltick.co/market_data",  # 使用AllTick的WebSocket URL
                                on_message=on_message,
                                on_open=on_open)
    ws.run_forever()

三、关键数据提取：价格与量能 数据拿到了，怎么用？我们最关心的无非是Price（最新价）和Volume（现手）。在我的策略里，我会监控大单的连续性。一旦短时间内连续推送多笔大单，系统就会自动触发追单信号。所以，解析代码必须快、准、狠。

response = '{"symbol": "HK.0005", "price": 123.45, "volume": 10000}'
data = json.loads(response)

price = data['price']
volume = data['volume']

print(f"汇丰控股当前价格: {price}, 成交量: {volume}")

四、那些年踩过的坑：断线重连 千万别以为连上了就万事大吉。盘中网络波动甚至交易所撮合机的小卡顿都可能导致断连。如果你的程序没有自动重连功能，等你上个厕所回来，可能已经错过了几个亿。所以我给代码加了“复活甲”。

import time

def fetch_data_with_retry():
    retries = 3
    for _ in range(retries):
        try:
            data = fetch_data_from_api()
            return data
        except Exception as e:
            print(f"请求失败: {e}, 正在重试...")
            time.sleep(2)  # 等待2秒后重试
    print("重试次数已用完，无法获取数据")

实战复盘 换了这套接入方案后，我复盘了一下最近的交割单，滑点成本降低了至少40%。工欲善其事，必先利其器，建议大家尽早把数据源升级一下。

个人量化实录：如何搞定港股T+0的毫秒级行情？

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