如何免费获取实时股票数据？有哪些合法渠道？

摘要： 核心概念：实时 vs. 延迟在开始之前,必须理解一个关键概念：“实时”并不等于“零延迟”，实时数据：指数据从交易所发出后，以极快的速度（通常是15到20分钟延迟）传递给你，对于绝大...

核心概念：实时 vs. 延迟

在开始之前,必须理解一个关键概念：“实时”并不等于“零延迟”。

• 实时数据：指数据从交易所发出后，以极快的速度（通常是15到20分钟延迟）传递给你，对于绝大多数个人投资者和短线交易者来说，这个延迟足够快，可以满足决策需求。
• 真正的实时数据：指数据传输延迟在几毫秒甚至更低，主要面向高频交易机构，他们需要利用这微小的时间差来套利，这类数据服务极其昂贵，个人用户几乎无法获取。

我们通常所说的“获取实时数据”，实际上是指获取带延迟的实时行情数据。

使用金融数据网站和App（最简单）

这是最直接、最简单的方法，无需任何编程知识，适合普通投资者查看行情。

代表平台：

• 国际市场:
  • Yahoo Finance (雅虎财经): 免费，数据全面，有网页版和App，是很多非专业用户的首选。
  • Google Finance (谷歌财经): 免费，界面简洁，与Google生态集成度高。
  • Bloomberg (彭博): 付费，全球金融专业人士的首选，信息极其全面。
  • Reuters (路透社): 付费，与彭博齐名，提供专业的新闻和数据。
• 中国市场:
  • 东方财富: 国内领先的财经信息平台，数据全面，社区活跃。
  • 同花顺: 老牌的炒股软件，数据准确，功能强大。
  • 雪球: 侧重于投资者交流，整合了行情数据和用户讨论。
  • 新浪财经: 老牌财经门户，数据更新快，覆盖面广。

优点：

• 简单易用：有现成的图形界面，无需任何技术操作。
• 信息全面：除了价格，通常还包含新闻、财务报表、讨论区等。
• 免费或低成本：大部分基础行情功能是免费的。

缺点：

• 无法自动化：无法直接将数据导入到自己的分析模型或交易程序中。
• 功能受限：无法进行复杂的量化回测或策略开发。
• 依赖平台：必须在他们的App或网站上查看。

使用编程接口（最灵活，适合开发者）

这是最灵活、功能最强大的方法，适合需要进行量化分析、策略回测或自动化交易的开发者，通过调用API（应用程序编程接口），可以程序化地获取和处理数据。

主流数据提供商及API：

国际市场数据

• Alpha Vantage:

  

  • 特点: 对个人开发者非常友好，提供免费API，调用次数有限制（每分钟5次，每天500次）。
  • 数据: 股票、外汇、加密货币、数字货币等。
  • 语言: 主要通过requests库调用RESTful API。
  • 适合: 个人开发者、学习量化交易的学生。

• IEX Cloud:

  • 特点: 由美国交易所IEX提供，数据质量高，有免费层和付费层。
  • 数据: 实时、历史股价、财务数据、分析师推荐等。
  • 语言: RESTful API。
  • 适合: 对数据质量和延迟有一定要求的个人或小型团队。

• Polygon.io:

  • 特点: 提供非常低延迟（接近实时）的数据，功能强大，但价格较贵。
  • 数据: 股票、期权、外汇、加密货币的实时和历史数据，甚至包含逐笔交易数据。
  • 语言: WebSocket (用于实时推送) 和 RESTful API。
  • 适合: 专业量化开发者、对数据有高要求的机构。

• Tiingo:

  • 特点: 以提供干净、高质量的历史数据著称，也提供实时数据。
  • 数据: 股票、ETF、加密货币。
  • 语言: RESTful API。
  • 适合: 需要进行高质量历史数据回测的用户。

中国市场数据

• Tushare (TuShare Pro):

  • 特点: 国内最活跃、最知名的Python财经数据接口库社区，有免费积分和付费Pro版本。
  • 数据: 覆盖A股、港股、期货、宏观经济等几乎所有国内金融数据。
  • 语言: 主要是Python库，封装了API调用。
  • 适合: 国内量化交易开发者、金融数据分析师。这是国内开发者的首选。

• AKShare:

  • 特点: 另一个优秀的Python财经数据接口库，数据源多样，免费。
  • 数据: 数据源包括东方财富、新浪财经、同花顺等，覆盖面广。
  • 语言: Python库。
  • 适合: 喜欢多数据源、希望免费获取数据的开发者。

• RiceQuant (米筐科技) / JoinQuant (聚宽):

  

  • 特点: 这两个是国内的量化交易平台，不仅提供数据，还提供了完整的回测和交易环境。
  • 数据: 提供高质量的A股、港股、期货数据。
  • 语言: 使用自己的Python API。
  • 适合: 想在平台上直接进行策略研究和回测的用户。

优点：

• 高度自动化：可以轻松集成到自己的交易系统或分析流程中。
• 功能强大：支持获取海量历史数据，进行复杂的量化分析。
• 灵活性高：可以只获取自己需要的数据，节省资源。

缺点：

• 需要编程能力：必须懂至少一种编程语言（如Python）。
• 可能有成本：高质量、低延迟的API通常是付费的。
• 数据格式需要处理：获取到的是原始数据，需要自己清洗和格式化。

使用专业交易软件（适合交易者）

一些专业的交易软件也提供数据接口,允许用户连接到自己的数据源或进行自动化交易。

• TradeStation (国际): 提供强大的EasyLanguage编程语言，可以获取实时数据并进行策略开发。
• Multicharts (国际): 支持多种编程语言（如PowerLanguage, Python），可以连接外部数据源。
• 文华财经 / 程序化交易 (国内): 国内期货和股票程序化交易的主流软件，提供自己的API和数据接口。

优点：

• 与交易环境无缝集成：获取的数据可以直接用于回测和实盘交易。
• 专业性强：工具专为交易设计。

缺点：

• 学习曲线陡峭：软件和编程语言需要专门学习。
• 费用高昂：软件、数据和交易接口的费用都很高。

总结与选择建议

如何选择？

• 如果你是普通投资者：直接使用东方财富、同花顺、Yahoo Finance等App或网站就完全足够了。
• 如果你是学生或刚入门的开发者：从Alpha Vantage (国际) 或 Tushare免费版/AKShare (国内) 开始，成本低，资料多，非常适合学习和实验。
• 如果你是进行严肃量化研究的开发者：可以考虑IEX Cloud (国际) 或 Tushare Pro (国内)，它们提供更稳定、更全面的数据支持。
• 如果你需要接近实时的数据用于高频策略：那么Polygon.io (国际) 是一个选择，但要做好预算准备，国内则需关注米筐、聚宽等平台的付费数据服务。

最后的重要提醒：

1. API密钥管理：使用API时，你的密钥就像密码一样，切勿泄露。
2. 遵守服务条款：每个数据提供商都有API调用频率的限制，不要过度请求，否则可能被暂时或永久封禁。
3. 数据准确性：即使是付费数据，也可能存在错误，在使用关键数据（如交易）前，务必进行验证。