A股美股全覆盖！这款开源Python实时股票行情SDK真香

来源: 微信公众号（创新技术阁）
GitHub: https://github.com/tickplus
发布平台: 程序员茄子（chenxutan.com）
标签: Python, 股票, 量化交易, SDK, 数据接口, 金融科技

引言

在构建量化交易系统或开发金融数据分析工具时，获取稳定可靠的实时行情往往是一大痛点。商业级接口费用高昂，而免费接口常常面临延迟高、不稳定、甚至随时停服的风险。

今天，为大家分享一款名为 TickPlus 的开源 Python 行情 SDK。它专为解决金融数据获取痛点而生，不仅接口丰富，而且调用简单，非常适合个人开发者和量化爱好者使用。

一、TickPlus 能做什么？

TickPlus 是基于高性能数据分发系统构建的 SDK，主要提供了以下四大类核心数据接口：

1. 全品种实时行情

不仅支持传统的 A股、港股、美股，还涵盖了期货市场的实时波动数据。

2. 高价值历史数据

无论是复盘所需的 日 K 线、分钟 K 线，还是用于微观结构分析的历史 Tick 数据，都能轻松获取。

3. 丰富的基础信息

提供股票列表、核心财务指标、板块成分股划分，以及历史复权（除权除息）数据。

4. 深度量化高级数据

支持获取 逐笔交易记录、买卖五档深度盘口，以及 资金流向等进阶数据。

二、核心优势解析

相比市面上良莠不齐的免费接口，TickPlus 拥有三个非常实用的特性：

1. 数据稳如泰山

底层依托自研的高性能分发引擎，数据延迟低且不易丢包，最大程度保证行情的实时性与准确度。

2. 丝滑的开发体验

SDK 支持链式调用，你可以直接将数据返回为标准的 JSON 格式，或者直接输出为 Pandas DataFrame，无缝对接你的量化策略分析流程。

# JSON 格式输出
quotes = BasicApi.getFullQuotes(symbol="stock", code="000001", token=token)
# 直接是字典列表

# DataFrame 格式输出
df = BasicApi.getFullQuotes(symbol="stock", code="000001", token=token, as_df=True)
# 直接是 pandas DataFrame

3. 全平台兼容

无论你是在 Windows 开发环境、Linux 服务器，还是 macOS 笔电上，都能顺畅运行。

三、极简实战：3分钟跑通第一个接口

第一步：安装依赖库

pip install tickplus

第二步：申请 API Token

注意：正式调用前，你需要前往 TickPlus 官网申请一个免费的 API Token 进行初始化。

官网地址：http://www.tickplus.org

第三步：实战代码

示例一：一键获取多只股票实时行情

如何同时紧盯平安银行、万科A 和贵州茅台的走势？只需两行核心代码：

# 批量获取指定股票的最新行情
codes = "000001,000002,600000,600519"
quotes = BasicApi.getFullQuotes(symbol="stock", code=codes, token=token)
 
for quote in quotes:
    print(f"{quote['code']}: 最新价={quote['c']}, 昨收={quote['pc']}")

输出示例：

000001: 最新价=12.35, 昨收=12.10
000002: 最新价=8.67, 昨收=8.55
600000: 最新价=7.23, 昨收=7.18
600519: 最新价=1688.00, 昨收=1675.50

示例二：直接拉取30+种技术指标

如果你需要获取市盈率、换手率等指标进行因子选股，可以直接调用 getFullFactor 接口：

# 获取个股全方位的技术指标
indicators = BasicApi.getFullFactor(
    symbol="stock",
    code="000001",
    token=token
)
 
if indicators:
    data = indicators[0]
    print(f"最新价: {data['zxj']} | 涨跌幅: {data['zdf']}%")
    print(f"换手率: {data['hsl']}% | 市盈率(TTM): {data['ttmsyl']}")

输出示例：

最新价: 12.35 | 涨跌幅: 2.06%
换手率: 1.23% | 市盈率(TTM): 8.56

示例三：获取买卖五档盘口深度数据

# 获取五档盘口数据
entrust = BasicApi.getEntrust(
    symbol="stock",
    code="000001",
    token=token
)

if entrust:
    # 卖五档
    for i, sell in enumerate(entrust.get('sell', [])[:5]):
        print(f"卖{i+1}: {sell['price']} | {sell['volume']}手")
    
    # 买五档
    for i, buy in enumerate(entrust.get('buy', [])[:5]):
        print(f"买{i+1}: {buy['price']} | {buy['volume']}手")

示例四：获取历史K线数据

from datetime import datetime, timedelta

# 获取平安银行最近30天的日K线
kline = HistoryApi.getDailyKline(
    symbol="stock",
    code="000001",
    token=token,
    start_date=(datetime.now() - timedelta(days=30)).strftime("%Y%m%d"),
    end_date=datetime.now().strftime("%Y%m%d")
)

for bar in kline:
    print(f"{bar['date']}: O={bar['open']} H={bar['high']} L={bar['low']} C={bar['close']} V={bar['volume']}")

四、与其他数据源对比

五、项目架构

项目包含了清晰的模块划分：

tickplus/
├── api/              # 核心API接口
│   ├── basic_api.py  # 基础行情接口
│   ├── history_api.py # 历史数据接口
│   └── realtime_api.py # 实时行情接口
├── utils/            # 工具函数
│   ├── parser.py     # 数据解析
│   └── formatter.py   # 格式化工具
├── tests/            # 测试用例
├── references/       # 参考文档
│   └── apidoc.md     # 接口文档
└── __init__.py       # 包入口

六、典型应用场景

1. 量化回测系统

# 获取历史数据用于回测
codes = ["000001", "600000", "600519"]
for code in codes:
    kline = HistoryApi.getDailyKline(
        symbol="stock",
        code=code,
        token=token,
        start_date="20230101",
        end_date="20231231"
    )
    # 构建回测数据集

2. 实时盯盘系统

# 实时监控多只股票
codes = "000001,000002,600000,600519"
while True:
    quotes = BasicApi.getFullQuotes(symbol="stock", code=codes, token=token)
    for quote in quotes:
        # 检查涨跌幅度
        change = (quote['c'] - quote['pc']) / quote['pc'] * 100
        if abs(change) > 5:
            print(f"警告: {quote['code']} 涨跌幅超过5%!")
    time.sleep(5)

3. 选股系统

# 筛选低估值股票
codes = "000001,000002,600000,600519"
quotes = BasicApi.getFullQuotes(symbol="stock", code=codes, token=token)

for quote in quotes:
    # 获取基本面指标
    indicators = BasicApi.getFullFactor(symbol="stock", code=quote['code'], token=token)
    if indicators:
        data = indicators[0]
        pe = data.get('ttmsyl', 0)
        # 筛选PE<15的股票
        if 0 < pe < 15:
            print(f"{quote['code']}: PE={pe}, 符合价值投资标准")

4. 交易信号系统

# 获取五档盘口，分析是否有大单买入
entrust = BasicApi.getEntrust(symbol="stock", code="000001", token=token)

if entrust:
    buy_volume = sum([b['volume'] for b in entrust.get('buy', [])[:3]])
    sell_volume = sum([s['volume'] for s in entrust.get('sell', [])[:3]])
    
    if buy_volume > sell_volume * 2:
        print("检测到强势买入信号!")

七、常见问题

Q1：数据是实时的吗？

答：是的，TickPlus 底层采用高性能分发引擎，数据延迟低，支持实时行情推送。

Q2：需要付费吗？

答：基础功能免费，如需高级功能可查看官网定价。

Q3：支持哪些编程语言？

答：目前主要支持 Python，SDK 设计遵循 Pythonic 风格。

Q4：API 调用有频率限制吗？

答：具体限制请查看官网文档，一般个人用户足够使用。

Q5：数据可以商用吗？

答：请查看项目开源协议和官网许可条款。

八、总结与项目地址

对于很多缺乏稳定数据源的个人量化交易者而言，TickPlus 得上是一个非常值得尝试的开源神器。它的接口设计非常契合 Python 投资者的使用习惯，大大降低了数据清洗与对接的门槛。

项目亮点

✅ 全品种覆盖：A股、港股、美股、期货
✅ 接口丰富：实时行情、历史数据、技术指标、五档盘口
✅ 开发友好：链式调用、JSON/DataFrame 输出
✅ 全平台兼容：Windows、Linux、macOS
✅ 免费可用：个人用户免费 Token

相关链接

• GitHub：https://github.com/tickplus
• 官网：http://www.tickplus.org
• 接口文档：tickplus/references/apidoc.md

本文首发于「程序员茄子」博客，原文链接：https://chenxutan.com