在量化交易和投資決策中，獲取準確、及時的股票數據至關重要。本文將探討股票實時行情 API 的相關技術，包括股票實時 tick 數據、深度實時盤口、美股實時行情以及美股歷史數據 API。通過 WebSocket 推送和 RESTful 接口，可以實現毫秒級數據更新和批量查詢，適用於算法交易、做市商系統或數據分析平台。本指南聚焦通用實現方法，幫助開發者理解核心原理。

實時行情 API 的核心優勢

股票實時行情 API 通常覆蓋全球市場，如美股（US）、港股（HK）和 A 股（SZ、SH），提供 Level 1 & Level 2 數據。關鍵功能包括：

• 實時推送：使用 WebSocket 訂閲 tick 成交、五/十檔盤口及 K 線更新。
• 批量查詢：支持多股併發獲取深度盤口和歷史 K 線。
• 易集成：兼容多種編程語言，如 Python、Java、Go 和 Node.js。
• 安全機制：基於 Token 授權，並通過心跳維持連接。

以下以美股為例，逐步説明實現過程。但在深入技術細節前，讓我們先對比幾家主流 API，以幫助選擇合適的解決方案。

API 對比

在選擇股票 API 時，考慮實時性、數據深度和易用性至關重要。下面對比四家流行 API，重點關注實時 US 股票數據：

第一部分：WebSocket 實時行情推送

WebSocket 是處理美股實時行情的常用協議。開發者可以訂閲特定股票（如 AAPL.US），接收 tick、quote、depth 和 K 線數據。流程包括連接、驗證、訂閲和響應處理。

連接與驗證

連接到 WebSocket 服務器，並通過 Header 傳遞授權 Token。連接成功後接收確認消息；驗證失敗則斷開。

訂閲數據

驗證後發送訂閲請求，例如訂閲 AAPL.US 的 tick、quote 和 depth：

{
  "ac": "subscribe",
  "params": "AAPL$US",
  "types": "depth,quote"
}

處理響應

響應數據包括 tick（成交）、quote（報價）和 depth（盤口）。例如 depth 響應結構：

{
  "code": 1,
  "data": {
    "s": "AAPL.US",
    "a": [
      /* 賣盤數組 */
    ],
    "b": [
      /* 買盤數組 */
    ],
    "type": "depth"
  }
}

保持心跳

每 30 秒發送 ping 消息維持連接。

代碼示例

以下 Python 示例演示實時監控美股如 AAPL，使用 iTick API 作為示例：

import websocket
import json
import threading
import time

# WebSocket 連接地址和 token
WS_URL = "wss://api.itick.org/stock"
API_TOKEN = "your_token"

def on_message(ws, message):
    """處理接收到的消息"""
    print("Received message:", message)
    data = json.loads(message)

    # 處理連接成功的消息
    if data.get("code") == 1 and data.get("msg") == "Connected Successfully":
        print("Connected successfully, waiting for authentication...")

    # 處理認證結果
    elif data.get("resAc") == "auth":
        if data.get("code") == 1:
            print("Authentication successful")
            # 認證成功後訂閲數據
            subscribe(ws)
        else:
            print("Authentication failed")
            ws.close()

    # 處理訂閲結果
    elif data.get("resAc") == "subscribe":
        if data.get("code") == 1:
            print("Subscription successful")
        else:
            print("Subscription failed:", data.get("msg"))

    # 處理市場數據
    elif data.get("data"):
        # 打印實時行情數據
        market_data = data["data"]
        data_type = market_data.get("type")
        symbol = market_data.get("s")
        print(f"{data_type.upper()} data for {symbol}:", market_data)

def on_error(ws, error):
    """處理錯誤"""
    print("Error:", error)

def on_close(ws, close_status_code, close_msg):
    """連接關閉回調"""
    print("Connection closed")

def on_open(ws):
    """連接建立後的回調"""
    print("WebSocket connection opened")

def subscribe(ws):
    """訂閲行情數據"""
    subscribe_msg = {
        "ac": "subscribe",
        "params": "AAPL$US",
        "types": "tick,quote,depth"
    }
    ws.send(json.dumps(subscribe_msg))
    print("Subscribe message sent")

def send_ping(ws):
    """定期發送心跳包"""
    while True:
        time.sleep(30)  # 每30秒發送一次心跳
        ping_msg = {
            "ac": "ping",
            "params": str(int(time.time() * 1000))
        }
        ws.send(json.dumps(ping_msg))
        print("Ping sent")

if __name__ == "__main__":
    # 創建 WebSocket 連接，通過header傳遞token
    ws = websocket.WebSocketApp(
        WS_URL,
        header={"token": API_TOKEN},
        on_open=on_open,
        on_message=on_message,
        on_error=on_error,
        on_close=on_close
    )

    # 在單獨的線程中啓動心跳機制
    ping_thread = threading.Thread(target=send_ping, args=(ws,))
    ping_thread.daemon = True
    ping_thread.start()

    # 啓動 WebSocket 連接
    ws.run_forever()

類似地，Java、Go 和 Node.js 可參考通用文檔實現。該方法適用於高頻交易系統，捕捉 tick 級波動。

第二部分：批量實時盤口查詢

對於多股深度盤口監控，使用 REST API 獲取十檔買賣盤數據，包括價位、掛單量和訂單數。

請求參數

• region：市場，如 US。
• codes：股票代碼，逗號分隔，如 AAPL,TSLA。

代碼示例（Python）

import requests

url = "https://api.itick.org/stock/depths?region=US&codes=AAPL,TSLA"

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

response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.text)

此接口適合市場深度分析。

響應示例

{
  "code": 0,
  "msg": null,
  "data": {
    "AAPL": {
      "s": "AAPL",
      "a": [
        /* 賣盤 */
      ],
      "b": [
        /* 買盤 */
      ]
    },
    "TSLA": {
      /* 類似結構 */
    }
  }
}

第三部分：批量歷史 K 線查詢

分析美股歷史趨勢時，使用 REST API 獲取 OHLCV 數據，支持分鐘到月線週期。

請求參數

• region：US。
• codes：AAPL,TSLA。
• kType：週期，如 1（分鐘）、8（日）。
• limit：K 線數量。
• et：截止時間戳（可選）。

代碼示例（Python）

import requests

url = "https://api.itick.org/stock/klines?region=US&codes=AAPL,TSLA&kType=8&limit=5"

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

response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.text)

結合數據處理庫，可進行回測或趨勢分析。

響應示例

{
  "code": 0,
  "msg": null,
  "data": {
    "AAPL": [
      {
        "tu": 3774688301.452,
        "c": 225.215,
        "t": 1731689407000,
        "v": 16742235,
        "h": 226.92,
        "l": 224.44,
        "o": 226.27
      }
    ],
    "TSLA": [
      /* 類似 */
    ]
  }
}

結語

通過以上對美股實時行情API的技術解析，我們可以看到構建一個完整的股票數據系統需要綜合運用多種技術和方法。從WebSocket實時推送到底層數據獲取，再到歷史K線分析，每一個環節都對系統的性能和穩定性提出了不同要求。

選擇合適的API供應商是項目成功的關鍵第一步。如前所述，不同的服務商在數據覆蓋範圍、實時性、接口易用性和成本等方面各有優劣。開發者應當根據具體的應用場景——無論是高頻交易、算法策略回測還是普通投資者的數據分析工具——來權衡各項因素，做出最適合的選擇。

在技術實現層面，需要注意幾個要點：

1. 連接管理：WebSocket連接的心跳機制和異常重連策略直接影響數據的連續性
2. 數據處理：Level 2深度盤口數據量較大，需要合理設計緩存和處理機制
3. 性能優化：批量接口可以顯著提升多股票數據獲取效率
4. 錯誤處理：完善的異常處理機制是生產環境穩定運行的基礎

隨着金融科技的發展，市場對數據實時性和準確性的要求越來越高。掌握這些核心技術不僅有助於構建高效的數據驅動系統，也為進一步開發量化交易策略、風險管理系統等高級應用奠定了堅實基礎。

建議開發者在實際項目中，不僅要關注功能實現，更要重視系統的可維護性和擴展性。通過模塊化設計和充分的測試，構建出能夠應對複雜市場環境的穩健系統。同時，持續關注行業發展趨勢和技術更新，適時引入新技術以保持競爭力。

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/