尼日利亚 (NSENG)股票 API 对接实战：实时行情与历史 K 线全攻略

作为一名常年对接海外金融数据的开发者，最近接手了尼日利亚股市（NSENG，尼日利亚证券交易所）的数据对接需求，踩了不少坑也积累了些实用经验。不同于A股、美股成熟的API生态，尼日利亚股市的中文资料几乎为零，甚至英文文档也寥寥无几。今天就以个人实战经验，分享如何用 iTick API 对接 NSENG 股票的实时行情和历史 K 线，希望能帮到有同样需求的朋友。

一、前期准备： API 基础配置

1.1 注册与密钥获取

itick 是尼日利亚本地比较靠谱的金融数据服务商，专门提供 NSENG 股票的实时和历史数据。首先得去它的官网注册开发者账号，完成邮箱验证后，就能拿到 API_KEY —— 这个是后续接口调用的核心凭证，一定要保存好，别泄露。

1.2 环境准备

我用的是 Python 3.8+ 版本，核心依赖就两个：requests（发HTTP请求）和 pandas（处理数据），如果要可视化还需要 mplfinance。安装命令很简单：

pip  install  requests  pandas  mplfinance

二、实战1：获取 NSENG 股票实时行情

itick 的实时行情接口是 RESTful 风格，支持按股票代码查询单只或多只股票的实时价格、成交量、涨跌幅等核心数据。

1.2 环境准备

pip  install  requests  pandas  mplfinance

二、实战1：获取 NSENG 股票实时行情

新接口：GET /stock/quote?region=NG&code=xxxx

注意：尼日利亚市场代码是 NG（不是以前的 NSENG）。

核心代码示例（已更新）

import requests

import time

from typing import Dict, Optional

import pandas as pd

class  ITickNSENGAPI:

"""

封装 itick.org API 对接尼日利亚（NG）股票数据的类（2026最新版）

"""

def  __init__(self, token: str):

self.base_url = "https://api.itick.org"

self.token = token

self.headers = {

"accept": "application/json",

"token": self.token

}

def  get_realtime_quote(self, stock_code: str) -> Optional[Dict]:

"""

获取单只股票实时行情

:param stock_code: 股票代码（如 DANGCEM）

:return: 实时行情字典，失败返回 None

"""

for retry in  range(3):

try:

url = f"{self.base_url}/stock/quote"

params = {

"region": "NG", # 尼日利亚市场代码

"code": stock_code.upper() # 必须大写

}

response = requests.get(

url,

headers=self.headers,

params=params,

timeout=10

)

if response.status_code == 200:

result = response.json()

if result.get("code") == 0  and  "data"  in result:

quote = result["data"]

return {

"股票代码": quote["s"],

"最新价": quote["ld"],

"开盘价": quote["o"],

"最高价": quote["h"],

"最低价": quote["l"],

"成交量": quote["v"],

"涨跌额": quote["ch"],

"涨跌幅(%)": quote["chp"],

"更新时间戳": quote["t"],

"交易状态": quote["ts"] # 0正常 1停牌 2退市 3熔断

}

else:

print(f"未找到 {stock_code} 的实时数据，或接口返回异常")

return  None

else:

print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}，重试第{retry+1}次")

time.sleep(1.5)

except requests.exceptions.Timeout:

print(f"请求超时，重试第{retry+1}次")

time.sleep(1.5)

except  Exception  as e:

print(f"接口异常：{str(e)}")

return  None

return  None

# ---------------------- 实战调用 ----------------------

if  __name__ == "__main__":

# 替换成你自己的 token

MY_TOKEN = "your_itick_token_here"

api = ITickNSENGAPI(MY_TOKEN)

realtime_data = api.get_realtime_quote("DANGCEM")

if realtime_data:

print("=== 尼日利亚 NG 市场实时行情 ===")

for key, value in realtime_data.items():

print(f"{key}: {value}")

预期输出示例

=== 尼日利亚 NG 市场实时行情 ===

股票代码: DANGCEM

最新价: 312.5

开盘价: 310.0

最高价: 315.0

最低价: 308.0

成交量: 156800

涨跌额: 2.5

涨跌幅(%): 0.81

更新时间戳: 1765526889000

交易状态: 0

三、实战2：获取历史 K 线数据

新接口：GET /stock/kline?region=NG&code=xxxx&kType=8&limit=100

kType 对应周期：

• 8 = 日K

• 9 = 周K

• 10 = 月K

• 1~7 = 分钟级别（1分钟、5分钟、15分钟等）

核心代码示例（日K）

# 继续使用上面的类，新增方法

def  get_historical_klines(

self,

stock_code: str,

k_type: int = 8, # 8=日K

limit: int = 100,

end_timestamp: int = None  # 可选，截止时间戳

) -> Optional[pd.DataFrame]:

"""

获取历史 K 线数据（日K、周K、月K等）

"""

try:

url = f"{self.base_url}/stock/kline"

params = {

"region": "NG",

"code": stock_code.upper(),

"kType": k_type,

"limit": limit

}

if end_timestamp:

params["et"] = end_timestamp

response = requests.get(

url,

headers=self.headers,

params=params,

timeout=12

)

if response.status_code == 200:

result = response.json()

if result.get("code") == 0  and  isinstance(result.get("data"), list):

data_list = result["data"]

if  not data_list:

print(f"{stock_code} 无历史数据")

return  None

df = pd.DataFrame(data_list)

# 字段映射（符合国内习惯）

df = df[["t", "o", "h", "l", "c", "v"]]

df.rename(

columns={

"t": "时间戳",

"o": "开盘价",

"h": "最高价",

"l": "最低价",

"c": "收盘价",

"v": "成交量"

},

inplace=True

)

# 时间戳转可读日期（UTC → 北京时间）

df["日期"] = pd.to_datetime(df["时间戳"], unit="ms", utc=True)

df["日期"] = df["日期"].dt.tz_convert("Asia/Shanghai")

df["日期"] = df["日期"].dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

# 调整列顺序

df = df[["日期", "开盘价", "最高价", "最低价", "收盘价", "成交量", "时间戳"]]

return df

else:

print("接口返回格式异常")

return  None

else:

print(f"K线请求失败，状态码：{response.status_code}")

return  None

except  Exception  as e:

print(f"获取K线出错：{str(e)}")

return  None

# ---------------------- 调用示例 ----------------------

if  __name__ == "__main__":

# （前面的初始化代码不变）

kline_df = api.get_historical_klines(

stock_code="DANGCEM",

k_type=8, # 日K

limit=60  # 最近60天

)

if kline_df is  not  None:

print("\n=== 历史日K线数据（前5条） ===")

print(kline_df.head())

# 可视化（可选）

import mplfinance as mpf

plot_df = kline_df.copy()

plot_df["日期"] = pd.to_datetime(plot_df["日期"])

plot_df.set_index("日期", inplace=True)

plot_df.rename(

columns={

"开盘价": "Open",

"最高价": "High",

"最低价": "Low",

"收盘价": "Close",

"成交量": "Volume"

},

inplace=True

)

mpf.plot(

plot_df,

type='candle',

volume=True,

title='DANGCEM (NG) 日K线',

ylabel='价格 (NGN)',

figratio=(16,9)

)

四、重要注意事项（2026最新版）

1. 市场代码：尼日利亚统一用 region=NG（不再是 NSENG）

2. 认证方式：现在只用 token 请求头，不再是 Bearer api_key:secret

3. 时间戳：返回的是毫秒级 Unix 时间戳（UTC），需自行转换为北京时间

4. 频率限制：免费账号有调用限制，建议加上合理的 sleep 或使用付费套餐

5. 价格单位：仍为尼日利亚奈拉（NGN）

五、总结

对接尼日利亚 NSENG 股票 API 虽然不如对接A股/美股顺手，但只要找对工具、踩平时区和网络的坑，其实难度不大。总结几个核心点：

关键点回顾

1. 实时行情和历史 K 线的核心接口都是 GET 请求，重点做好超时重试和时区转换；

2. 数据解析时优先提取核心字段，并用 pandas 格式化，方便后续分析和可视化。

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://docs.itick.org/rest-api/stocks/stock-kline

GitHub：https://github.com/itick-org/

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