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.mdclass Feed(object):def __init__(self):# 替换为您的API Tokenself.url = 'wss://quote.tradeswitcher.com/quote-stock-b-ws-api?token=您的token'self.ws = Nonedef 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。