期货市场通过标准化合约的交易，为投资者提供了在大宗商品、金融工具等方面进行风险对冲和投机的机会。量化交易以计算机模型为核心，通过历史数据和实时数据进行分析和策略执行，减少人为情绪对交易的干扰。由于期货市场的波动性强且价格变化迅速，量化交易者必须依赖实时准确的数据来做出交易决策。
期货行情数据接口是量化交易系统的基础模块，提供了交易者所需的实时价格、成交量、持仓量等关键市场数据。这些数据通过API自动传输给量化交易系统，使策略能够在毫秒级别内做出反应。API通常支持主流的期货交易所，如芝加哥商品交易所（CME）、上海期货交易所（SHFE）等，帮助量化交易者跨市场执行多资产策略。
延迟数据 vs 实时数据
很多交易了多年的老鸟都不知道的是，行情数据一般都有延迟，比如你在雪球或者证券交易APP里看到的行情报价，其实是发生在15分钟以前的。如果你是普通散户，平时偶尔交易，这对你基本没有影响。但是，量化交易尤其是高频交易对市场时效性要求极高，延迟数据不足以支持此类策略的执行。相比之下，实时行情数据接口能够在极低的延迟下提供实时数据，确保量化模型在每次价格波动时都能快速响应。
毫秒级的延迟甚至可能对策略收益产生决定性影响，因此选择合适的接口非常重要。
实时行情数据接口一般用在哪些场景？
实时行情数据接口的应用场景主要包括：
量化交易策略执行
量化交易依赖于实时数据来识别市场上的价格微小变化并及时执行策略，例如套利策略、趋势跟随策略等。毫秒级别的价格信息可以让交易系统以最快的速度捕捉市场机会，优化交易收益。
交易平台的报价系统
在线期货交易平台需要为用户提供实时价格、深度图等市场信息，以支持用户下单。实时行情数据接口可以确保交易平台的数据准确性和及时性，提升用户体验，增加用户粘性。
算法交易
实时数据不仅用于执行交易，还用于监控市场风险和调整仓位。通过实时数据，量化交易系统可以设定动态风控模型，及时止损或止盈，确保投资组合的稳健运行。
期货市场对实时数据的需求非常高，使用高质量的实时行情数据接口可以帮助量化交易者和交易平台提高竞争优势，在快速变化的市场中占据领先地位。
如何接入期货实时行情API - 代码示例
下面以Infoway API提供的期货数据接口为例，通过接口查询天然气的实时报价：
import requests
api_url = 'https://data.infoway.io/common/batch_kline/1/10/XNGUSD'
# Token申请地址：www.infoway.io
# 设置请求头
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0',
'Accept': 'application/json',
'apiKey': 'yourApikey'
}
# 发送GET请求
response = requests.get(api_url, headers=headers)
# 输出结果
print(f"HTTP code: {response.status_code}")
print(f"message: {response.text}")
也可以通过Websocket查询：
import asyncio
import json
import websockets
WS_URL = "wss://data.infoway.io/ws?business=common&apikey=YourAPIKey"
async def connect_and_receive():
async with websockets.connect(WS_URL) as websocket:
# 发送初始消息
init_message = {
"code": 10000,
"trace": "01213e9d-90a0-426e-a380-ebed633cba7a",
"data": {"codes": "XNGUSD"}
}
await websocket.send(json.dumps(init_message))
# 设置ping任务
async def send_ping():
while True:
await asyncio.sleep(30)
ping_message = {
"code": 10010,
"trace": "01213e9d-90a0-426e-a380-ebed633cba7a"
}
await websocket.send(json.dumps(ping_message))
# 启动ping任务协程
ping_task = asyncio.create_task(send_ping())
try:
# 持续接收消息
while True:
message = await websocket.recv()
print(f"Message received: {message}")
except websockets.exceptions.ConnectionClosedOK:
print("Connection closed normally")
finally:
# 取消ping任务
ping_task.cancel()
# 运行主函数
asyncio.run(connect_and_receive())
常见问题
1. 实时行情数据接口如何与量化交易系统对接？
通常，通过API请求（如HTTP或WebSocket协议）从数据源获取实时行情数据。量化交易系统则通过这些数据实时执行策略。以API为例，交易者可以根据不同的交易策略（如趋势跟随、套利等）分析实时数据并自动下单。
2. WebSocket与HTTP请求相比，在实时行情数据获取上有什么优势？
WebSocket协议支持持续的双向数据流，能够实时接收市场数据，避免了频繁的请求和响应延迟，非常适合需要快速、连续接收数据的量化交易系统。而HTTP请求每次获取数据时都需要建立连接，因此存在一定的延迟和网络开销。
3. 使用实时行情数据接口需要哪些技术准备？
除了基本的API接入流程外，还需要对API的请求频率、数据解析等方面进行合理配置。此外，开发人员需了解如何处理实时数据流，并优化系统以确保高效处理和低延迟。