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金融数据服务实践：外汇行情HTTP+WebSocket混合架构设计
作为腾讯云金融场景开发者，你在构建外汇行情云服务时，需要平衡实时性、稳定性与资源利用率。当面向多用户提供外汇行情可视化服务时，单一口调用方式无法兼顾首屏加载与实时推送，容易引发服务性能瓶颈。 你的核心需求：设计高可用、低延迟的外汇数据调用云架构，支持多币种并发请求，优化云资源占用，保障服务7×24小时稳定运行，同时满足前端仪表盘与策略服务的数据需求。 云服务落地痛点：HTTP轮询产生大量无效请求，增加云服务器负载；WebSocket单一场景缺少初始数据，用户体验差；数据时序紊乱、鉴权机制不完善、长连接健壮性不足，均会影响云服务稳定性。 ALLTICKAPI原生支持双模式调用，可快速在腾讯云上搭建标准化金融数据服务。 缓存HTTP历史数据，降低服务负载完善心跳检测与断线重连，提升长连接可靠性该混合云架构可完美适配外汇行情金融服务场景，在保证实时性的同时优化云资源利用率，具备极高的工程落地价值。
17110编辑于 2026-03-24- 来自专栏数据科学实战
AkShare-Websocket-行情数据
作者寄语 新增：股市-外汇-商品-工行-农行的实时报价数据接口，可以配合之前的 watch_jinshi_fx 接口来使用，本次主要还是以熟悉 websocket 接口为主，本次接口比 watch_jinshi_fx 更新接口 "watch_jinshi_quotes" # 行情报价实时数据接口 Websocket-行情 接口: watch_jinshi_quotes 目标地址: https://datacenter.jin10 .com/price_wall 描述: 获取股市、外汇、商品、工行、农行实时行情数据, 如需要存储数据请修改 「on_message」 接口 限量: 主动推送 输入参数 名称 类型 必选 描述 - - - - 输出参数 名称 类型 默认显示 描述 - - - 基于 websocket 的接口 接口示例 import akshare as ak ak.watch_jinshi_quotes() 数据示例
2.4K20发布于 2020-07-23 2025 外汇与贵金属实时行情 API 指南：解锁高效金融市场数据
2025 外汇与贵金属实时行情 API 指南：解锁高效金融市场数据精准的数据是金融交易的生命线，而优秀的 API 则是输送这根生命线的血管。 在全球外汇日均交易量突破 7 万亿美元、贵金属（黄金、白银等）市场波动加剧的今天，实时行情 API 已成为连接金融数据与交易策略的核心枢纽。 一、外汇与贵金属 API 的核心能力刚需金融数据的实时性、完整性与可用性直接决定策略效果，API 的核心能力集中体现在以下四个维度：1. 核心接口调用代码示例（Python）以下示例涵盖实时行情查询、历史数据下载与实时 Tick 数据获取三个核心场景，代码均来自 iTick 官方文档并经过实测验证：场景 1：实时行情查询（REST API 在金融数据日益成为战略资产的今天，选择合适的 API 服务商，就是为您的交易系统选择了一条高效稳定的生命线。
69010编辑于 2025-11-23Hermes Agent 金融应用：股票监控、行情推送、投资分析自动化
个人投资者的效率困境作为个人投资者，你可能面临这些问题：工作时间无法盯盘，错过重要行情变动关注的股票太多，逐一查看效率低财经新闻碎片化，没时间系统阅读手动计算投资组合的收益率和风险指标太繁琐HermesAgent 帮我监控以下股票，当日涨跌幅超过5%时通过Telegram通知我：-贵州茅台（600519）-宁德时代（300750）-比亚迪（002594）HermesAgent会创建一个定时任务，每隔指定时间检查行情数据 进化式金融助手使用一段时间后，HermesAgent会：了解你的投资风格（保守/激进/均衡）记住你关注的行业和公司学会你常看的数据指标自动过滤低相关度的信息部署建议金融监控场景需要定时任务持续运行，必须部署在云端 立即前往腾讯云官网选购HermesAgent专属云服务器部署完成后，可参考详细的安装配置教程：玩转HermesAgent｜使用Lighthouse快速部署云上HermesAgentFAQ：Q1：HermesAgent的金融数据从哪里获取 A：通过MCP扩展或自定义工具接入金融数据API（如Tushare、AKShare等开源金融数据接口）。Q2：AI的投资建议可靠吗？
45110编辑于 2026-04-15- 来自专栏爬虫资料
基于CefSharp内核与动态隧道的金融海量行情抓取架构方案
业务场景背景在金融量化分析与交易领域，数据的时效性和准确性是核心竞争力。我们的业务团队最近接手了一个需求：需要从某头部海外行情网站实时抓取高频的K线数据和盘口委托单。 面临的技术挑战主要有两个：高度动态的网页渲染：目标行情网站采用了复杂的SPA（单页应用）架构，数据通过WebSocket或深度混淆的Ajax动态加载，并伴随复杂的JS逆向参数。 结合我们的行情抓取业务，可以分为以下两种典型场景：场景A：登录与鉴权阶段（需要保持IP不变）金融网站通常对登录风控极严，要求登录态与IP绑定。在登录阶段，我们可以固定Proxy-Tunnel的值。 （需要极速切换IP）一旦获取到访问权限，开始拉取K线数据时，我们希望每次请求都使用全新的IP。 灰度抓取测试：对比配置代理前后的行情网站HTTP响应状态码，确认403/429等被封禁的错误率是否断崖式下降。
10410编辑于 2026-04-14 - 来自专栏数据科学实战
AkShare-基金数据-基金行情数据
作者寄语 更新 基金数据-基金行情数据 接口，本接口主要返回特定基金的开高低收成交量的数据。 更新接口 "fund_etf_hist_sina" # 基金数据-基金行情数据 基金行情 接口: fund_etf_hist_sina 目标地址: http://vip.stock.finance.sina.com.cn /fund_center/index.html#jjhqetf 描述: 获取新浪财经-基金行情的日频率行情数据 限量: 单次返回指定基金的所有数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 symbol str as ak fund_etf_hist_sina_df = ak.fund_etf_hist_sina(symbol="sz169103") print(fund_etf_hist_sina_df) 数据示例
2.1K10发布于 2020-07-23 - 来自专栏数据科学实战
AKShare-股票数据-行情数据
更新接口 "stock_zh_a_spot_em" # 沪深京 A 股-行情数据 沪深京 A 股 接口: stock_zh_a_spot_em 目标地址: http://quote.eastmoney.com /center/gridlist.html#hs_a_board 描述: 东方财富网-沪深京 A 股-实时行情数据 限量: 单次返回所有沪深京 A 股上市公司的实时行情数据 输入参数 名称 类型 描述 import akshare as ak stock_zh_a_spot_em_df = ak.stock_zh_a_spot_em() print(stock_zh_a_spot_em_df) 数据示例
8.3K30编辑于 2022-08-31 - 来自专栏小数志
转岗大数据了，先用数据看看行情
导读 作为一名数据从业者，当然干什么事都喜欢用数据说话。 2020年上半年，在个人正式入职数据分析师前，专门从数据分析的角度探索了一把数据分析师就业现状，近日，刚好自己开启大数据岗位，所以就再分析下大数据相关岗位就业招聘现状，仅供参考。 ? 数据来源：以某直聘平台为数据来源，以“大数据”为关键词，设置搜索条件为：杭州市规模在10000人以上的上市公司。 当然，由于这里仅获取到了10页数据而并非海量数据，所以样本排序先后将对数据真实分布有一定影响。 这一定程度上也涵盖了大数据相关岗位的不同类别。 处理后的数据样例如下： ? 02 大数据岗位画像 画像的本质的在于降维描述！
51610发布于 2021-03-04 贵金属行情波动背景下，金融系统 API 能力的变化趋势
因此，行情波动的背后，本质上是在考验系统的数据承载能力。二、从“展示行情”到“系统感知”，工作方式正在转变早期的金融系统，更多是围绕“展示行情”构建： 数据更新频率有限，系统对实时性的依赖相对较低。 但随着自动化程度提高，越来越多系统已经转向： 通过接口持续获取行情数据 将数据直接输入到风控、监控或分析流程 由系统完成实时判断与响应 在这一模式下，行情数据不再是辅助信息， 而是业务系统赖以运行的输入源 随着行情波动加剧，API 的稳定性、一致性和可维护性， 正在成为金融系统必须重点关注的能力。 六、趋势总结：金融系统正在围绕“数据能力”重构从贵金属行情的变化可以看到一个清晰趋势：金融系统正在从 “围绕判断能力构建”， 逐步转向 “围绕数据获取与工程能力构建”。 当行情变化越来越快， 系统能否稳定、持续地获取数据， 正在成为决定业务上限的重要因素。这也意味着， API 能力正在从“工具”，逐步演变为金融系统的基础设施。
10110编辑于 2026-01-30- 来自专栏数据科学实战
AKShare-股票数据-历史行情数据
作者寄语 本次更新沪深 A 股的历史行情数据，本次采用网易的数据，该接口可以获取总市值、流通市值数据，可以补充东财和新浪的数据，但是该接口不能返回复权数据。 更新接口 "stock_zh_a_hist_163" # 历史行情数据-网易 历史行情数据-网易 接口: stock_zh_a_hist_163 目标地址: http://quote.eastmoney.com from=classic 描述: 网易财经-行情首页-沪深 A 股-每日行情; 该接口主要用户获取流通市值、总市值等指标 限量: 单次返回指定沪深 A 股（不包含北交所）上市公司指定日期间的历史行情日频率数据 , 该接口只返回未复权数据 输入参数 名称 类型 描述 symbol str symbol='sh601318'; 股票代码可以在 ak.stock_zh_a_spot() 中获取 start_date ak.stock_zh_a_hist_163(symbol="sh601318", start_date="20210101", end_date="20220101") print(stock_zh_a_hist_163_df) 数据示例
9.9K20编辑于 2022-03-15 - 来自专栏听雨堂
Pandas对行情数据的预处理
库里是过去抓取的行情数据，间隔6秒，每分钟8-10个数据不等，还有开盘前后的一些数据，用Pandas可以更加优雅地进行处理。 %S') for idx in df['time']] #索引列 df['newc']=ii df=df.set_index('newc') 这样就得到datetime类型的index了，要保留分钟的数据
1.4K100发布于 2018-01-23 - 来自专栏数据科学实战
AkShare-债券数据-全球债券行情
作者寄语 本次修改原来的 「全球债券行情数据」 接口，重命名函数和增加频率字段，可以设定：日、周、月的数据频率。 更新接口 "bond_investing_global" # 全球债券行情数据 全球债券行情数据 接口: bond_investing_global 目标地址: https://cn.investing.com /rates-bonds/ 描述: 获取全球政府债券行情与收益率, 由于涉及国家和债券多(「近1000」个债券)具体参见国家-债券目录 具体的调用方式可以参照: 先查询指数所在的国家名称; 复制网页上国家名称 "中国", index_name="中国1年期国债", period="每周", start_date="2000-01-01", end_date="2020-06-06")」; 稍后就可以获得所需数据 年期国债", period="每周", start_date="2000-01-01", end_date="2020-06-06") print(bond_investing_global_df) 数据示例
1.7K30发布于 2020-07-23 - 来自专栏数据科学实战
AKShare-股票数据-深证行情数据
作者寄语 本次新增 stock_sz_a_spot_em 接口，该接口主要用于获取深圳证券交易所所有股票的行情数据，同时增加总市值、流通市值、涨速、5分钟涨跌、60日涨跌幅和年初至今涨跌幅字段，该接口可以获取所有股票当前时点的多字段信息 更新接口 "stock_sz_a_spot_em" # 深 A 股-行情数据 深 A 股 接口: stock_sz_a_spot_em 目标地址: http://quote.eastmoney.com /center/gridlist.html#sz_a_board 描述: 东方财富网-深 A 股-实时行情数据 限量: 单次返回所有深 A 股上市公司的实时行情数据 输入参数 名称 类型 描述 - - import akshare as ak stock_sz_a_spot_em_df = ak.stock_sz_a_spot_em() print(stock_sz_a_spot_em_df) 数据示例
4.5K20编辑于 2022-08-31 - 来自专栏数据科学实战
AKShare-股票数据-上证行情数据
作者寄语 本次新增 stock_sh_a_spot_em 接口，该接口主要用于获取上海证券交易所所有股票的行情数据，同时增加总市值、流通市值、涨速、5分钟涨跌、60日涨跌幅和年初至今涨跌幅字段，该接口可以获取所有股票当前时点的多字段信息 更新接口 "stock_sh_a_spot_em" # 沪 A 股-行情数据 沪 A 股 接口: stock_sh_a_spot_em 目标地址: http://quote.eastmoney.com /center/gridlist.html#sh_a_board 描述: 东方财富网-沪 A 股-实时行情数据 限量: 单次返回所有沪 A 股上市公司的实时行情数据 输入参数 名称 类型 描述 - - import akshare as ak stock_sh_a_spot_em_df = ak.stock_sh_a_spot_em() print(stock_sh_a_spot_em_df) 数据示例
6.2K20编辑于 2022-08-31 - 来自专栏数据科学实战
AkShare-能源数据-碳排放-国际行情
作者寄语 深圳碳排放交易所-国际行情 更新接口 "energy_carbon_eu" # 碳排放权-国际 碳排放权-国际 接口: energy_carbon_eu 目标地址: http://www.cerx.cn /dailynewsOuter/index.htm 描述: 获取深圳碳排放交易所-国际碳情 限量: 全部历史数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 - - - - 输出参数 名称 类型 默认显示 描述 接口示例 import akshare as ak energy_carbon_eu_df = ak.energy_carbon_eu() print(energy_carbon_eu_df) 数据示例
88020发布于 2020-09-17 - 来自专栏数据科学实战
AKShare-股票数据-B 股行情数据
作者寄语 本次对原 stock_zh_b_spot_em 接口增加部分字段，该接口主要用于获取 B 股股票的行情数据，增加字段为总市值、流通市值、涨速、5分钟涨跌、60日涨跌幅和年初至今涨跌幅字段 更新接口 "stock_zh_b_spot_em" # B 股-行情数据 实时行情数据-东财 接口: stock_zh_b_spot_em 目标地址: http://quote.eastmoney.com /center/gridlist.html#hs_b_board 描述: 东方财富网-实时行情数据 限量: 单次返回所有 B 股上市公司的实时行情数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 import akshare as ak stock_zh_b_spot_em_df = ak.stock_zh_b_spot_em() print(stock_zh_b_spot_em_df) 数据示例
7.5K20编辑于 2022-08-31 - 来自专栏数据科学实战
AkShare-股票数据-板块行情
作者寄语 新增板块行情的数据接口，主要可以查询当前的热点板块，该接口可以查询实时的板块行情数据。 更新接口 "stock_sector_spot" # 板块行情 板块行情 接口: stock_sector_spot 目标地址: http://finance.sina.com.cn/stock/sl / 描述: 获取新浪行业-板块行情 限量: 单次获取指定的板块行情实时数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 indicator str Y indicator="新浪行业"; choice of {" as ak stock_industry_sina_df = ak.stock_sector_spot(indicator="新浪行业") print(stock_industry_sina_df) 数据示例 新智认知 21 new_jjhy 家具行业 16 11.098125 ... 5.198 7.690 0.380 曲美家居 22 new_jrhy 金融行业
10.8K40发布于 2020-07-23 - 来自专栏数据科学与人工智能
【金融数据】消费金融：大数据风控那点事？
相对于传统金融来讲，互联金融面对的客户风险较高，其风控面临的挑战更大，对数据风控对要求就会更高。 三、互联网金融行业的风控挑战 中国的互联网金融企业愿意从美国挖一些风控人才来提高自身风控水平。 互联网金融公司只能依靠自己的业务不断积累，利用自己平台积累的数据和种子来解决这个问题，一旦管理不好，会对新兴的互联网金融公司造成较大影响。 大数据风控的一个最大的优势就是丰富了信用风险评估的数据纬度，这些用户行为信息，很大程度是大数据采集和分析的结果，用户一般是不会提供给金融行业的。 大数据风控的劣势： 还是要强调一下，信用风险评估最好的数据还是金融数据，就是人行征信系统里的数据，大数据风控只是一个补充，不能够完全替代传统的信贷风险管理。 借助于移动大数据和用户行为信息，金融企业可以识别恶意欺诈用户。
5.1K51发布于 2018-02-28 - 来自专栏数据科学实战
AkShare-股票数据-CDR历史行情数据
更新接口 "stock_zh_a_cdr_daily" # A股-CDR-历史行情数据 A股-CDR 历史行情数据 接口: stock_zh_a_cdr_daily 目标地址: https://finance.sina.com.cn /realstock/company/sh689009/nc.shtml 描述: 上海证券交易所-科创板-CDR 限量: 单次返回指定 CDR 的日频率数据, 分钟历史行情数据可以通过 stock_zh_a_minute stock_zh_a_cdr_daily_df = ak.stock_zh_a_cdr_daily(symbol='sh689009') print(stock_zh_a_cdr_daily_df) 数据示例
6.5K10发布于 2020-11-25 - 来自专栏数据科学实战
AKShare-期货数据-外盘实时行情数据
作者寄语 本次更新在 futures_foreign_commodity_realtime 新增欧洲碳排放的实时行情数据。 更新接口 "futures_foreign_commodity_realtime" # 外盘-实时行情数据 外盘-实时行情数据 接口: futures_foreign_commodity_realtime 目标地址: https://finance.sina.com.cn/money/future/hf.html 描述: 新浪财经-外盘商品期货数据 限量: 单次返回当前交易日的订阅的所有期货品种的数据 - 开盘价 float64 - 最高价 float64 - 最低价 float64 - 昨日结算价 float64 - 持仓量 float64 - 买价 float64 - 卖价 float64 - 行情时间 卖价 行情时间 日期 0 NYBOT-棉花 118.529 16675.848556 ... 118.590 18:02:35 2021-11-22
3K30编辑于 2022-01-12
腾讯云开发者
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