股票 API 对接，接入美国纳斯达克交易所（Nasdaq）实现缠论回测

想进行量化分析却不知道从何入手？本文将教你一步步利用 股票 API 构建一个完整的自动化回测系。无论是股票实时行情的监控，还是通过股票 API 和高频股票实时报价 API 进行策略开发，股票行情 api 和股票实时报价 API 都能提供强有力的支持。作为金融 api 和金融行情数据 API 的一部分，这些接口不仅覆盖股指期货和美国股市行情，还能无缝接入纳斯达克交易所（Nasdaq），帮助交易者进行缠论回测等高级量化分析。本文将基于 Python 语言，以 iTick API 为例详细介绍如何对接股票 API，获取 Nasdaq 股票数据，并应用于缠论回测策略。

一、选择合适的 API 选择？

iTick：定位更偏向于专业与易用性的平衡。它强调为全球市场（如美股、欧股、港股、亚太市场等）提供毫秒级延迟的实时数据，并支持 WebSocket 推送。对于既需要一定数据质量又看重成本的开发者。它也提供永久免费套餐，免费套餐通常包含一定量的基础实时数据和历史数据调用，高级套餐可获取更多的调用频次，在免费或低成本模式下是一个值得考虑的选择

Polygon.io：在这方面是专业的代表。它直接对接交易所数据源，提供低延迟（毫秒级）的实时行情、盘前盘后数据、甚至 Level 2 深度数据。其数据质量高，是构建严肃交易系统的选择。虽然提供免费试用套餐，但其核心价值在于付费服务。免费套餐通常有较严格的频率和功能限制，付费套餐价格较高，预算允许的话它是不错的选择。

Alpha Vantage：其免费版本的实时数据通常有延迟（如 15 分钟）。它更侧重于提供广泛的历史数据和大量内置技术指标（如 SMA、RSI），对于回测和学习非常方便，学习研究与策略原型。丰富的免费历史数据和内嵌技术指标，能让你快速验证想法，是学术研究和小型个人项目的理想起点，适合入门和低频使用。但当超出免费限制或需要实时数据时，则需要付费

二、iTick API 接口概览

在使用前，需要在 itick 官方平台注册账号并获取 API Token。注意，所有请求需携带"token"头部。

基于提供的文档，以下是关键接口：

1. 批量历史 K 线查询 (/stock/klines)：获取历史 OHLCV 数据，用于回测。
2. 批量实时报价 (/stock/quotes)：获取最新价、涨跌幅等。
3. 批量实时盘口 (/stock/depths)：获取买卖盘口深度。
4. 批量实时成交 (/stock/ticks)：获取逐笔成交数据。
5. WebSocket 实时推送：用于订阅实时报价、盘口和成交。

对于纳斯达克，region 参数设为"US"，codes 如"AAPL,TSLA"。

三、Python 实现：获取历史数据并进行缠论回测

步骤 1：安装依赖

使用 requests 库发送 HTTP 请求，pandas 处理数据：

pip install requests pandas numpy

步骤 2：获取历史 K 线数据

使用/stock/klines 接口，查询 AAPL 的 5 分钟 K 线（kType=2），limit=1000 条，region=US。

import requests
import pandas as pd

# API配置
BASE_URL = "https://api.itick.org"
TOKEN = "your_token"  # 替换为你的API Token

def get_historical_klines(region, codes, ktype, limit, et=None):
    url = f"{BASE_URL}/stock/klines?region={region}&codes={codes}&kType={ktype}&limit={limit}"
    if et:
        url += f"&et={et}"

    headers = {
        "accept": "application/json",
        "token": TOKEN
    }

    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        if data["code"] == 0:
            # 以AAPL为例，提取数据
            klines = data["data"].get(codes.split(',')[0], [])
            df = pd.DataFrame(klines)
            df['t'] = pd.to_datetime(df['t'], unit='ms')  # 时间戳转日期
            return df[['t', 'o', 'h', 'l', 'c', 'v']]  # OHLCV
        else:
            print("API Error:", data["msg"])
    else:
        print("HTTP Error:", response.status_code)
    return None

# 示例：获取AAPL的最近1000条5分钟K线
df_klines = get_historical_klines("US", "AAPL", 2, 1000)
if df_klines is not None:
    print(df_klines.head())

响应数据示例（JSON 格式）：

{
  "code": 0,
  "msg": null,
  "data": {
    "AAPL": [
      {
        "tu": 56119888070.5,
        "c": 534.5,
        "t": 1741239000000,
        "v": 104799385,
        "h": 536,
        "l": 534.5,
        "o": 535
      }
    ]
  }
}

转换为 DataFrame 后，便于后续分析。

步骤 3：实现缠论基本元素计算与回测

缠论回测的核心是识别分型（顶/底）、笔（趋势线段）和中枢（震荡区间），然后基于中枢生成买卖信号，进行模拟交易。以下是使用 pandas 实现的完整回测代码，包括分型检测、笔检测、中枢检测和简单策略回测（例如，中枢上破买入、下破卖出）。

import numpy as np

def detect_fractals(df):
    df = df.copy()
    df['top_fractal'] = (df['h'].shift(1) < df['h']) & (df['h'].shift(-1) < df['h'])
    df['bottom_fractal'] = (df['l'].shift(1) > df['l']) & (df['l'].shift(-1) > df['l'])
    return df

def detect_pens(df):
    pens = []
    direction = None
    start_idx = None
    for i in range(1, len(df) - 1):
        if df.loc[i, 'top_fractal']:
            if direction == 'down':
                pens.append(('down', start_idx, i))
                start_idx = i
                direction = 'up'
            elif direction is None:
                start_idx = i
                direction = 'up'
        elif df.loc[i, 'bottom_fractal']:
            if direction == 'up':
                pens.append(('up', start_idx, i))
                start_idx = i
                direction = 'down'
            elif direction is None:
                start_idx = i
                direction = 'down'
    if start_idx is not None and direction is not None:
        pens.append((direction, start_idx, len(df)-1))
    return pens

def detect_pivots(pens, df):
    pivots = []
    for i in range(2, len(pens)):
        pen1, pen2, pen3 = pens[i-2], pens[i-1], pens[i]
        if pen1[0] == 'up' and pen3[0] == 'up':
            low1 = df.loc[pen1[2], 'l']
            high1 = df.loc[pen1[1], 'h']
            low3 = df.loc[pen3[2], 'l']
            high3 = df.loc[pen3[1], 'h']
            low = min(low1, low3)
            high = max(high1, high3)
            if low > df.loc[pen2[2], 'l'] or high < df.loc[pen2[1], 'h']:
                continue
            overlap_low = max(low1, low3)
            overlap_high = min(high1, high3)
            if overlap_low < overlap_high:
                pivots.append((pen1[1], pen3[2], overlap_low, overlap_high))
        elif pen1[0] == 'down' and pen3[0] == 'down':
            high1 = df.loc[pen1[2], 'h']
            low1 = df.loc[pen1[1], 'l']
            high3 = df.loc[pen3[2], 'h']
            low3 = df.loc[pen3[1], 'l']
            high = max(high1, high3)
            low = min(low1, low3)
            if high < df.loc[pen2[2], 'h'] or low > df.loc[pen2[1], 'l']:
                continue
            overlap_high = min(high1, high3)
            overlap_low = max(low1, low3)
            if overlap_low < overlap_high:
                pivots.append((pen1[1], pen3[2], overlap_low, overlap_high))
    return pivots

def backtest_chan(df, pivots):
    signals = pd.Series(0, index=df.index)
    position = 0
    entry_price = 0
    for start, end, low, high in pivots:
        for i in range(end, len(df)):
            if df.loc[i, 'c'] > high and position == 0:
                signals[i] = 1  # Buy
                position = 1
                entry_price = df.loc[i, 'c']
            elif df.loc[i, 'c'] < low and position == 1:
                signals[i] = -1  # Sell
                position = 0
    df['signals'] = signals
    df['returns'] = df['c'].pct_change()
    df['strategy_returns'] = df['signals'].shift(1) * df['returns']
    df['strategy_returns'] = df['strategy_returns'].fillna(0)
    cumulative_returns = (1 + df['strategy_returns']).cumprod()
    total_return = cumulative_returns.iloc[-1] - 1
    print(f"Total Strategy Return: {total_return:.2%}")
    return df, total_return

# 示例应用
if df_klines is not None:
    df_klines = detect_fractals(df_klines)
    pens = detect_pens(df_klines)
    pivots = detect_pivots(pens, df_klines)
    df_backtest, total_return = backtest_chan(df_klines, pivots)
    print(df_backtest.tail())  # 查看回测结果

这是一个基于缠论的简化回测版本：检测分型和笔后，识别中枢（由至少三笔重叠形成），然后在中枢上破时买入、下破时卖出。计算策略累计回报。实际应用中，可添加止损、仓位管理等优化。注意，缠论主观性强，此代码仅为示例。

步骤 4：实时数据订阅（WebSocket）

对于实时缠论监控，使用 WebSocket 订阅 Nasdaq 股票。

import websocket
import json
import threading
import time

WS_URL = "wss://api.itick.org/stock"

def on_message(ws, message):
    data = json.loads(message)
    if data.get("data"):
        market_data = data["data"]
        if market_data.get("type") == "quote":
            print("Real-time Quote:", market_data)

def on_open(ws):
    subscribe_msg = {
        "ac": "subscribe",
        "params": "AAPL$US",
        "types": "quote"
    }
    ws.send(json.dumps(subscribe_msg))

def send_ping(ws):
    while True:
        time.sleep(30)
        ping_msg = {"ac": "ping", "params": str(int(time.time() * 1000))}
        ws.send(json.dumps(ping_msg))

ws = websocket.WebSocketApp(
    WS_URL,
    header={"token": TOKEN},
    on_open=on_open,
    on_message=on_message
)

ping_thread = threading.Thread(target=send_ping, args=(ws,))
ping_thread.daemon = True
ping_thread.start()

ws.run_forever()

这将实时推送 AAPL 的报价数据，可扩展到盘口和成交，用于动态缠论分析。

四、结语

本文基于Python编程语言，完成了纳斯达克交易所数据对接与缠论回测的全流程实现，核心环节包括API初始化、数据获取、缠论结构识别及回测策略构建。需着重说明的是，本文内容仅供技术研究使用，不构成任何投资建议；同时，基础版缠论回测暂未处理K线包含关系、缺口等细节，在实际应用场景中需对算法进行进一步优化；针对高频交易场景，需重点关注API延迟性能与数据稳定性，可通过iTick高频报价接口及本地缓存策略提升系统性能。

温馨提示：本文仅供参考，不构成任何投资建议。市场有风险，投资需谨慎

参考文档：https://blog.itick.org/stock-api/hkus-stock-api-comparison-guide
GitHub：https://github.com/itick-org/