如何为数据看板产品接入实时行情接口并展示行情
在金融科技领域,实时数据是分析和决策的关键因素。通过AllTick的实时行情API,您可以轻松将实时市场数据集成到数据看板产品中,为用户提供丰富的市场洞察。本文将详细介绍如何使用AllTick API,通过WebSocket协议接收并展示实时市场数据。
1. 什么是实时行情API?
实时行情API提供的行情数据均为实时无延时,而普通的接口则是延时数据,一般是15分钟的延时。AllTick提供全球金融市场的实时行情数据,支持股票、外汇、加密货币、贵金属等多个品种。通过WebSocket连接,AllTick API可以推送实时数据,使数据看板能够实时更新市场信息,帮助用户做出更快速、准确的决策。
准备工作
- WebSocket客户端:安装
websocket-client
包来与API服务器建立连接。 - API Token:访问 AllTick官网 获取您的API token。
2. 接入实时数据
以下是使用Python和WebSocket实现实时行情订阅的完整代码示例。该示例展示了如何接收并打印实时市场数据。
import json
import websocket # pip install websocket-client
# Token申请:https://alltick.io
# Github地址:https://github.com/alltick/realtime-forex-crypto-stock-tick-finance-websocket-api/blob/main/access_guide_cn.md
class Feed(object):
def __init__(self):
# 替换为您的API Token
self.url = 'wss://quote.tradeswitcher.com/quote-stock-b-ws-api?token=您的token'
self.ws = None
def on_open(self, ws):
"""
WebSocket连接开启后的回调。
"""
print('WebSocket连接已开启!')
# 订阅市场数据的请求参数
sub_param = {
"cmd_id": 22002,
"seq_id": 123,
"trace":"3baaa938-f92c-4a74-a228-fd49d5e2f8bc-1678419657806",
"data":{
"symbol_list":[
{"code": "700.HK", "depth_level": 5},
{"code": "UNH.US", "depth_level": 5}
]
}
}
# 发送订阅请求
sub_str = json.dumps(sub_param)
ws.send(sub_str)
print("深度行情已订阅!")
def on_message(self, ws, message):
"""
收到服务器推送的数据时触发。
"""
# 解析接收到的行情数据
result = eval(message)
print(result)
def on_error(self, ws, error):
"""
WebSocket连接出错时的回调。
"""
print("发生错误:", error)
def on_close(self, ws, close_status_code, close_msg):
"""
WebSocket连接关闭时的回调。
"""
print('WebSocket连接已关闭!')
def start(self):
"""
开始WebSocket连接。
"""
self.ws = websocket.WebSocketApp(
self.url,
on_open=self.on_open,
on_message=self.on_message,
on_error=self.on_error,
on_close=self.on_close,
)
self.ws.run_forever()
if __name__ == "__main__":
feed = Feed()
feed.start()
代码说明
- 连接建立:在
on_open
回调中调用了ws.send()
来发送订阅请求。订阅参数可以灵活设置,支持多种市场和代码。 - 接收数据:
on_message
回调函数用于处理从服务器接收到的消息。示例代码中,eval(message)
被用于将字符串转换为Python对象并进行打印。 - 错误处理:如果连接中断或发生错误,
on_error
会捕获并输出相关信息。 - 关闭连接:
on_close
回调在WebSocket关闭时触发,提示连接已关闭。
3. 数据展示
成功接收到实时数据后,下一步是将数据展示在数据看板中。您可以根据实际需求进行可视化展示,例如将实时价格、交易量等信息显示为折线图或柱状图。以下是一个简单的可视化框架:
# 假设使用 Matplotlib 库来展示数据
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
# 简单示例:绘制实时价格曲线
class DataBoard:
def __init__(self):
self.prices = []
self.times = []
def update_data(self, price):
self.prices.append(price)
self.times.append(datetime.now())
self.plot_data()
def plot_data(self):
plt.plot(self.times, self.prices)
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('价格')
plt.title('实时价格曲线')
plt.pause(0.05)
在 on_message
中解析接收到的价格信息后,调用 update_data()
即可将数据传入并动态更新图表。
注意事项
- 心跳包:长时间运行需要定期发送心跳包以防止连接中断,请参考API文档。
- 网络连接:保证WebSocket连接稳定,避免意外中断。
- 数据量控制:根据实际需求选择合适的数据订阅深度,避免超出数据看板处理能力。
原文地址:https://blog.csdn.net/qq_34102871/article/details/143513073
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