SuperMind 1分钟快速实盘 入门教程 1、确保先下载好终端 并升级到最新版本 未付费的可以下载体验版本 进行仿真实盘： https://download.10jqka.com.cn/index/download/id/709 想要用真实资金账号实盘的联系论坛首页右上角的群。 作为一名在量化交易、金融数据分析领域摸爬滚打了多年的开发者，从最初为了做一个简单的股票回测系统，踩遍了免费 API 数据延迟、付费 API 对接复杂的坑，到现在能根据项目需求快速锁定合适的金融行情 API，2026 年的金融数据生态相比前几年又有了新变化 ——API 服务商的兼容性更强、轻量化对接更普及，尤其是股票（A 股 / 美股 / 港股）、外汇这类主流品种的行情 API，选择逻辑其实已经很清晰了。 下面我将分享如何根据你的实际需求，快速筛选出合适的金融行情数据 API。 一、2026 选金融行情 API 核心原则 金融行情数据的核心需求无外乎数据准确性、实时性、对接便捷性，但 2026 年随着监管和技术的升级，再加上量化交易、个人数据分析的不同场景需求，选 API 不能再只看单一维度，这 3 个原则是我踩坑后总结的「黄金标准」，优先级从高到低，新手直接照抄就行。 1. 先定场景：免费轻量分析 VS 专业量化交易 这是最基础也是最关键的一步，直接决定你选免费/付费、实时/延时 API。 个人学习/轻量数据分析：比如做月度股票走势分析、外汇汇率趋势研究，选免费/轻量付费的 API 即可，要求数据完整、对接简单，哪怕有 5-15 分钟延迟都能接受； 实盘量化交易/高频策略：必须选专业付费实时 API，要求毫秒级延迟、全市场品种覆盖、接口稳定性 99.9%以上，还要看服务商的售后技术支持（行情中断对量化交易的损失是不可逆的）。 2. 核心指标：精准度＞实时性＞品种覆盖 很多新手会先看「实时性」，但其实数据精准度才是金融分析的根基——曾经用过某免费 API，A 股复权价格计算错误，导致整个回测系统的策略结果完全失真，后续返工花了整整一周。 精准度：重点看是否包含复权数据（股票）、点差/买卖盘口（外汇）、历史 K 线补全，2026 年正规服务商都会提供「数据校准」功能，这是必看项； 实时性：股票 A 股要求「Level1 实时」（付费），免费一般是 15 分钟延时；外汇主流是「T+0 毫秒级」，注意区分「行情推送」和「主动请求」（推送更适合实时监控）； 品种覆盖：按需选择，比如做国内市场就看 A 股/港股，做跨境就看美股/外汇/期货，避免为用不到的品种买单。 3. 技术适配：优先选支持 Python/轻量化对接的 2026 年金融 API 的技术门槛已经大幅降低，Python 适配性是刚需（量化圈的主流开发语言），另外还要看 3 个点： 是否提供官方 SDK/封装函数：不用自己写底层 HTTP/WS 请求，节省对接时间，这是判断「是否好上手」的关键； 通信协议：实时行情优先选WebSocket（长连接，推送数据），历史数据用RESTful API（短连接，主动请求），2026 年正规服务商都会同时支持； 开发文档：文档是否清晰、有无代码示例、错误码是否完善——曾经对接过一个服务商，文档只有几页，报错全靠猜，直接劝退。 二、2026 主流金融行情 API 对比 结合 2026 年的市场情况，整理了目前股票、外汇领域最常用的几款 API，涵盖免费/付费、轻量/专业，优缺点都是真实使用感受，大家可以对号入座： API 服务商 覆盖品种 类型 核心优势 适合场景 踩坑点 iTick API A 股/美股/港股/外汇/期货 免费+付费 Python SDK 完善、对接极简、数据精准，免费版有基础行情 个人学习、轻量量化、金融数据分析 免费版有订阅数量限制，高频交易需选专业版 Alpha Vantage 美股/外汇/全球指数 免费+付费 全球品种覆盖广，免费版有调用次数限制 海外市场轻量分析 A 股数据薄弱，国内访问偶尔有延迟 聚宽 JoinQuant API A 股/美股/港股 免费+付费 量化平台一体化，API+回测+实盘联动 全流程量化开发 免费版调用次数有限，新手易被平台规则限制 OANDA API 外汇/贵金属 免费+付费 外汇数据专业，点差/盘口信息完整 外汇专属分析/交易 股票品种无覆盖 三、Python 实战：iTick API 对接股票/外汇行情数据 1. 获取实时行情数据 以获取英国区域 EURUSD 外汇对实时行情为例： import requests import json import datetime # 配置你的API Token token = "your_token_here" # 替换为你的实际Token # 外汇实时行情请求 url = "https://api.itick.org/forex/tick" params = { "region": "GB", # 区域：英国 "code": "EURUSD" # 货币对：欧元兑美元 } headers = { "accept": "application/json", "token": token } try: response = requests.get(url, params=params, headers=headers, timeout=1) response.raise_for_status() # 检查HTTP错误 result = response.json() if result["code"] == 0: # 状态码0表示成功 data = result["data"] # 解析返回数据 print(f"交易品种：{data['s']}") print(f"最新报价：{data['ld']}") # 转换时间戳为可读格式 timestamp = data['t'] / 1000 # 毫秒转秒 dt = datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp) print(f"数据时间：{dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')[:-3]}") # 计算反向汇率（USD兑EUR） usd_to_eur = 1 / data['ld'] if data['ld'] != 0 else 0 print(f"USD/EUR汇率：{usd_to_eur:.6f}") else: print(f"API返回错误：{result['msg']}") except requests.exceptions.Timeout: print("请求超时，请检查网络或调整超时设置") except Exception as e: print(f"接口调用异常：{str(e)}") 这段代码会返回 EUR/USD 的最新汇率，实测中英国区域 EURUSD 外汇数据延迟大约在 30 毫秒左右。对于需要持续监控的实时策略，建议使用 WebSocket 连接以减少网络开销。 2. 获取历史行情 K 线数据 import requests import pandas as pd # 历史K线数据请求 kline_url = "https://api.itick.org/forex/kline" kline_params = { "region": "GB", "code": "EURUSD", "kType": "8", # 8为日K线（1:1分钟，2:5分钟，8:日线，9:周线，10:月线） "limit": "100", # 获取最近100条 "et": "1751328000000" # 截止时间戳（可选） } headers = { "accept": "application/json", "token": token } response = requests.get(kline_url, params=kline_params, headers=headers) result = response.json() if result["code"] == 0: kline_data = result["data"] # 转换为Pandas DataFrame以便分析 df = pd.DataFrame(kline_data) # 转换时间戳 df['datetime'] = pd.to_datetime(df['t'], unit='ms') df.set_index('datetime', inplace=True) # 选择需要的列 df = df[['o', 'h', 'l', 'c', 'v']] df.columns = ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume'] print(f"获取到 {len(df)} 条历史K线数据") print(df.head()) # 计算简单的技术指标（如5日均线） df['ma5'] = df['close'].rolling(window=5).mean() # 保存到CSV文件 df.to_csv('EURUSD_daily_kline.csv') print("数据已保存到 EURUSD_daily_kline.csv") 3. 获取股票实时成交数据 对于股票数据，iTick 也提供了类似接口，仅需调整 region 和 code 参数。例如获取墨西哥股票 AMXL 的实时行情： # 股票实时行情（墨西哥市场） stock_url = "https://api.itick.org/stock/tick" stock_params = { "region": "MX", # 墨西哥市场 "code": "AMXL" # 股票代码 } response = requests.get(stock_url, params=stock_params, headers=headers) stock_data = response.json() 这种统一的接口设计让我能够在不同市场间快速切换，大幅提高了开发效率。 四、专业建议，避免踩坑 在实际使用金融数据 API 时，有几点建议能帮助你避免常见问题： 实施缓存策略非常重要。汇率和股价不会每秒都大幅变动，合理的缓存能减少 API 调用次数，提高应用响应速度。对于非高频交易场景，缓存 1-5 分钟的数据通常是安全的。 监控与告警机制必不可少。记录 API 调用的成功率、响应时间和数据质量，设置阈值告警。在实际使用中，即使是最好的服务商也可能出现短暂的服务抖动。 准备降级方案。没有 API 能保证 100%的可靠性，当主要 API 服务出现问题时，应有备用数据源或优雅降级方案。 合理控制请求频率。即使是付费 API 也有调用限制，避免不必要的频繁请求。对于实时数据，设置 100-500 毫秒的轮询间隔通常比较合理。 充分利用免费资源。大多数 API 提供商都有免费套餐或试用期，先用免费版验证核心需求，再决定是否需要升级到付费计划。 五、最后总结 2026 年的股票、外汇金融行情 API 市场，已经从「拼品种」转向「拼体验」，对于新手和个人开发者来说，不用追求最昂贵的，只选最适合自己场景的。选 API 的核心从来不是「选最好的」，而是「选最省时间的」——把更多的精力放在数据分析、策略开发上，而不是 API 对接的底层工作，这才是金融数据分析的核心逻辑。 参考文档：https://blog.itick.org/two-ma-strategy-itick-based-python-tutorial GitHub：https://github.com/itick-org/ 最近我专门针对 Supermind 平台的AI 量化代码生成平台进行了优化改进，现在效果比市面上的 DS、豆包等工具好很多。 👉 SuperMind AI量化代码生成平台 这个工具最大的特点是直接和 AI 对话就能生成完整可运行的Supermind量化策略代码。你不需要懂 Python、C# 或策略 API，只要用自然语言描述你的交易逻辑，比如：“当5日均线向上突破20日均线时买入，反向时卖出。” AI 就会自动帮你生成完整策略代码，并能直接在平台上运行。 相比于通用大模型的输出，这个平台针对量化交易进行了专门优化生成的代码结构更清晰，逻辑更准确，对策略逻辑的理解更接近量化开发者的思路，并且可用作 API 查询或策略自动生成工具 之前上线后，很多朋友反馈代码质量和可运行性都非常高，几乎不需要再手动修改。现在我们的AI量化代码生成平台已经全面支持 Supermind，你可以直接体验。如果你之前在用 DS、豆包等平台，不妨试试看这个版本，可能会刷新你对AI 写量化策略的想象。 做外汇交易的这些年，我深知实时汇率数据对交易决策、搭建个人监控工具的重要性，不管是做高频交易分析，还是搭建简易的外汇提醒系统，能稳定、高效拿到汇率数据都是刚需。但我也踩过不少坑，要么是找的 API 接口鉴权复杂、文档晦涩，光调试配置就耗大半天；要么是代码写得冗余，后期想加个逻辑都要大改；更关键的是，部分接口数据有延迟，对咱们高频交易来说完全不适用。作为常年和代码、外汇数据打交道的交易者，我一直琢磨着用最简洁的方式搞定汇率数据获取，不用在无关环节浪费时间。今天就以过来人的身份，跟各位股友、交易友们实打实分享下，我日常用 Python 通过 API 获取实时汇率的方法，全程干货，新手也能直接上手。 做外汇交易的都懂，汇率的实时性和准确性直接影响交易判断，哪怕几秒的延迟，都可能错过最佳操作时机。不管是自己做盘面的实时分析，还是搭建专属的外汇数据监控工具，自动化获取汇率数据都是必选项 —— 手动查汇率不仅效率低，还容易错过关键波动，远不如代码自动拉取来得及时、稳定，也能让我们把更多精力放在交易本身。 但找一款适配交易场景的汇率 API，真的不算容易。市面上不少接口要么需要复杂的密钥配置、权限申请，要么免费版限制多、数据更新慢，甚至有些接口返回的数格式混乱，还要花大量时间清洗。好在也有一些设计友好的 API，接口调用逻辑简单，不用在繁琐配置上绕弯，能让我们快速拿到干净、可用的汇率数据，把精力集中在交易分析和工具开发上。 正式写代码前，先把基础环境准备好，这一步很简单，也是后续操作的前提。首先要确认你的 Python 环境里安装了 requests 库，这个库是发起网络请求的核心工具，没装的话直接在终端敲下面这条命令就能完成安装： **pip install requests ** 安装完成后，就能用它来发起 API 请求、处理返回的汇率数据了，没有任何技术门槛，一步就能搞定。 接下来就是核心操作，用几行极简的 Python 代码就能实现实时汇率数据的获取。我以大家最常用的美元（USD）对欧元、英镑、日元等主流货币的汇率获取为例，直接上代码： import requests import json # 目标API接口地址 url = "https://api.alltick.co/forex/latest/USD" # 示例API # 向API发送请求 response = requests.get(url) data = response.json() # 判断请求是否成功 if response.status_code == 200: print("成功获取汇率数据！") print(json.dumps(data, indent=4, ensure_ascii=False)) else: print(f"无法获取数据，错误代码: {response.status_code}") 我简单跟大家拆解下这段代码的逻辑，都是最基础的操作，很好理解。首先通过 requests.get () 方法向指定的 API 地址发送 GET 请求，API 接收到请求后，会直接返回我们需要的实时汇率数据，整个过程全程自动化，不用手动干预；其次，API 返回的数据默认是 JSON 格式，用 response.json () 就能把它转换成 Python 可直接处理的字典对象，后续想提取某一种货币的汇率，直接按键取值就行，特别方便；最后加了一个状态码判断，请求成功（状态码 200）就打印格式化后的汇率数据，失败的话就输出错误代码，能让我们快速定位问题，不用在排错上浪费时间。 给大家看一个 API 返回的典型数据格式，特别直观，拿到手不用额外清洗就能直接用： { "base": "USD", "date": "2026-01-27", "rates": { "EUR": 0.9271, "GBP": 0.8005, "JPY": 134.23, "AUD": 1.4682 } } 从这份数据里能清晰看到，1 美元可兑换 0.9271 欧元、0.8005 英镑，还有日元、澳元等其他主流货币的实时汇率，没有冗余信息，不管是直接查看还是嵌入到自己的分析工具里，都特别便捷。 当然，对于咱们做交易的人来说，代码的稳定性比什么都重要。上面的基础代码能实现核心的汇率获取功能，但实际交易中，难免会遇到网络波动、API 调用超时、服务器临时报错这些问题，如果不做异常处理，程序很容易直接崩溃，耽误我们获取关键数据。所以我日常使用时，会在基础代码上做些优化，加入超时限制和全量的异常捕获，优化后的代码长这样： import requests from requests.exceptions import RequestException url = "https://api.alltick.co/forex/latest/USD" try: response = requests.get(url, timeout=10) # 设置超时时间为10秒 response.raise_for_status() # 如果状态码不是200，抛出异常 data = response.json() print(json.dumps(data, indent=4, ensure_ascii=False)) except RequestException as e: print(f"请求失败: {e}") 这样优化后，代码的容错性会大幅提升：设置 10 秒超时时间，避免程序一直处于无响应的等待状态；用 raise_for_status () 主动抛出非 200 的状态码异常，把各类请求错误都纳入捕获范围；再通过 RequestException 捕获所有和网络请求相关的错误，并输出具体的失败原因。就算遇到问题，我们也能快速知道问题出在哪，不会让程序莫名其妙卡死，这对咱们交易中持续、稳定获取汇率数据至关重要。 如果大家需要更丰富的汇率数据服务，比如实时汇率推送、历史汇率查询或者外汇数据流处理，一些专业的金融数据 API 也能满足这类需求，像 AllTick API 就有对应的功能，适配高频交易和外汇监控的实际使用场景。 其实说到底，用 Python 通过 API 获取实时汇率数据，核心就是把复杂的问题简单化，避开繁琐的配置和冗余的代码，用最轻量化的方式实现核心需求。对咱们高频交易者来说，这样的方法能节省大量时间，把精力集中在交易分析和决策上；对刚入门想搭建自己交易工具的朋友来说，这套逻辑简单易懂，容易上手也容易根据自己的需求改造。不管是搭建个人的外汇监控工具，还是做日常的外汇交易分析，这个方法都能直接落地使用，亲测能大幅提升汇率数据获取的效率，避开手动操作的各种麻烦。后续我也会继续分享更多汇率数据处理、交易工具搭建的干货，大家可以根据自己的交易需求灵活调整代码。 在量化交易圈子里，大家往往过度关注策略因子的挖掘，却忽视了“数据传输”这个最基础的基建工程。最近在协助团队复盘一个趋势跟踪策略时，我们发现滑点异常严重。经过排查，问题不在模型，而在数据接入的延迟上。 量化视角的痛点分析 对于做日内高频或剥头皮策略的团队来说，毫秒级的延迟就是利润的损耗。普通的REST API接口在单边行情中，往往因为网络IO阻塞而丢失关键的Tick数据。我们要解决的核心问题，是如何保证行情的连续性和即时性。 构建低延迟数据管道 为了解决这个问题，我们将数据接入层全部重构为WebSocket协议。相比于被动拉取，WebSocket的全双工通讯机制完美契合了量化交易对时效性的苛刻要求。 在筛选数据源的过程中，稳定性是第一指标。参考了类似AllTick API等成熟服务的接入标准，我们制定了一套标准化的接入模板。这套模板不仅要快，还要具备断线重连的鲁棒性。 代码实现与优化 在Python的量化架构中，我们通过异步处理来接收数据，确保主策略线程不被阻塞。通过订阅具体的交易对（如EURUSD），我们能获取包含时间戳、最新价、成交量在内的全量Tick数据。 import websocket import json # 替换为你自己的 API 密钥 api_key = "YOUR_API_KEY" # 连接到外汇数据服务 def on_message(ws, message): data = json.loads(message) print("实时数据:", data) def on_error(ws, error): print("错误:", error) def on_close(ws, close_status_code, close_msg): print("连接关闭") def on_open(ws): # 发送订阅请求，订阅欧元兑美元（EUR/USD）数据 subscribe_message = { "method": "subscribe", "params": { "symbol": "EURUSD" }, "api_key": api_key } ws.send(json.dumps(subscribe_message)) if __name__ == "__main__": ws_url = "wss://ws.alltick.co/realtime" # 替换为实际 WebSocket 地址 ws = websocket.WebSocketApp(ws_url, on_message=on_message, on_error=on_error, on_close=on_close) ws.on_open = on_open ws.run_forever() 从数据到决策的闭环 当 on_message 接收到数据包后，系统会立即触发预设的信号计算逻辑。实测显示，改用WebSocket后，从数据产生到订单触发的平均耗时降低了显著量级。对于量化从业者来说，掌握底层的数据接入能力，是脱离“黑盒工具”、迈向专业程序化交易的第一步。 引言：为什么严格止损的你，依然在亏钱？ 你是否也曾遇到过这样的困境？明明为自己设置了严格的交易纪律，坚决执行止损，却发现自己总是在股价即将反弹的最低点被精准“打掉”，随后眼睁睁看着它一路上扬。你可能会将其归咎于运气不佳，但如果这种情况反复上演，那背后可能就不是运气问题，而是一个系统性的“陷阱”。在这个由算法驱动的市场中，你曾经赖以生存的止损习惯，或许正在成为量化基金的提款密码。 1.核心洞察：你的交易习惯，早已是公开的秘密 为什么散户常用的止损策略如此容易被利用？答案很简单：因为这些策略过于模式化、过于“明显”，早已被量化模型所洞悉和利用。 量化基金最喜欢盯上的，就是以下几种常见的“明显止损策略”： ●跌破五日线、十日线 ●跌破关键的平台支撑位 ●集合竞价低开超过3%，并且在半小时内未能翻红 ●日内跌幅达到-7%等心理关口 当大量散户都在使用相同的规则时，这些止损点位就成为了流动性的聚集区。量化算法会精准地计算出在哪个价位可以触发最大规模的止损盘，然后通过程序化交易，瞬间制造价格波动来“猎杀”这些止损单。 你的这些止损习惯早就成为了量化的模型参数了，而且量化还在不断的学习进步。 在这种环境下，任何你自以为聪明的机械规则，量化都能算得一清二楚，然后毫不留情地击穿它。你想把自己变成算法去对抗算法？最终只会发现自己输得一败涂地。这种机械式的止损，已将你控制风险的初衷，转变成了暴露给对手的、可被精准收割的弱点。 2.思维转变：从“被动反应”到“主动预见” 我也曾是机械式止损的受害者。刚入行时，我坚信严格的风控纪律就是铁律，结果却是“做了不到一个月就接近”腰斩。幸运的是，我遇到了一位市场里真正的大佬，圈内人称“柚子”（顶级游资），他传授给我一套贯穿整个交易体系的止损理念。 在揭示这套理念之前，我们先回归本源：我们止损是为了什么？其实大家都知道，止损是为了保住本金，寻找下一次更好的机会，对吧？正是基于这个根本目的，他的核心思想只有两句话： 第一，交易要有主动性。 第二，止损要有预见性。 这一理念的核心转变在于：止损的目的不仅仅是为了在价格跌到某个点位时被动地保住本金，更是为了主动地在可控的亏损范围内，为下一次更好的机会保留实力。这意味着，我们必须从“价格到了就卖”的被动反应，转变为“在预设的亏损额度内主动决策”的全新模式。 3.实战策略：如何设置“预见性止损”？ 那么，如何将这种“预见性”应用到实战中呢？核心原则是：将你的止损依据从**“单笔交易的亏损百分比”转变为“固定的总亏损金额”****。** 我们用一个具体的例子来说明： 前提： 假设你的总本金是100万，你为自己设定的最大回撤目标是10%，即在这轮操作周期内，你最多能承受的亏损总金额是10万元。 现在，基于这10万元的“亏损额度”，我们来看两种截然不同的仓位情景： 情景一：半仓操作（50万持仓） 你决定投入50万元买入一只股票。在这种情况下，你的10万亏损额度对应的是这笔持仓20%的下跌空间（即：100,000元最大亏损额度 ÷ 500,000元持仓 = 20%可承受波动空间）。这意味着，在这20%的价格波动范围内，你可以结合盘面强弱和自己的理解来主动决定何时离场，而不是死守着一个固定的-5%或-7%的机械止损点。你获得了巨大的灵活性和主动权。 情景二：满仓梭哈（100万持仓） 如果你决定一把梭哈，100万全部投入。那么你的10万亏损额度只允许股价有10%的下跌空间（即：100,000元最大亏损额度 ÷ 1,000,000元持仓 = 10%可承受波动空间）。在这种极限仓位下，你没有任何灵活性可言，一旦亏损达到10%，就必须无条件地、机械地执行止损，因为你只有这一次出手机会。这清晰地展示了仓位大小如何直接决定了你的策略空间。 这种基于“固定亏损总金额”并结合仓位控制的方法，有两个显而易见的好处： ●你永远不会陷入无法挽回的绝境。 因为你的总亏损从一开始就是可控的、有上限的。 ●它能有效改变随意开仓、频繁交易的坏毛病。 因为你的每一次决策都直接与你宝贵的总风险额度挂钩，你会因此变得更加谨慎和专注。 结论：在量化的时代，请升级你的生存工具 在量化交易日益成为市场主导力量的今天，如果还沿用过去那套陈旧、机械的交易方式，只会让我们的账户“腰斩再腰斩”。真正的风险控制，不是设定一个容易被对手看穿的规则，然后被动地等待它被触发。 是时候做出改变了。请从一个被动的规则执行者，转变为一个主动的风险管理者，用更具智慧和预见性的策略来武装自己。 在市场不断进化的今天，你的交易系统，升级了吗？ 做过实盘的朋友都知道，回测也是一条完美的资金曲线，一上实盘就回撤，很大一部分原因在于“滑点”。而滑点的元凶，往往不是流动性，而是你的行情源不够“实”。 最近我在调试一个基于 Tick 数据的短期套利策略。在早期测试阶段，我发现系统的成交价格总是和触发价格有偏差。排查了一圈，发现问题出在数据获取方式上。那种定时去“问”服务器价格的方式，在高波动的非农数据发布期间，简直就是灾难——你拿到的价格，其实是上一秒的“历史”。 对于量化交易者来说，我们需要的是“流（Stream）”而不是“点（Point）”。我们需要市场发生的每一笔成交，都能实时地触发我们的策略逻辑。 我目前的架构是 Python + WebSocket。通过长连接，让行情源源不断地流入策略引擎。在数据源的选择上，稳定性大于一切。最近我在用 AllTick 做备用数据通道，测试下来发现，这种专门做即时行情的接口，在数据推送的颗粒度上确实比自己爬网页要靠谱得多。 对于量化者，代码越精简越好，降低出错概率。 pip install websocket-client requests wss://api.alltick.co/forex/realtime import websocket import json def on_message(ws, message): data = json.loads(message) print(f"{data['symbol']} | {data['price']} | {data['time']}") def on_open(ws): subscribe_msg = { "action": "subscribe", "symbols": ["EURUSD", "USDJPY"] } ws.send(json.dumps(subscribe_msg)) ws = websocket.WebSocketApp( "wss://api.alltick.co/forex/realtime", on_open=on_open, on_message=on_message ) ws.run_forever() 拿到的原始数据通常包含 symbol、price、timestamp。注意，这里的时间戳一定要对齐到本地时区，否则做时间序列分析时会很麻烦。 import csv from datetime import datetime def save_tick(data): with open("forex_tick.csv", "a", newline="") as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow([ datetime.now(), data["symbol"], data["price"] ]) 当你能同时监控四五个主流货币对，且延迟控制在毫秒级时，你会发现很多微观结构上的套利机会。比如 EURUSD 和 GBPUSD 之间的瞬间价差。 subscribe_msg = { "action": "subscribe", "symbols": ["EURUSD", "USDJPY", "GBPUSD", "AUDUSD"] } 不要让数据传输的延迟成为你策略的瓶颈。这套接入方案，我已经跑了几个月，基本能满足中小资金量的实盘需求。不管你是做趋势跟踪还是剥头皮（Scalping），搞定实时数据是第一步。 开启量化交易，你是否也卡在了第一步？ 近年来，量化交易的热度越来越高，许多人都想进入这个领域，但常常被软件、编程等看似高深的门槛吓退。很多人以为，要做量化，就必须从零开始自己搭建一套交易软件。 其实，这是一个巨大的误解。你完全不需要自己从头造“轮子”。 就像使用电脑并不需要自己会造电脑。 市面上已经有很多成熟、强大的量化软件可供选择。期货领域最常见的有文华、开拓者、一极致、无限意、金字塔等；股票量化则主要是QMT、Ptrade、同花顺这些。本文的目的，就是带你深入剖析期货领域最主流的几款软件，理清它们的优劣和收费模式，并给出一个清晰的建议，帮你“一步到位”，在工具选择上少走弯路。 核心要点：选对软件，避开新手常踩的3个“坑” 选择工具是量化之路的第一步，也是最关键的一步。选错了，不仅浪费时间精力，更可能在实盘交易中造成不必要的损失。以下是新手最容易踩的三个误区。 误区一：认为免费的就是最好的 对于刚入门的新手来说，“免费”两个字有着巨大的吸引力。市面上确实有免费的量化平台，例如正奇公司旗下的“一极致”平台和另一款“无限意”。 然而，免费并不等同于最优选择。经验告诉我们，虽然这两款软件都免费，但其中“无限意”是“不太推荐”的。为什么？因为对于严肃的交易者来说，软件的稳定性和长期可靠性远比省下一点订阅费更重要。一个不稳定的平台可能导致策略执行失败、数据延迟甚至交易中断，其潜在的“成本”远高于任何年费。 关键对比：年费 vs. 手续费加成，哪种模式更适合你？ 在付费软件中，最主流的两款——文华和开拓者——提供了不同的收费模式。了解它们的区别，才能选择最适合自己交易风格的方案。 平台 实盘收费模式 文华 年费模式，7000元起 开拓者 1.手续费上浮模式，上浮25% 2. 年费模式 (简源版本) 开拓者提供了两种选择： · 手续费上浮模式：这个模式很灵活。举个例子，你原本手续费是1块钱，那么开通开拓者实盘之后就变成了1块二毛五。 · 年费模式：它的简源版本也提供固定的年费形式，适合希望锁定成本的用户。 这两种模式各有利弊。对于交易频率非常高的短线交易者，无论是文华还是开拓者的年费模式，都能更好地控制总成本；而对于交易频率不高的长线或波段交易者，开拓者按次收取的手续费加成模式则更加灵活，没有固定的资金压力。 高手之选：为什么说“一步到位”应该首选它？ 综合考虑稳定性、功能和易用性，对于打算长期从事量化交易的朋友，推荐的优先级顺序非常明确：第一开拓者，第二文华，第三极致。 这里的首选是开拓者，原因如下： · 稳定可靠：运行十多年的老平台，经过了市场的长期检验。 · 功能强大：可以实现一些复杂的、强大的交易功能，为策略迭代提供充足空间。 · 界面友好：相对来说，界面设计对用户比较友好，上手更容易。 而文华同样是稳定的老平台，但其不同版本功能差异较大：文华8版本只能实现一些简单功能，若想实现复杂功能则需要使用文华T9，但T9的费用比较昂贵。因此，对于大多数人而言，开拓者是更直接、省心的选择。 如果想一步到位啊，就直接选开拓者省心省事。 工具只是开始，真正的挑战在于策略 选择正确的工具是成功的第一步，它能帮你扫清障碍，让你能将宝贵的时间和精力投入到真正重要的事情上——也就是交易策略的研发与优化。 现在，你已经知道了如何选择最锋利的“武器”，那么，你的第一个交易策略会是什么呢？ 在跨境量化交易与策略研究中，数据的质量、时效性与覆盖范围直接决定了回测结果的可靠性与实盘交易的有效性。从多因子模型构建、跨市场套利策略设计到高频交易执行，每一个环节都对数据接口的性能提出了明确要求。然而，量化从业者在实际工作中常面临各类数据相关问题，成为制约策略落地与效率提升的关键因素。 一、量化工作中的核心数据痛点 时效性不足：高频交易与日内回转策略对数据延迟极为敏感，哪怕 500ms 以上的延迟都可能导致套利窗口关闭，部分接口 1-3 秒的延迟完全无法满足高频场景需求； 市场覆盖局限：多数数据工具仅支持单一市场数据输出，难以支撑美股、港股联动分析或跨市场对冲策略研究，跨平台切换获取数据易导致口径不一致，影响策略逻辑验证； 服务稳定性欠缺：部分接口存在严格的请求频率限制（每日 500 次或每月 5 万次），无法满足高频数据调用需求，且间断性服务中断会破坏数据序列连续性，影响回测完整性； 运维成本过高：手动爬虫获取数据需额外投入资源进行清洗、去重与格式标准化，后续服务器维护、反爬应对等工作进一步增加了团队运营成本，降低研究效率。 这些痛点在策略研发全流程中均有体现：回测阶段因历史数据不完整或更新滞后，导致因子有效性误判；实盘阶段因数据延迟，使得策略执行偏离预期；高频调用场景下因请求限制，被迫降低数据采样频率，影响模型灵敏度。因此，选择一款兼顾实时性、稳定性、多市场覆盖与成本可控的接口工具，是量化工作的重要前提。 二、三款主流数据接口核心维度对比 为给量化从业者提供实操参考，本文选取行业内三类典型数据接口（多市场高频取向 AllTick、单一市场低频取向 Tushare、基础分析取向 AAstocks），从量化工作核心关注维度进行对比分析： 对比维度 AllTick Tushare（单一市场取向） AAstocks（基础分析取向） 实时延迟 <500ms（毫秒级） 不支持美股实时数据 1-3 秒（美股、港股） 市场覆盖 美股、港股等多市场 聚焦 A 股市场（数据覆盖全面） 美股、港股基础覆盖 历史数据支持 5 年以上完整数据（含行情、成交明细） 部分 A 股历史数据（以日线级为主） 部分美股、港股历史数据（以基础行情为主） 免费层请求速率 每秒 10 次 每日 500 次 每月 5 万次 每月 100 万次请求定价 99 美元 商务合同定价 约 300 美元 技术特性 支持 WebSocket 协议（实时推送） 适配低频批量查询 支持基础 API 查询 适配场景 多市场高频交易、跨市场套利策略 A 股低频分析、因子研究、教学场景 美股 / 港股基础分析、中低频策略回测 三、接口工具的场景化应用分析 （一）多市场高频交易与跨市场套利 AllTick 在该场景下表现出显著适配性：其毫秒级延迟可满足高频交易对数据时效性的要求，确保套利策略能及时捕捉市场定价偏差；多市场覆盖特性避免了跨平台数据整合的繁琐，减少了因数据口径差异导致的策略逻辑失真；5 年以上完整历史数据（含高频成交明细）可支撑长周期跨市场策略回测，验证策略在不同市场环境下的鲁棒性；WebSocket 实时推送功能则降低了数据获取的资源消耗，提升了策略执行效率。从成本角度看，每月 100 万次请求 99 美元的定价，对中小量化团队而言具备较高的性价比。 （二）A 股低频因子研究与教学场景 Tushare 虽不支持美股数据，但其 A 股市场数据覆盖全面，日线级及以上频率数据可满足低频因子挖掘、行业轮动策略等研究需求；免费层每日 500 次的请求限制对低频查询场景足够友好，适合初创团队或教学场景下的基础数据获取；无需为多市场功能支付额外成本，在单一 A 股研究场景下具备成本优势。需注意的是，其数据更新频率与实时性表现，不适合高频或日内交易策略。 （三）美股 / 港股基础分析与中低频策略 AAstocks 的基础市场覆盖可满足非高频场景下的行情查询与策略回测需求，适合对数据时效性要求不高的中长期趋势策略研究；操作门槛较低，无需复杂的接口配置即可完成基础数据调用。但需关注其 1-3 秒的延迟与每月 5 万次的请求限制，难以支撑高频交易；部分历史数据缺失可能影响长周期回测的完整性，且较高的定价在高频使用场景下成本压力明显。 四、量化工具选型的核心逻辑与建议 量化工具选型的核心在于 “功能与场景的精准匹配”，而非绝对的优劣判断。结合实际研究与交易需求，提出以下建议： 若核心业务为美股 / 港股高频交易、跨市场套利策略，优先选择低延迟、多市场覆盖的工具（如 AllTick），重点关注数据实时性、历史数据完整性与请求频率限制，避免因数据短板导致策略失效； 若聚焦 A 股低频因子研究、行业轮动策略或教学场景，可优先考虑 Tushare，其全面的 A 股数据与宽松的免费层限制，能以较低成本满足基础研究需求； 若仅需美股 / 港股基础行情数据进行中低频策略回测，AAstocks 可作为备选，但需提前评估历史数据完整性与定价成本是否符合预期； 选型前建议通过官方提供的测试接口进行实操验证，重点测试数据延迟、历史数据覆盖范围、接口稳定性等核心指标，结合自身策略频率与资金规模综合决策。 数据是量化交易的基石，合适的接口工具能显著提升策略研发效率与实盘执行效果。量化研究的核心竞争力源于策略本身的有效性，而优质的数据工具则是策略价值落地的重要支撑，合理选型、精准匹配，方能在复杂的跨境量化市场中提升研究与交易的确定性。 风暴中心的量化交易 在A股的亿万散户面前，长期存在着一个看不见的对手——它快如闪电，身处特权之地。近期，在市场反复拉锯、民意沸腾的背景下，两则重磅传闻如惊雷炸响，预示着这场不对等的技术游戏或将迎来终结。这些传闻背后，究竟揭示了哪些普通投资者闻所未闻的“不公平”真相？本文将深入剖析传闻中的两大核心举措，以及它们为何可能成为A股市场“拨乱反正”、迈向公平正义的关键一步。 惊人特权：藏在交易所里的“VIP服务器” 对许多市场观察者而言，包括笔者在内，这则传闻的细节令人心情沉重。它揭示了一个长期存在却不为外人道的特权：一些量化机构能够将自己的服务器直接放置在交易所内部，甚至直接租用交易所的设备。更有甚者，部分券商也参与其中，帮助其大客户将服务器安插进交易所的核心机房。 这为何是一种巨大的优势？对于分秒必争的量化交易而言，物理距离的缩短可以直接转化为速度的提升。这正是它们能实现“每秒300笔”这类超高频交易的关键原因之一。当大部分投资者的交易指令还在“路上”时，这些享有特权的机构早已完成了数轮买卖。 这种做法带来了严重的不公平性，尤其是在一个“散户高达95%以上”的市场中。一位资深市场人士的痛心之问，代表了广大散户的心声： 这直接导致的是不公平啊，中国是一个散户高达95%以上的市场，这样做不是欺负人吗？那你这隔来隔去，你这么快的速度，你挣的钱不就是我赔的钱吗？ 分析与反思： 这种“特权”不仅仅是技术上的不平等，更是对市场公平正义原则的公然侵蚀。它创造了一个信息和速度都不对等的“双轨制”赛场。因此，传闻中要求将这些服务器从交易所内撤出的措施，一旦属实，将被视为朝着建立一个公平正义的市场迈出了正确的一步。这不仅是规则的修正，更能给广大普通股民带来巨大的心理安慰。 毫秒之争：200公里的“降维打击” 第二个传闻中的限制措施，看似只是一个微小的技术调整，却可能产生颠覆性的效果：为量化交易增加200公里的物理距离延迟。 让我们将这个概念通俗化。光速是每秒30万公里，这意味着200公里的距离会产生大约“一毫秒”的延迟。这一毫秒，对于普通交易者来说微不足道，但对于依赖极致速度的量化策略而言，却是致命的。 千万不要小看这一毫秒的延迟，它“就可以让这些量化机构30%的战斗力就给它抵消了”。这意味着许多纯粹依靠速度优势抢跑、套利的策略将直接失效。 分析与反思： 这个看似微小的技术调整，实际上是一种精准的“降速”策略。它旨在削弱那些对市场流动性并无益处、纯粹依靠速度优势进行“降维打击”的交易模式。更进一步说，仅仅“降速”或许还不够。市场中已有声音呼吁，对于过去利用这种不公平优势获利的行为，是否也应追究责任？这触及了市场正义的更深层次问题，也体现出监管层可能正在从根本上思考，如何平衡技术进步与市场公平。 迈向公平，我们还要走多远？ 总结来看，无论是移除交易所内的“VIP服务器”，还是增加毫秒级的物理延迟，这两大传闻都清晰地指向了同一个目标——削弱特权，重塑公平。 尽管这些消息目前仍停留在传闻阶段，但市场的强烈呼声显然已经被监管部门听取，这正是这些传闻并非空穴来风的根本原因。然而，我们必须追问：仅仅拔掉几根网线，增加几毫秒的延迟，是否就足以根除不公的土壤？要重塑一代股民的信心，我们需要的，究竟是技术上的围堵，还是一场深刻的制度性革命？ 
