2026 全球股市实时行情数据 API 对比指南

AI摘要
本文是一篇关于2026年全球股市实时行情数据API的技术性知识分享。文章对比了iTick、Polygon、Finnhub等主流API在覆盖范围、延迟、定价和易用性等方面的特点,并重点提供了使用iTick API进行实时报价查询、获取历史K线数据以及通过WebSocket订阅实时行情的详细Python代码示例,为量化交易开发者和投资者提供了技术选型参考和具体的接入指南。

在 2026 年,随着量化交易、算法投资和高频交易的普及,获取低延迟、可靠的全球股市实时行情数据已成为投资者和开发者的刚需。实时行情 API 不仅提供股票报价、成交量、盘口深度,还支持 WebSocket 推送以实现毫秒级更新。本文将对比当前主流的全球股市实时行情数据 API,重点分析覆盖范围、延迟、定价、易用性和 Python 支持度,并特别提供 Python 代码示例。
2026 全球股市实时行情数据 API 对比指南

一、主流 API 对比

2026 年最受欢迎的几款实时行情 API 各有侧重,以下逐一分析其关键特性:

iTick:覆盖美股、港股、A 股、新加坡、日本、澳洲等亚洲+全球主流市场,实时延迟低于 50ms(WebSocket),基本行情免费无限调用,支持 REST 和 WebSocket 协议。付费方案面向机构级用户。优势在于免费覆盖亚洲市场广、门槛低、数据质量高,非常适合个人开发者与量化策略开发;局限是机构级深度功能需付费。

Polygon:以美股为主,兼顾全球市场、期权和加密货币,实时延迟最低(<10ms),提供有限免费额度,支持 REST 和 WebSocket。优势是延迟极低、机构级深度数据丰富;局限是成本较高。

Finnhub:覆盖全球股票、外汇、加密货币,实时延迟约<100ms,美国股票实时数据免费额度较大,支持 REST 和 WebSocket。优势是技术指标丰富;局限是亚洲市场覆盖相对一般。

Alpha Vantage:支持全球 30+国家股票,免费版为分钟级延迟(限额 25 次/日),仅支持 REST 协议,付费后无限制。优势是内置技术指标强大、易上手;局限是实时性较弱,不适合高频需求。

FMP (Financial Modeling Prep):覆盖全球股票并提供丰富基本面数据,实时延迟<50ms,支持 REST 和 WebSocket。优势基本面数据全面;局限是实时深度数据相对一般。

选择建议:选择实时行情 API 时,需要综合考虑你的使用场景、预算、市场重点、延迟要求、技术需求等因素

二、iTick API 接入示例

iTick 是 2026 年备受关注的免费实时行情 API,提供全球主要市场的股票报价、Tick 数据、K 线等,支持 REST 和 WebSocket 协议。最大亮点是基本行情免费无限调用,非常适合量化回测、实时监控和交易系统开发。

接入步骤

  1. 访问官网注册账号,获取 API Token。

  2. 在请求头中使用 Token 进行认证。

  3. REST 接口适合批量查询,WebSocket 适合实时推送。

支持市场:美股(US)、港股(HK)、A 股(SH/SZ)、澳洲(AU)、新加坡、泰国、日本、韩国等。

1.REST API 获取实时报价(单次查询)


import requests

API_TOKEN = 'your_api_token_here' # 替换为你的Token

BASE_URL = 'https://api.itick.org'

def  get_real_time_quote(region, code):

    headers = {

 'accept': 'application/json',

 'token': API_TOKEN

    }

url = f'{BASE_URL}/stock/quote?region={region}&code={code}'

response = requests.get(url, headers=headers)

 if response.status_code == 200:

        data = response.json()['data']

 return data

 else:

 print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")

 return  None

# 示例:获取苹果公司(AAPL)实时行情

quote = get_real_time_quote('US', 'AAPL')

if quote:

 print(f"Symbol: {quote['s']}")

 print(f"最新价: {quote['ld']}")

 print(f"成交量: {quote['v']}")

 print(f"涨跌: {quote['ch']} ({quote['chp']}%)")

2.REST API 获取历史行情数据(策略回测常用)


import requests

API_TOKEN = "your_actual_token"

BASE_URL = "https://api.itick.org"

# 美股AAPL 5分钟K线:kType=2(代表5分钟,1=1分钟,3=15分钟,依次类推),limit=10(获取10根K线)

STOCK_KLINE_URL = f"{BASE_URL}/stock/kline?region=US&code=AAPL&kType=2&limit=10"

headers = {

 "accept": "application/json",

 "token": API_TOKEN

}

try:

response = requests.get(STOCK_KLINE_URL, headers=headers)

 if response.status_code == 200:

        data = response.json()

        kline_list = data.get("data", ())  # 所有K线数据存放在列表中

 print("="*60)

 print("美股AAPL(AAPL$US)最近10根5分钟K线数据")

 print("="*60)

 print(f"{'时间':<20}{'开盘':<10}{'收盘':<10}{'最高':<10}{'最低':<10}")

 print("-"*60)

 # 遍历K线列表,打印每一根K线的核心信息

 for kline in kline_list:

time_str = str(kline.get('t', '暂无'))  # 时间戳(可自行转换为标准时间格式)

            open_price = kline.get('o', '暂无')

            close_price = kline.get('c', '暂无')

            high_price = kline.get('h', '暂无')

            low_price = kline.get('l', '暂无')

 print(f"{time_str:<20}{open_price:<10}{close_price:<10}{high_price:<10}{low_price:<10}")

 else:

 print(f"请求失败,状态码:{response.status_code},错误信息:{response.text}")

except  Exception  as e:

 print(f"调用接口时出现异常:{str(e)}")

3.WebSocket 订阅实时行情(持续推送)


import websocket

import json

import threading

import time

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

API_TOKEN = "your_api_token_here" # 替换为你的Token

def  on_message(ws, message):

    data = json.loads(message)

 if data.get("data"):

        market_data = data["data"]

        data_type = market_data.get("type")

        symbol = market_data.get("s")

 print(f"{data_type.upper()} 数据 - {symbol}: {market_data}")

def  on_open(ws):

 print("WebSocket 连接成功")

 # 订阅 AAPL 美股的报价和Tick数据

    subscribe_msg = {

 "ac": "subscribe",

 "params": "AAPL$US",

 "types": "quote,tick"

    }

    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))

 print("Ping 发送")

ws = websocket.WebSocketApp(

    WS_URL,

 header={"token": API_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()

这些示例可直接运行(需安装requestswebsocket-client库:pip install requests websocket-client)。WebSocket 适合构建实时监控系统,REST 适合批量或定时查询。

三、总结

2026年全球股市实时行情数据API的选型核心,是“需求匹配+成本控制”。不同API各具优势,适配不同开发场景与预算需求——无论是实时行情获取、历史K线查询,还是高频行情监控、深度数据分析,需结合自身需求选择适配的接口,无需盲目追求某一维度的优势。

若追求低延迟与高性价比,可优先考虑iTick API;若侧重跨资产轻量化开发,Alpha Vantage API适配性更强;若需要机构级深度数据与全面性保障,Polygon.io API更符合需求。建议选型前,先通过各API的免费试用,结合自身开发场景测试响应速度、数据完整性,再决定是否付费升级。

温馨提示:本文仅供代码参考,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/global-stock-market-realtime-quotes-for-quantitative-trading

GitHub:https://github.com/itick-org/

本作品采用《CC 协议》,转载必须注明作者和本文链接
讨论数量: 0
(= ̄ω ̄=)··· 暂无内容!

讨论应以学习和精进为目的。请勿发布不友善或者负能量的内容,与人为善,比聪明更重要!