2025 主流股票与金融数据 API 接口汇总

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2025 年主流股票与金融数据 API 接口概览

在数据驱动的投资领域，一个稳定高效的金融数据接口就像是你的“阿拉丁神灯”。随着金融科技的快速发展，无论是个人投资者、量化交易团队，还是金融科技企业，都依赖于高质量且实时的金融数据。

选择合适的金融数据 API 接口对于构建交易系统、投资分析平台和量化策略至关重要。本文将总结 2025 年主流的股票与金融数据 API 接口，帮助你在信息泛滥的时代中找到最佳的数据解决方案。

一、主要金融行情 API 比较

目前市场上的金融数据 API 各具特色，既包括专注于中国市场的开源接口，也涵盖了全球市场的商业服务。我们从数据覆盖范围、响应速度、易用性和成本四个方面进行了比较。

对比维度	iTick API	Tushare API	Wind API	聚宽 API
数据覆盖	涵盖香港、美国、中国市场（如 700、9988），支持实时报价、Tick 数据、历史 K 线	主要面向中国市场，香港市场数据有限，实时性不强	全球市场全面覆盖，但香港市场实时数据有较高延迟	专注于中国市场，香港市场数据需额外付费
响应速度	实时接口响应时间 ≤100ms，批量请求无明显延迟	实时接口响应时间 200-500ms，高峰时段可能拥堵	专业级响应速度，但香港市场实时数据延迟约 300ms	中国市场响应较快，香港市场数据响应不稳定
易用性	接口规范统一，返回格式简洁，支持 WebSocket 长连接，headers 设置简便	文档详尽，但接口参数差异大，需频繁调整	功能强大但复杂度高，需学习专属语法	与平台策略系统紧密结合，独立使用成本高
成本	基础功能免费，高级接口按调用次数收费，性价比较高	积分制度，实时数据需高积分兑换，长期使用成本增加	年费昂贵，适合机构用户，个人开发者难以承担	免费额度有限，超出部分按套餐收费，灵活性较低

二、金融数据 API 的关键应用领域

1. 实时行情获取：实时行情数据是交易决策的基础，WebSocket API 在这一领域表现出色。通过持久连接和双向通信，这种API实现了低延迟的数据传输，使得服务器能够主动向客户端推送更新，无需反复请求。这对于跟踪股市动态、接收实时加密货币价格以及实施高频交易策略至关重要。
2. 历史数据回溯分析：历史数据对于策略回测、模型训练和研究分析非常重要。例如，EODHD 提供了覆盖全球数十万个标的的长期清洗历史数据，包括股息、拆股等公司行为调整，这对于精确的回测非常关键。
3. 基本面分析与估值：基本面数据是价值投资和公司研究的核心。FMP 等 API 提供了结构化的财务报表、财务比率和估值指标，使开发者能够构建深入的基本面分析工具。

三、调用金融数据 API 示例

以下是使用 Python 调用典型金融数据 API 的示例，包括你提供的 headers 格式。

所有接口通用请求头规范：

注：token 需要在官方网站注册后申请，个人开发者可以快速获得免费额度。
headers = {
"accept": "application/json",
"token": "your_token"  # 替换为个人申请的有效 token
}

1. 批量实时报价 API：快速获取多只股票最新行情

该接口支持同时查询多只港股的最新开盘价、最高价、最低价、成交量等核心数据，适用于行情监控场景。

接口地址：https://api.itick.org/stock/quotes?region=HK&codes=700,9988

请求参数：region（市场区域，必填，HK 表示港股）；codes（股票代码，必填，多只股票以逗号分隔）

返回示例：

{
"code": 0, // 0 表示请求成功，非 0 为错误码
"msg": null, // 错误信息，成功时为 null
"data": {
"700": {
"s": "700", // 股票代码
"ld": 567, // 最新价
"o": 571, // 开盘价
"h": 572, // 最高价
"l": 560.5, // 最低价
"t": 1754554089000, // 数据时间戳（毫秒）
"v": 16940382, // 成交量
"tu": 9595241622.71, // 成交金额
"ts": 0
},
"9988": {
"s": "9988",
"ld": 119.2,
"o": 119.1,
"h": 119.8,
"l": 117.9,
"t": 1754554089000,
"v": 66845112,
"tu": 7959246749.6,
"ts": 0
}
}
}

2. 批量股票实时 Tick API：高频获取交易明细

Tick 数据是高频交易策略的核心，该接口提供毫秒级别的股票成交明细，支持多只股票同时查询。

接口地址：https://api.itick.org/stock/ticks?region=HK&codes=700,9988

请求参数：同上

API 示例与说明

1. 实时报价 API

此 API 用于获取指定股票的实时报价信息，包括最新成交价格、成交量等。

接口地址: https://api.itick.org/stock/quotes

请求参数:

• region（必需，例如 HK 表示香港市场）
• codes（必需，多个股票代码之间用逗号分隔）

返回示例:

{
    "code": 0,
    "msg": null,
    "data": {
        "700": {
            "s": "700", 
            "ld": 567, 
            "t": 1754554087000, 
            "v": 1134500 
        },
        "9988": {
            "s": "9988",
            "ld": 119.2,
            "t": 1754554087000,
            "v": 3931400
        }
    }
}

2. 批量历史数据 API

该 API 支持获取特定周期内的 K 线数据，这些数据对于策略回测和历史趋势分析非常有用。

接口地址: https://api.itick.org/stock/klines

请求参数:

• region（必需）
• codes（必需）
• kType（必需，例如 2 表示 5 分钟线）
• limit（可选，默认值为 50，表示返回的数据条数）

返回示例:

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

3. 股票 WebSocket API

WebSocket API 相比于传统的 HTTP 接口轮询方式，能够更有效地实现数据的实时推送，减少延迟并减轻服务器负担，特别适合用于实时交易监控。

连接地址: wss://api.itick.org/stock

订阅参数:

{
    "ac": "subscribe", 
    "params": "700$HK,9988$HK", 
    "types": "depth,quote"
}

4. Python 快速调用代码示例

以下是使用 Python 调用上述 HTTP 和 WebSocket 接口的示例代码。请根据需要替换您的个人 token 并运行代码。

1. 安装依赖库

为了调用 HTTP 接口，您需要安装 requests 库，而调用 WebSocket 接口则需要安装 websockets 库。可以通过以下命令安装：

pip install requests websockets

2. HTTP 接口调用示例（实时报价 + 历史数据）

import requests
import time
from datetime import datetime

# 配置信息
HEADERS = {
    "accept": "application/json",
    "token": "your_token"  # 请替换为您的个人 token
}
REGION = "HK"
CODES = "700,9988"  # 腾讯控股、阿里巴巴-SW

def get_real_time_quotes():
    """获取批量实时报价"""
    url = f"https://api.itick.org/stock/quotes?region={REGION}&codes={CODES}"
    try:
        response = requests.get(url, headers=HEADERS, timeout=5)
        response.raise_for_status()  # 抛出 HTTP 请求异常
        data = response.json()
        if data["code"] == 0:
            print("=== 批量实时报价 ===")
            for stock_code, stock_data in data["data"].items():
                # 将时间戳转换为可读格式
                data_time = datetime.fromtimestamp(stock_data["t"] / 1000).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
                print(f"股票代码：{stock_code}")
                print(f"最新价：{stock_data['ld']} | 开盘价：{stock_data['o']} | 最高价：{stock_data['h']} | 最低价：{stock_data['l']}")
                print(f"成交量：{stock_data['v']} | 成交金额：{stock_data['tu']:.2f} | 数据时间：{data_time}")
                print("-" * 50)
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"请求错误: {e}")

以下是优化后的代码示例，包括错误处理和数据获取函数，以及WebSocket接口调用示例。

错误处理示例

if not success:
    print(f"请求失败：{data['msg']}")
except Exception as e:
    print(f"接口调用出现异常：{str(e)}")

获取历史K线数据函数

def fetch_historical_klines(k_type=2, limit=50):
    """获取指定类型的K线数据"""
    url = f"https://api.itick.org/stock/klines?region={REGION}&codes={CODES}&kType={k_type}&limit={limit}"
    try:
        response = requests.get(url, headers=HEADERS, timeout=5)
        response.raise_for_status()
        result = response.json()
        if result["code"] == 0:
            print(f"=== 历史K线数据（类型{k_type}，数量{limit}条） ===")
            for entry in result["data"]:
                timestamp = datetime.fromtimestamp(entry["t"] / 1000).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
                print(f"时间：{timestamp}")
                print(f"开盘价：{entry['o']} | 最高价：{entry['h']} | 最低价：{entry['l']} | 收盘价：{entry['c']}")
                print(f"成交量：{entry['v']} | 成交金额：{entry['tu']:.2f}")
                print("-" * 50)
        else:
            print(f"请求失败：{result['msg']}")
    except Exception as e:
        print(f"接口调用异常：{str(e)}")

主程序入口

if __name__ == "__main__":
    fetch_real_time_quotes()
    time.sleep(2)  # 为了防止请求过于频繁，这里暂停2秒
    fetch_historical_klines(k_type=2, limit=10)

WebSocket接口调用示例（实时推送）

import asyncio
import websockets
import json
from datetime import datetime

# 通用设置
WS_URL = "wss://api.itick.org/stock"
HEADERS = {
    "accept": "application/json",
    "token": "your_token"  # 请替换为您的个人token
}

# 订阅参数
SUBSCRIPTION_PARAMS = {
    "ac": "subscribe",
    "params": "700$HK,9988$HK",
    "types": "depth,quote"
}

async def establish_websocket_connection():
    """建立WebSocket连接并接收实时推送的数据"""
    async with websockets.connect(WS_URL, extra_headers=HEADERS) as socket:
        # 发送订阅请求
        await socket.send(json.dumps(SUBSCRIPTION_PARAMS))
        print("订阅请求已发送，等待数据...")
        # 持续接收数据
        while True:
            message = await socket.recv()
            parsed_data = json.loads(message)
            # 解析并打印数据
            print("\n=== 实时推送数据 ===")
            print(f"接收时间：{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')[:-3]}")
            print(f"数据内容：{json.dumps(parsed_data, indent=2, ensure_ascii=False)}")

if __name__ == "__main__":
    try:
        asyncio.run(establish_websocket_connection())
    except KeyboardInterrupt:
        print("程序被用户中断")
    except Exception as e:
        print(f"WebSocket连接发生异常：{str(e)}")

使用建议与注意事项

• Token管理：Token是接口访问的凭证，务必妥善保管，防止泄露。如果检测到异常调用，请立即在官方网站上重置Token。
• 请求频率控制：免费用户应遵循接口请求频率的限制（详情参见官方网站文档），避免因请求过频而导致账户受限。在执行批量请求时，建议适当增加时间间隔。
• 数据解析适配：根据实际需求，可能需要对返回的数据格式进行解析和适配，确保能够正确处理各种响应情况。

在不同的股票数据中，字段可能会有所差异（例如，某些股票可能没有成交量数据）。因此，在编写代码时，应加入异常处理机制，以防止程序因这些差异而崩溃。

WebSocket 重连机制

由于网络环境的变化，WebSocket 连接可能会意外中断。在实际部署的应用中，建议实现自动重连功能，以确保数据流的稳定性和连续性。

总结

预计到 2025 年，金融数据 API 市场将展现出更加多元化的趋势，包括专业化和细分化。从全球范围内的大型企业如 Bloomberg 和 Refinitiv，到国内领先的服务商如 Wind 和同花顺，以及专注于特定领域的新兴供应商，每一种 API 都拥有自己独特的优势和市场定位。

在选择适合的金融数据 API 时，重点不在于寻找功能最全面的，而是在于找到最符合你特定需求和预算的解决方案。无论你的目标是搭建实时交易系统、执行历史回测，还是开发基本面分析工具，市场上都有针对这些需求优化过的 API 产品。

通过本文介绍的各种 API 及 Python 编程示例，读者可以根据自身的需求启动数据驱动的金融项目。在金融行业中，高质量且及时的数据是做出正确决策的重要基石，而选择正确的 API 则是获取这些数据的第一步。

请注意，本文中的代码示例仅供学习参考。在正式环境中使用时，请依据官方文档进行必要的调整。

参考资料：
- GitHub 项目地址
- 官方文档链接

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关键词：金融数据 API Subscription Application connection