股票tick數據介面

Ⅰ 商品與股指期貨實時tick數據行情介面哪裡能提供

大富翁數據中心，可提供實時期貨的行情介面，支持api調用的

Ⅱ 股指期貨中的Tick數據是什麼意思

tick數據是指：每秒兩條的快照，國內期貨最細粒度就是每秒兩次，時間帶毫秒。

交易所為了防範市場操縱和少數投資者風險過度集中的情況，對會員和客戶手中持有的合約數量上限進行一定的限制，這就是持倉限額制度。限倉數量是指交易所規定結算會員或投資者可以持有的、按單邊計算的某一合約的最大數額。

一旦會員或客戶的持倉總數超過了這個數額，交易所可按規定強行平倉或者提高保證金比例。為進一步加強風險控制、防止價格操縱，中金所將非套保交易的單個股指期貨交易賬戶持倉限額為600手。進行套期保值交易和套利交易的客戶號的持倉按照交易所有關規定執行平倉制度。

(2)股票tick數據介面擴展閱讀：

結算制度

每日無負債結算制度也稱為「逐日盯市」制度，簡單說來，就是期貨交易所要根據每日市場的價格波動對投資者所持有的合約計算盈虧並劃轉保證金賬戶中相應的資金。

期貨交易實行分級結算，交易所首先對其結算會員進行結算，結算會員再對非結算會員及其客戶進行結算。交易所在每日交易結束後，按當日結算價格結算所有未平倉合約的盈虧、交易保證金及手續費、稅金等費用，對應收應付的款項同時劃轉，相應增加或減少會員的結算準備金。

交易所將結算結果通知結算會員後，結算會員再根據交易所的結算結果對非結算會員及客戶進行結算，並將結算結果及時通知非結算會員及客戶。若經結算，會員的保證金不足，交易所應立即向會員發出追加保證金通知，會員應在規定時間內向交易所追加保證金。

若客戶的保證金不足，期貨公司應立即向客戶發出追加保證金通知，客戶應在規定時間內追加保證金。投資者可在每日交易結束後上網查詢賬戶的盈虧，確定是否需要追加保證金或轉出盈利。

Ⅲ 期貨交易中bar和tick是什麼意思

Bar 的概念

在一定時間段內的時間序列就構成了一根 K 線（日本蠟燭圖），單根 K 線被稱為 Bar。

如果是一分鍾內的 Tick 序列，即構成一根分鍾 K 線，又稱分鍾 Bar;
如果是一天內的分鍾序列，即構成一根日線 K 線，又稱日線 Bar;

Bar 的示意圖如下所示：

以上來自 聚寬Joinquant 更多的詳情的話可以看看，JQData有提供數據介面支持本地調用的。

Ⅳ 求股票高頻數據tick data,期貨高頻數據tick data,Level2逐筆成交明細或分筆明細

google或網路一下:大富翁數據中心
Level2逐筆(非分筆)成交明細歷史數據和Level2分筆數據每三秒一條明細，每條明細有成交筆數

Ⅳ 股票tick數據哪裡有提供

大富翁數據中心專業提供股票期貨的tick數據，歷史與實時都有，非常專業

Ⅵ tushare的介面怎麼樣使用

安裝TuShare
方式1：pip install tushare
方式2：訪問https://pypi.python.org/pypi/tushare/下載安裝
方式3：將源代碼下載到本地python setup.py install
升級TuShare
1、先查看本地與線上的版本版本號：
pip search tushare
2、升級TuShare：
pip install tushare --upgrade
確認安裝成功
import tushare as ts
print ts.__version__
獲取歷史交易數據
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data（『600848』）
ts.get_hist_data（『600848』，ktype='W『） #獲取周k線數據
ts.get_hist_data（'600848』，ktype='M『） #獲取月k線數據
ts.get_hist_data（'600848』，ktype='5『） #獲取5分鍾k線數據
ts.get_hist_data（'600848』，ktype='15『） #獲取15分鍾k線數據
ts.get_hist_data（'600848』，ktype='30『） #獲取30分鍾k線數據
ts.get_hist_data（'600848』，ktype='60『） #獲取60分鍾k線數據
ts.get_hist_data（'sh』）#獲取上證指數k線數據，其它參數與個股一致，下同
ts.get_hist_data（『sz』）#獲取深圳成指k線數據 ts.get_hist_data（『hs300』）#獲取滬深300指數k線數據
ts.get_hist_data（『sz50』）#獲取上證50指數k線數據
ts.get_hist_data（『zxb』）#獲取中小板指數k線數據
ts.get_hist_data（『cyb』）#獲取創業板指數k線數據
Python財經數據介麵包TuShare的使用
獲取歷史分筆數據
df = ts.get_tick_data（『000756','2015-03-27』）
df.head（10）
Python財經數據介麵包TuShare的使用
獲取實時分筆數據
df = ts.get_realtime_quotes（『000581』）
print df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]
返回值說明：
0：name，股票名字
1：open，今日開盤價
2：pre_close，昨日收盤價
3：price，當前價格
4：high，今日最高價
5：low，今日最低價
6：bid，競買價，即「買一」報價
7：ask，競賣價，即「賣一」報價
8：volumn，成交量 maybe you need do volumn/100
9：amount，成交金額（元 CNY）
10：b1_v，委買一（筆數 bid volume）
11：b1_p，委買一（價格 bid price）
12：b2_v，「買二」
13：b2_p，「買二」
14：b3_v，「買三」
15：b3_p，「買三」
16：b4_v，「買四」
17：b4_p，「買四」
18：b5_v，「買五」
19：b5_p，「買五」
20：a1_v，委賣一（筆數 ask volume）
21：a1_p，委賣一（價格 ask price）
…
30：date，日期
31：time，時間

Ⅶ 股票tick數據,股票分筆數據哪裡提供文本的，需要高質量的數據

搜：大富翁數據中心
多比較樣本，這家提供的數據質量是最好的了，價格也公道

Ⅷ Python 如何爬股票數據

現在都不用爬數據拉，很多量化平台能提供數據介面的服務。像比如基礎金融數據，包括滬深A股行情數據，上市公司財務數據，場內基金數據，指數數據，期貨數據以及宏觀經濟數據；或者Alpha特色因子，技術分析指標因子，股票tick數據以及網路因子數據這些數據都可以在JQData這種數據服務中找到的。
有的供應商還能提供level2的行情數據，不過這種比較貴，幾萬塊一年吧

Ⅸ 可以獲得國內股票和期貨tick級別歷史數據的資料庫有哪些

可以通過交易所的授權數據提供商獲得國內股票和期貨tick級別歷史數據。
很多人喜歡做短線，覺得短線刺激，長線持股待漲這種等待實在沒有辦法承受，但是倘若大家不會做短線，很大概率會虧得更快。今天就把我獨有的做T的秘籍分享給大家。
在開始以前，大家可以看一下我為大家准備的一點驚喜，機構精選的牛股大盤點--速領！今日機構牛股名單新鮮出爐！
一、股票做T是什麼意思
如果今天買入一隻股票，但是又想賣出，那麼只能隔天在操作，這就是A股的交易市場模式T＋1。
而股票做T，股票進行T＋0的交易操作就是指把當天買進的股票當天再賣出去，投資人通過可以交易股票的當天的漲跌做差價，當股票處於大幅下跌時，立刻買入，等漲到一定的高度就馬上轉賣，錢就是這樣掙到的。
列舉一下，1000股的xx股票在昨天我本來就持有著，市價10元/股。在今早是發現該股已經跌到了9.5元/股，立馬又跟進了1000股。到了下午，這支股票的價格就突然上漲到沒有想到的價格--10.5元/股，我就立刻以這個價格售出去1000股，從而賺取（10.5－9.5）×1000＝1000元的差價，這就是做T的過程。
但是，不是每種股票做T都合適！正常來說，日內振幅空間較大的股票，這類是比較適合做T的，比如，每日存在5%的振幅空間。對某隻股票了解不夠，沒有把握的，不妨就點開這里看看吧，有專業的人員去為你診斷T股票，從而選擇出最適合你的！【免費】測一測你的股票到底好不好？
二、股票做T怎麼操作
那股票做T到底怎麼操作？一般有兩種方式：正T和倒T。
正T即先買後賣，這股票一直在投資者手裡面持有著，投資者在開盤當天股票下跌到低點時買入1000股，股票當天沖到最高點的時候，將這1000股票托盤而出，這樣總持股數保持不變，T＋0這樣的效果也就能夠體現到了，又能夠享有中間賺取的差價。
而倒T即先賣後買。投資者預計到股票將大幅下跌的徵兆，所以就在高位點先賣出持有的一部分股票，等股價回落後再買進，總量仍舊有辦法保持不變，但能獲取收益。
比方投資者，他佔有該股2000股，每一股的價格在當天早上是10元，覺得該股的市價馬上就會做出調整，，於是賣出手中的1500股，在股票下降到9.5元/股時，他們就能從這只股票中獲得比較豐厚的利益，再買入1500股，這就賺取了（10-9.5）×1500＝750元的差價。
這時就有人問了，可以買入的低點是什麼時候，可以賣出的高點又是什麼時候要怎樣知道呢？
其實只要擁有一款買賣點捕捉神器，就可以判斷股票的趨勢，就能輕松幫你抓住每一個重要時機，如果想領取的話請點開鏈接：【智能AI助攻】一鍵獲取買賣機會

應答時間：2021-09-23，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看