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A 股 Level-2 行情数据 API 实战指南
毫秒级延迟、十档盘口、逐笔成交——深入解读 Level-2 行情数据的技术架构与接入实践在量化交易领域，数据是策略的灵魂。 一、Level-2 行情：超越传统行情的微观视角1.1 什么是 Level-2 行情数据？Level-2 行情是目前国内证券市场上最完整、颗粒度最精细的交易信息数据。 数据量方面，A 股 Level-2 行情每日增量约 30-45GB，历史数据可达 10TB 级别。这意味着，处理 Level-2 数据不仅需要高效的 API 接入方案，更需要强大的数据存储与计算能力。 二、Level-2 行情数据 API 选型指南2.1 主流数据源根据市场调研，目前主流的 Level-2 数据源可分为几类，各有特点：券商官方 API：延迟通常在 100 毫秒以内，数据覆盖全市场。 七、结语A 股 Level-2 行情数据 API 为量化开发者打开了一扇通往市场微观结构的大门。从十档盘口的深度分析到逐笔成交的资金流向追踪，Level-2 数据承载着比传统行情丰富十倍的信号价值。
1.5K21编辑于 2026-03-21- 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 - 来自专栏全栈程序员必看
python 股票实时数据接口_股票行情实时数据接口
初始化2. 股票列表3. 上市公司基本信息4. 日线行情5. 其它数据最后tushare介绍tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。 ，做量化投资的第一步就是如何获取金融数据，这里给大家推荐一款很不错的工具tushare，并且基于python语言做一些简单的示例实现。 tushare是一个著名的免费、开源的python财经数据接口包，主要实现对股票等金融数据从… 获取股票历史数据get_hist_dataimport tushare as tsts.get_hist_data 2. 获取股票实时行情get_realtime_quotesimport tushare as tsts.get_realtime_quotes(000002)? 这里我使用tushare来读取金融数据。 tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。
23.1K21编辑于 2022-07-23 - 来自专栏Python分享
Python采集网易财经股票行情排行榜数据
开发环境 解释器版本：python 3.8 代码编辑器：pycharm 2021.2 股票涨幅缩略界面 导入模块 import requests import json import csv 请求数据 like Gecko) Chrome/102.0.0.0 Safari/537.36', } response = requests.get(url=url, headers=headers) 解析数据 = ahsup['updown'] fiveminute = ahsup['fiveminute'] print(name, price, updown, fiveminute) 保存数据 请求数据 url = 'http://quotes.money.163.com/hs/service/diyrank.php? = i['MFRATIO']['MFRATIO2'] MFRATIO10 = i['MFRATIO']['MFRATIO10'] 保存数据 with open('财经.csv', mode='a
7K10编辑于 2022-12-05 - 来自专栏钱塘小甲子的博客
vn.py2-行情记录的使用
本文链接：https://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/100677946 vnpy很早就出新版本了，开始用python3了。 毕竟据说2020年python2就寿终正寝了。 vnpy2的文档和说明都详细了很多，很多东西显得具有很好的可用性，这就可以直接使用vnpy的vntrader，简单改装就可以真正的用起来了。 vn_trader里面的功能特别有意思。 回测、实盘之前都需要一样东西，叫做数据，就先简单说一下vnpy提供的一个叫做行情记录的功能吧，也就是上面图片中从上往下左侧第5个。点开之后输入想记录的代码，可以是分钟级别的，也可以是tick级别的。 之所以前面要说数据库的配置，就是软件会自动把需要记录的行情保存到这个配置的数据库中。
1.5K40发布于 2019-09-18 - 来自专栏CDN及云技术分享
用Python分析股市行情
最近A股美股市场火爆，我们用Python实现一个股市分析程序。以美股S&P 500公司（头部500家公司）举例，A股也是类似，唯一不同的是找到合适的A股数据源。 本教程的目的是介绍收集和分析股票数据的步骤。我们将使用 Python、Google Sheets 和 Google Finance。 在第 2 节中，我们将了解如何使用 Google Finance 收集股票数据以及如何使用 Python 将这些数据存储在 Google Sheets 中。 我们将收集以下数据：3个不同日期的股价（1月1日、2月1日和3月1日）每家公司的已发行股票数量公司经营所在的行业/部门（遵循 GICS 分类）收集和结构化数据后，我们将使用Python库Pandas来分析数据 我们还需要配置 Google Sheets，使用 Python 访问电子表格。Python 和 Pandas：我们将使用 Python和 Pandas 来收集、存储和分析数据。1.3.
3.2K10编辑于 2024-03-22 Python如何调用港股行情接口
接口信息接口类型：实时综合行情接口支持品种：贵金属，商品期货，外汇，A股，港股，美股查询方式：HTTP, WebSocket申请密钥：https://infoway.io官方对接文档：https://infoway.readme.io /reference/ws-subscription2. .HK%2CTSLA.US%2CAUDCAD%2CHK50%2CXNIUSD"# 申请免费密钥: https://infoway.io# 设置请求头headers = { 'User-Agent' WebSocket订阅实时股票行情以上介绍的是HTTP请求，这种方式存在一定的延时，在实盘交易中推荐使用WebSocket来获取实时的行情推送。 而WebSocket的数据是全双工的，客户端和服务器可以随时向对方发送数据，也就是所谓的长连接。它更适用于实时通信，因为一旦连接建立，可以保持双向流量。港股的延迟是多少？
39300编辑于 2025-07-01- 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 2016-08-15 1.069 1.100 1.069 1.100 1200 1 2016-08-16 1.210 1.210 1.080 1.200 15400 2
2.1K10发布于 2020-07-23 欧洲股票实时行情与历史数据:python接入指南
但如何高效接入这些市场的实时行情和历史数据？ 本文以技术实现为视角，介绍通过 WebSocket 和 REST API 接入相关市场数据的通用思路及示例代码，通过低延时数据 API、股票接口和实时行情接口，帮助您轻松获取金融行情，包括股票 tick 2 数据。 ，包含 s（符号）、ld（最新价）、v（成交量）等，根据 types 不同而变Object 详见响应示例 Python 代码示例：接入实时行情以下是使用 Python 的 WebSocket 代码示例：查询历史 K 线以下是使用 Python 的 REST 请求示例，查询欧洲股票的历史数据。
78900编辑于 2025-11-29- 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。 ? 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。 招聘信息搜索结果 这里直接爬取的字段相对较为整齐，多数字段均无需清洗处理，但为了后续分析需要，这里做以下4步处理： 过滤实习生招聘记录，即通过薪酬范围字段按天计算的记录，抓取记录中共2条； 将招聘公司统一为集团公司名称 对比分析各公司大数据岗位的TOP5技能标签，一定程度上可以管窥各企业的大数据技术栈信息，例如阿里巴巴和海康威视更注重数据分析与挖掘；浙江大华除了Java之外还较多的运用Python以及Spark；而无一例外的
51510发布于 2021-03-04 - 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 分钟涨跌 60日涨跌幅 年初至今涨跌幅 0 1 838171 N邦德 8.95 ... -0.22 0.34 -69.04 -69.04 1 2 688150 莱特光电 31.66 ... 0.00 0.00 43.58 43.58 2 3 688011 新光光电 25.85 ... 0.00
8.2K30编辑于 2022-08-31 - 来自专栏量化投资与机器学习
我用Facebook开源神器Prophet，预测股市行情基于Python（系列2）
本期作者：Eric Brown 本期编辑：Allen | 崙 系列1：我用Facebook开源神器Prophet，预测时间序列基于Python 数据基于标普500指数： import pandas as 根据现有的数据，很难看出预测（蓝线）和实际数据（黑点）的关系。 让我们看一下过去800个数据点（大约2年）的预测和实际预测，而不看未来的预测： two_years = forecast.set_index('ds').join(market_df) two_years 使用sklearn的r2_score函数的R-squared： r2_score(two_years.SP500, two_years.yhat) 0.90563333683064451 R-squared 也许我们可以更准确地使用每周或每月的数据预测。
2.7K50发布于 2018-11-16 - 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 1.557111e+12 9.227264e+11 1 2021-01-05 601318 中国平安 ... 8.795810e+09 1.540476e+12 9.128686e+11 2
9.8K20编辑于 2022-03-15 - 来自专栏系统设计与开发
python开发的股市行情看板
近日，当看到别人用python进行量化投资暴富的消息，顿时振奋，立刻学习起python数据分析之道，开发了一个股市行情看板，希望借python之力，早日实现财务自由，达到人生巅峰，项目依赖pip install numpypip install bottlepip install requests运行方式python handle_csv.py即可生成index.html炒股不科学，亲人两行泪。
25400编辑于 2023-07-12 - 来自专栏python学习教程
小白必看：python市场行情分析！
很多人都喜欢用Python语言入门编程，不仅仅是因为Python简单，而且Python仍旧是目前IT就业市场最受欢迎，最热门的技术技能之一，且容易上手，学会了python，可以大幅提高IT人的自身竞争力 那么Python到底是什么呢？ 官方的讲，Python是一种计算机程序设计语言。 先用数据来看看python的欢迎度 ? 在美国，计算机排名前10的学校里，有8所学校（80%）使用Python作为编程入门语言。 网络爬虫，人工智能，数据科学分析，数据可视化等等…… ? Python语言的未来 ? 那么，作为小白，要怎么开始学习之旅呢？ 一种是编码器，一种是解释器 编码器就是Python。目前，Python有两个版本，一个是2.x版，一个是3.x版，需要注意这两个版本是不兼容的。 IDE工具。
1.8K10发布于 2019-10-24 - 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sringboot
python 实现Web版股票行情界面
("000001.SS", "yahoo", datetime.datetime(2018, 1, 1), datetime.datetime(2019, 1, 1)) kline = Kline("行情显示图 es.render(r'signal.html') 技术指标在图表上的集成 overlap,grid，是两种绘图区域， 前者是在原来的区域上叠加画图， 后者是分区域 #Overlap+Grid方法绘制交易行情界面 df_stockload.Close.rolling(window=30).mean() df_stockload['Ma60'] = df_stockload.Close.rolling(window=60).mean() # python3.7 kline = Kline("行情显示图",title_pos="40%") ohlc = list(zip(df_stockload.Open,df_stockload.Close,df_stockload.Low = df_stockload['Low'].iloc[50] es = EffectScatter("buy") es.add("buy", [v1], [v2]) v1 = dates[88] v2
9.1K10发布于 2019-11-01 - 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 - - 5分钟涨跌 60日涨跌幅 年初至今涨跌幅 0 1 300926 博俊科技 24.66 ... 0.00 0.00 13.43 4.14 1 2 300153 科泰电源 9.21 ... 0.00 -0.11 -4.06 -9.17 2 3 300812 易天股份 17.24 ... 0.06 -0.06
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 - - 分钟涨跌 60日涨跌幅 年初至今涨跌幅 0 1 688150 莱特光电 31.66 ... 0.00 0.00 43.58 43.58 1 2 688011 新光光电 25.85 ... 0.00 0.00 -12.67 -21.21 2 3 688071 华依科技 38.87 ... 0.00
6.2K20编辑于 2022-08-31
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