想進行量化分析卻不知道從何入手？本文將教你一步步利用 股票 API 構建一個完整的自動化回測系。無論是股票實時行情的監控，還是通過股票 API 和高頻股票實時報價 API 進行策略開發，股票行情 api 和股票實時報價 API 都能提供強有力的支持。作為金融 api 和金融行情數據 API 的一部分，這些接口不僅覆蓋股指期貨和美國股市行情，還能無縫接入納斯達克交易所（Nasdaq），幫助交易者進行纏論回測等高級量化分析。本文將基於 Python 語言，以 iTick API 為例詳細介紹如何對接股票 API，獲取 Nasdaq 股票數據，並應用於纏論回測策略。

一、選擇合適的 API 選擇？

iTick：定位更偏向於專業與易用性的平衡。它強調為全球市場（如美股、歐股、港股、亞太市場等）提供毫秒級延遲的實時數據，並支持 WebSocket 推送。對於既需要一定數據質量又看重成本的開發者。它也提供永久免費套餐，免費套餐通常包含一定量的基礎實時數據和歷史數據調用，高級套餐可獲取更多的調用頻次，在免費或低成本模式下是一個值得考慮的選擇

Polygon.io：在這方面是專業的代表。它直接對接交易所數據源，提供低延遲（毫秒級）的實時行情、盤前盤後數據、甚至 Level 2 深度數據。其數據質量高，是構建嚴肅交易系統的選擇。雖然提供免費試用套餐，但其核心價值在於付費服務。免費套餐通常有較嚴格的頻率和功能限制，付費套餐價格較高，預算允許的話它是不錯的選擇。

Alpha Vantage：其免費版本的實時數據通常有延遲（如 15 分鐘）。它更側重於提供廣泛的歷史數據和大量內置技術指標（如 SMA、RSI），對於回測和學習非常方便，學習研究與策略原型。豐富的免費歷史數據和內嵌技術指標，能讓你快速驗證想法，是學術研究和小型個人項目的理想起點，適合入門和低頻使用。但當超出免費限制或需要實時數據時，則需要付費

二、iTick API 接口概覽

在使用前，需要在 itick 官方平台註冊賬號並獲取 API Token。注意，所有請求需攜帶"token"頭部。

基於提供的文檔，以下是關鍵接口：

1. 批量歷史 K 線查詢 (/stock/klines)：獲取歷史 OHLCV 數據，用於回測。
2. 批量實時報價 (/stock/quotes)：獲取最新價、漲跌幅等。
3. 批量實時盤口 (/stock/depths)：獲取買賣盤口深度。
4. 批量實時成交 (/stock/ticks)：獲取逐筆成交數據。
5. WebSocket 實時推送：用於訂閲實時報價、盤口和成交。

對於納斯達克，region 參數設為"US"，codes 如"AAPL,TSLA"。

三、Python 實現：獲取歷史數據並進行纏論回測

步驟 1：安裝依賴

使用 requests 庫發送 HTTP 請求，pandas 處理數據：

pip install requests pandas numpy

步驟 2：獲取歷史 K 線數據

使用/stock/klines 接口，查詢 AAPL 的 5 分鐘 K 線（kType=2），limit=1000 條，region=US。

import requests
import pandas as pd

# API配置
BASE_URL = "https://api.itick.org"
TOKEN = "your_token"  # 替換為你的API Token

def get_historical_klines(region, codes, ktype, limit, et=None):
    url = f"{BASE_URL}/stock/klines?region={region}&codes={codes}&kType={ktype}&limit={limit}"
    if et:
        url += f"&et={et}"

    headers = {
        "accept": "application/json",
        "token": TOKEN
    }

    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        if data["code"] == 0:
            # 以AAPL為例，提取數據
            klines = data["data"].get(codes.split(',')[0], [])
            df = pd.DataFrame(klines)
            df['t'] = pd.to_datetime(df['t'], unit='ms')  # 時間戳轉日期
            return df[['t', 'o', 'h', 'l', 'c', 'v']]  # OHLCV
        else:
            print("API Error:", data["msg"])
    else:
        print("HTTP Error:", response.status_code)
    return None

# 示例：獲取AAPL的最近1000條5分鐘K線
df_klines = get_historical_klines("US", "AAPL", 2, 1000)
if df_klines is not None:
    print(df_klines.head())

響應數據示例（JSON 格式）：

{
  "code": 0,
  "msg": null,
  "data": {
    "AAPL": [
      {
        "tu": 56119888070.5,
        "c": 534.5,
        "t": 1741239000000,
        "v": 104799385,
        "h": 536,
        "l": 534.5,
        "o": 535
      }
    ]
  }
}

轉換為 DataFrame 後，便於後續分析。

步驟 3：實現纏論基本元素計算與回測

纏論回測的核心是識別分型（頂/底）、筆（趨勢線段）和中樞（震盪區間），然後基於中樞生成買賣信號，進行模擬交易。以下是使用 pandas 實現的完整回測代碼，包括分型檢測、筆檢測、中樞檢測和簡單策略回測（例如，中樞上破買入、下破賣出）。

import numpy as np

def detect_fractals(df):
    df = df.copy()
    df['top_fractal'] = (df['h'].shift(1) < df['h']) & (df['h'].shift(-1) < df['h'])
    df['bottom_fractal'] = (df['l'].shift(1) > df['l']) & (df['l'].shift(-1) > df['l'])
    return df

def detect_pens(df):
    pens = []
    direction = None
    start_idx = None
    for i in range(1, len(df) - 1):
        if df.loc[i, 'top_fractal']:
            if direction == 'down':
                pens.append(('down', start_idx, i))
                start_idx = i
                direction = 'up'
            elif direction is None:
                start_idx = i
                direction = 'up'
        elif df.loc[i, 'bottom_fractal']:
            if direction == 'up':
                pens.append(('up', start_idx, i))
                start_idx = i
                direction = 'down'
            elif direction is None:
                start_idx = i
                direction = 'down'
    if start_idx is not None and direction is not None:
        pens.append((direction, start_idx, len(df)-1))
    return pens

def detect_pivots(pens, df):
    pivots = []
    for i in range(2, len(pens)):
        pen1, pen2, pen3 = pens[i-2], pens[i-1], pens[i]
        if pen1[0] == 'up' and pen3[0] == 'up':
            low1 = df.loc[pen1[2], 'l']
            high1 = df.loc[pen1[1], 'h']
            low3 = df.loc[pen3[2], 'l']
            high3 = df.loc[pen3[1], 'h']
            low = min(low1, low3)
            high = max(high1, high3)
            if low > df.loc[pen2[2], 'l'] or high < df.loc[pen2[1], 'h']:
                continue
            overlap_low = max(low1, low3)
            overlap_high = min(high1, high3)
            if overlap_low < overlap_high:
                pivots.append((pen1[1], pen3[2], overlap_low, overlap_high))
        elif pen1[0] == 'down' and pen3[0] == 'down':
            high1 = df.loc[pen1[2], 'h']
            low1 = df.loc[pen1[1], 'l']
            high3 = df.loc[pen3[2], 'h']
            low3 = df.loc[pen3[1], 'l']
            high = max(high1, high3)
            low = min(low1, low3)
            if high < df.loc[pen2[2], 'h'] or low > df.loc[pen2[1], 'l']:
                continue
            overlap_high = min(high1, high3)
            overlap_low = max(low1, low3)
            if overlap_low < overlap_high:
                pivots.append((pen1[1], pen3[2], overlap_low, overlap_high))
    return pivots

def backtest_chan(df, pivots):
    signals = pd.Series(0, index=df.index)
    position = 0
    entry_price = 0
    for start, end, low, high in pivots:
        for i in range(end, len(df)):
            if df.loc[i, 'c'] > high and position == 0:
                signals[i] = 1  # Buy
                position = 1
                entry_price = df.loc[i, 'c']
            elif df.loc[i, 'c'] < low and position == 1:
                signals[i] = -1  # Sell
                position = 0
    df['signals'] = signals
    df['returns'] = df['c'].pct_change()
    df['strategy_returns'] = df['signals'].shift(1) * df['returns']
    df['strategy_returns'] = df['strategy_returns'].fillna(0)
    cumulative_returns = (1 + df['strategy_returns']).cumprod()
    total_return = cumulative_returns.iloc[-1] - 1
    print(f"Total Strategy Return: {total_return:.2%}")
    return df, total_return

# 示例應用
if df_klines is not None:
    df_klines = detect_fractals(df_klines)
    pens = detect_pens(df_klines)
    pivots = detect_pivots(pens, df_klines)
    df_backtest, total_return = backtest_chan(df_klines, pivots)
    print(df_backtest.tail())  # 查看回測結果

這是一個基於纏論的簡化回測版本：檢測分型和筆後，識別中樞（由至少三筆重疊形成），然後在中樞上破時買入、下破時賣出。計算策略累計回報。實際應用中，可添加止損、倉位管理等優化。注意，纏論主觀性強，此代碼僅為示例。

步驟 4：實時數據訂閲（WebSocket）

對於實時纏論監控，使用 WebSocket 訂閲 Nasdaq 股票。

import websocket
import json
import threading
import time

WS_URL = "wss://api.itick.org/stock"

def on_message(ws, message):
    data = json.loads(message)
    if data.get("data"):
        market_data = data["data"]
        if market_data.get("type") == "quote":
            print("Real-time Quote:", market_data)

def on_open(ws):
    subscribe_msg = {
        "ac": "subscribe",
        "params": "AAPL$US",
        "types": "quote"
    }
    ws.send(json.dumps(subscribe_msg))

def send_ping(ws):
    while True:
        time.sleep(30)
        ping_msg = {"ac": "ping", "params": str(int(time.time() * 1000))}
        ws.send(json.dumps(ping_msg))

ws = websocket.WebSocketApp(
    WS_URL,
    header={"token": TOKEN},
    on_open=on_open,
    on_message=on_message
)

ping_thread = threading.Thread(target=send_ping, args=(ws,))
ping_thread.daemon = True
ping_thread.start()

ws.run_forever()

這將實時推送 AAPL 的報價數據，可擴展到盤口和成交，用於動態纏論分析。

四、結語

本文基於Python編程語言，完成了納斯達克交易所數據對接與纏論回測的全流程實現，核心環節包括API初始化、數據獲取、纏論結構識別及回測策略構建。需着重説明的是，本文內容僅供技術研究使用，不構成任何投資建議；同時，基礎版纏論回測暫未處理K線包含關係、缺口等細節，在實際應用場景中需對算法進行進一步優化；針對高頻交易場景，需重點關注API延遲性能與數據穩定性，可通過iTick高頻報價接口及本地緩存策略提升系統性能。

温馨提示：本文僅供參考，不構成任何投資建議。市場有風險，投資需謹慎

參考文檔：https://blog.itick.org/stock-api/hkus-stock-api-comparison-guide
GitHub：https://github.com/itick-org/