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社区首页 >专栏 >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

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FxStock Lab
修改2025-11-20 00:12:52
修改2025-11-20 00:12:52
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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
主流股票与金融数据

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。

代码语言:json
复制
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
代码语言:json
复制
{
  "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
代码语言:json
复制
{
  "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
代码语言:json
复制
{
  "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
代码语言:json
复制
{
  "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:

代码语言:bash
复制
pip install requests websockets

2. HTTP 接口调用示例(实时报价+历史数据)

代码语言:python
复制
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"https://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"https://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)

代码语言:python
复制
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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 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
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