股票tick数据接口

Ⅰ 商品与股指期货实时tick数据行情接口哪里能提供

大富翁数据中心，可提供实时期货的行情接口，支持api调用的

Ⅱ 股指期货中的Tick数据是什么意思

tick数据是指：每秒两条的快照，国内期货最细粒度就是每秒两次，时间带毫秒。

交易所为了防范市场操纵和少数投资者风险过度集中的情况，对会员和客户手中持有的合约数量上限进行一定的限制，这就是持仓限额制度。限仓数量是指交易所规定结算会员或投资者可以持有的、按单边计算的某一合约的最大数额。

一旦会员或客户的持仓总数超过了这个数额，交易所可按规定强行平仓或者提高保证金比例。为进一步加强风险控制、防止价格操纵，中金所将非套保交易的单个股指期货交易账户持仓限额为600手。进行套期保值交易和套利交易的客户号的持仓按照交易所有关规定执行平仓制度。

(2)股票tick数据接口扩展阅读：

结算制度

每日无负债结算制度也称为“逐日盯市”制度，简单说来，就是期货交易所要根据每日市场的价格波动对投资者所持有的合约计算盈亏并划转保证金账户中相应的资金。

期货交易实行分级结算，交易所首先对其结算会员进行结算，结算会员再对非结算会员及其客户进行结算。交易所在每日交易结束后，按当日结算价格结算所有未平仓合约的盈亏、交易保证金及手续费、税金等费用，对应收应付的款项同时划转，相应增加或减少会员的结算准备金。

交易所将结算结果通知结算会员后，结算会员再根据交易所的结算结果对非结算会员及客户进行结算，并将结算结果及时通知非结算会员及客户。若经结算，会员的保证金不足，交易所应立即向会员发出追加保证金通知，会员应在规定时间内向交易所追加保证金。

若客户的保证金不足，期货公司应立即向客户发出追加保证金通知，客户应在规定时间内追加保证金。投资者可在每日交易结束后上网查询账户的盈亏，确定是否需要追加保证金或转出盈利。

Ⅲ 期货交易中bar和tick是什么意思

Bar 的概念

在一定时间段内的时间序列就构成了一根 K 线（日本蜡烛图），单根 K 线被称为 Bar。

如果是一分钟内的 Tick 序列，即构成一根分钟 K 线，又称分钟 Bar;
如果是一天内的分钟序列，即构成一根日线 K 线，又称日线 Bar;

Bar 的示意图如下所示：

以上来自 聚宽Joinquant 更多的详情的话可以看看，JQData有提供数据接口支持本地调用的。

Ⅳ 求股票高频数据tick data,期货高频数据tick data,Level2逐笔成交明细或分笔明细

google或网络一下:大富翁数据中心
Level2逐笔(非分笔)成交明细历史数据和Level2分笔数据每三秒一条明细，每条明细有成交笔数

Ⅳ 股票tick数据哪里有提供

大富翁数据中心专业提供股票期货的tick数据，历史与实时都有，非常专业

Ⅵ tushare的接口怎么样使用

安装TuShare
方式1：pip install tushare
方式2：访问https://pypi.python.org/pypi/tushare/下载安装
方式3：将源代码下载到本地python setup.py install
升级TuShare
1、先查看本地与线上的版本版本号：
pip search tushare
2、升级TuShare：
pip install tushare --upgrade
确认安装成功
import tushare as ts
print ts.__version__
获取历史交易数据
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data（‘600848’）
ts.get_hist_data（‘600848’，ktype='W‘） #获取周k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='M‘） #获取月k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='5‘） #获取5分钟k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='15‘） #获取15分钟k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='30‘） #获取30分钟k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='60‘） #获取60分钟k线数据
ts.get_hist_data（'sh’）#获取上证指数k线数据，其它参数与个股一致，下同
ts.get_hist_data（‘sz’）#获取深圳成指k线数据 ts.get_hist_data（‘hs300’）#获取沪深300指数k线数据
ts.get_hist_data（‘sz50’）#获取上证50指数k线数据
ts.get_hist_data（‘zxb’）#获取中小板指数k线数据
ts.get_hist_data（‘cyb’）#获取创业板指数k线数据
Python财经数据接口包TuShare的使用
获取历史分笔数据
df = ts.get_tick_data（‘000756','2015-03-27’）
df.head（10）
Python财经数据接口包TuShare的使用
获取实时分笔数据
df = ts.get_realtime_quotes（‘000581’）
print df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]
返回值说明：
0：name，股票名字
1：open，今日开盘价
2：pre_close，昨日收盘价
3：price，当前价格
4：high，今日最高价
5：low，今日最低价
6：bid，竞买价，即“买一”报价
7：ask，竞卖价，即“卖一”报价
8：volumn，成交量 maybe you need do volumn/100
9：amount，成交金额（元 CNY）
10：b1_v，委买一（笔数 bid volume）
11：b1_p，委买一（价格 bid price）
12：b2_v，“买二”
13：b2_p，“买二”
14：b3_v，“买三”
15：b3_p，“买三”
16：b4_v，“买四”
17：b4_p，“买四”
18：b5_v，“买五”
19：b5_p，“买五”
20：a1_v，委卖一（笔数 ask volume）
21：a1_p，委卖一（价格 ask price）
…
30：date，日期
31：time，时间

Ⅶ 股票tick数据,股票分笔数据哪里提供文本的，需要高质量的数据

搜：大富翁数据中心
多比较样本，这家提供的数据质量是最好的了，价格也公道

Ⅷ Python 如何爬股票数据

现在都不用爬数据拉，很多量化平台能提供数据接口的服务。像比如基础金融数据，包括沪深A股行情数据，上市公司财务数据，场内基金数据，指数数据，期货数据以及宏观经济数据；或者Alpha特色因子，技术分析指标因子，股票tick数据以及网络因子数据这些数据都可以在JQData这种数据服务中找到的。
有的供应商还能提供level2的行情数据，不过这种比较贵，几万块一年吧

Ⅸ 可以获得国内股票和期货tick级别历史数据的数据库有哪些

可以通过交易所的授权数据提供商获得国内股票和期货tick级别历史数据。
很多人喜欢做短线，觉得短线刺激，长线持股待涨这种等待实在没有办法承受，但是倘若大家不会做短线，很大概率会亏得更快。今天就把我独有的做T的秘籍分享给大家。
在开始以前，大家可以看一下我为大家准备的一点惊喜，机构精选的牛股大盘点--速领！今日机构牛股名单新鲜出炉！
一、股票做T是什么意思
如果今天买入一只股票，但是又想卖出，那么只能隔天在操作，这就是A股的交易市场模式T＋1。
而股票做T，股票进行T＋0的交易操作就是指把当天买进的股票当天再卖出去，投资人通过可以交易股票的当天的涨跌做差价，当股票处于大幅下跌时，立刻买入，等涨到一定的高度就马上转卖，钱就是这样挣到的。
列举一下，1000股的xx股票在昨天我本来就持有着，市价10元/股。在今早是发现该股已经跌到了9.5元/股，立马又跟进了1000股。到了下午，这支股票的价格就突然上涨到没有想到的价格--10.5元/股，我就立刻以这个价格售出去1000股，从而赚取（10.5－9.5）×1000＝1000元的差价，这就是做T的过程。
但是，不是每种股票做T都合适！正常来说，日内振幅空间较大的股票，这类是比较适合做T的，比如，每日存在5%的振幅空间。对某只股票了解不够，没有把握的，不妨就点开这里看看吧，有专业的人员去为你诊断T股票，从而选择出最适合你的！【免费】测一测你的股票到底好不好？
二、股票做T怎么操作
那股票做T到底怎么操作？一般有两种方式：正T和倒T。
正T即先买后卖，这股票一直在投资者手里面持有着，投资者在开盘当天股票下跌到低点时买入1000股，股票当天冲到最高点的时候，将这1000股票托盘而出，这样总持股数保持不变，T＋0这样的效果也就能够体现到了，又能够享有中间赚取的差价。
而倒T即先卖后买。投资者预计到股票将大幅下跌的征兆，所以就在高位点先卖出持有的一部分股票，等股价回落后再买进，总量仍旧有办法保持不变，但能获取收益。
比方投资者，他占有该股2000股，每一股的价格在当天早上是10元，觉得该股的市价马上就会做出调整，，于是卖出手中的1500股，在股票下降到9.5元/股时，他们就能从这只股票中获得比较丰厚的利益，再买入1500股，这就赚取了（10-9.5）×1500＝750元的差价。
这时就有人问了，可以买入的低点是什么时候，可以卖出的高点又是什么时候要怎样知道呢？
其实只要拥有一款买卖点捕捉神器，就可以判断股票的趋势，就能轻松帮你抓住每一个重要时机，如果想领取的话请点开链接：【智能AI助攻】一键获取买卖机会

应答时间：2021-09-23，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看