日本股票 API 对接，接入东京证券交易所（TSE）实现 K 线 MACD 指标

如何通过股票 API 接入东京证券交易所（TSE）的日本股市行情，实现股票行情的实时监控和历史数据分析。利用股票API、高频股票实时报价 API 和股票行情 API，我们可以轻松获取日本金融行情数据 API 提供的股票实时行情、股票实时报价 API 等信息，并结合 MACD 指标进行技术分析。这不仅适用于金融 API 的开发，还能帮助投资者更好地理解市场动态。

本文将首先横向对比几款支持日本市场的 API，然后以 iTick API 为例，演示如何获取数据并实现技术分析中经典的 MACD 指标，供你快速开始你的量化项目。

一、日本股票 API 横向对比

市面上有多款提供 日本股票 API 服务的供应商，它们在数据质量、实时性、成本和适用场景上各有侧重。

为了方便选择，下表对比了四款较主流的 API，它们都支持获取东京证券交易所的 股票实时报价 API 和 股票历史数据。

二、实战：使用 iTick API 获取数据与计算 MACD

以下我们以 iTick 为例，演示从环境准备到数据获取，再到计算 MACD 指标的全过程。

第一步：准备环境与获取密钥

1. 注册与获取 Token：访问 iTick 官网注册账号，即可在控制台获取你的专属 API Token。
2. 安装 Python 库：在命令行中使用 pip 安装必要的库。

   pip install requests pandas numpy
   

第二步：获取日本股票 K 线数据

我们需要历史 K 线数据来计算 MACD。iTick 的 K 线接口非常灵活，支持从 1 分钟到月线的多种周期。

下面的代码演示如何获取丰田汽车（代码: 7203）的 50 条 5 分钟 K 线数据。

import requests
import pandas as pd

# 1. 设置API请求头（所有iTick接口通用）
headers = {
    "accept": "application/json",
    "token": "your_token_here"  # 请替换为你的实际Token
}

# 2. 构建请求URL
# 参数说明：
# region=JP 表示日本市场
# code=7203 是丰田汽车的代码
# kType=2 代表5分钟K线 (1:1分, 2:5分, ..., 8:日K)
# limit=50 获取50条数据
url = "https://api.itick.org/stock/kline?region=JP&code=7203&kType=2&limit=50"

# 3. 发送请求并处理响应
response = requests.get(url, headers=headers)
data = response.json()

if data["code"] == 0:  # 请求成功
    kline_list = data["data"]
    # 将数据转换为Pandas DataFrame，便于分析
    df = pd.DataFrame(kline_list)
    # 重命名列，使其更易读
    df.rename(columns={'t': 'timestamp', 'o': 'open', 'h': 'high',
                       'l': 'low', 'c': 'close', 'v': 'volume'}, inplace=True)
    # 将时间戳转换为datetime格式
    df['datetime'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='s')
    df.set_index('datetime', inplace=True)

    print(f"成功获取{len(df)}条K线数据")
    print(df[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']].head())
else:
    print(f"请求失败: {data['msg']}")

第三步：计算 MACD 指标

MACD（Moving Average Convergence Divergence）是一个常用的趋势动量指标，由三部分组成：DIF（差离值）、DEA（信号线） 和 MACD 柱。其标准参数为(12, 26, 9)。

我们可以用 Pandas 和 NumPy 轻松实现它：

import numpy as np

def calculate_ema(series, period):
    """计算指数移动平均线 (EMA)"""
    return series.ewm(span=period, adjust=False).mean()

def calculate_macd(df, fast=12, slow=26, signal=9):
    """
    计算MACD指标并添加到DataFrame
    :param df: 包含收盘价‘close’的DataFrame
    :param fast: 快线EMA周期
    :param slow: 慢线EMA周期
    :param signal: 信号线EMA周期
    """
    # 计算快慢EMA
    df['EMA_fast'] = calculate_ema(df['close'], fast)
    df['EMA_slow'] = calculate_ema(df['close'], slow)

    # 计算DIF（差离值）
    df['DIF'] = df['EMA_fast'] - df['EMA_slow']

    # 计算DEA（信号线，即DIF的EMA）
    df['DEA'] = calculate_ema(df['DIF'], signal)

    # 计算MACD柱状图
    df['MACD_hist'] = 2 * (df['DIF'] - df['DEA'])  # 传统做法是乘以2以放大视觉效果

    return df

# 使用刚才获取的K线数据计算MACD
df_with_macd = calculate_macd(df)

# 查看计算结果
print(df_with_macd[['close', 'DIF', 'DEA', 'MACD_hist']].tail())

关键点解读：

• 金叉/死叉：当 DIF 线从下往上穿过 DEA 线时，形成“金叉”，通常被视为买入信号；反之则为“死叉”，是卖出信号。
• 零轴：当 DIF 和 DEA 位于零轴上方时，表明市场处于多头氛围；下方则为空头氛围。
• 柱状图：MACD_hist 的绝对值大小代表了趋势的强弱，其正负代表了多空方向。

第四步：一个简单易懂的可视化

将股价和 MACD 指标画在一张图上，能直观地观察其关系。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建图表和坐标轴
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(14, 10), gridspec_kw={'height_ratios': [3, 1]})

# 子图1：绘制股价和移动平均线
ax1.plot(df_with_macd.index, df_with_macd['close'], label='Close Price', linewidth=1.5, color='black')
ax1.plot(df_with_macd.index, df_with_macd['EMA_fast'], label=f'EMA{12}', alpha=0.7)
ax1.plot(df_with_macd.index, df_with_macd['EMA_slow'], label=f'EMA{26}', alpha=0.7)
ax1.set_title('Toyota Motor (7203.T) - Price & MACD')
ax1.set_ylabel('Price')
ax1.legend()
ax1.grid(True, alpha=0.3)

# 子图2：绘制MACD的DIF、DEA和柱状图
ax2.plot(df_with_macd.index, df_with_macd['DIF'], label='DIF', color='blue', linewidth=1.5)
ax2.plot(df_with_macd.index, df_with_macd['DEA'], label='DEA', color='red', linewidth=1.5)
# 用柱状图表示MACD Hist，红色为负，绿色为正
colors = ['green' if x >= 0 else 'red' for x in df_with_macd['MACD_hist']]
ax2.bar(df_with_macd.index, df_with_macd['MACD_hist'], color=colors, alpha=0.5, width=0.01, label='MACD Hist')
ax2.axhline(y=0, color='grey', linestyle='--', linewidth=0.8)
ax2.set_ylabel('MACD')
ax2.legend()
ax2.grid(True, alpha=0.3)

plt.tight_layout()
plt.show()

第五步：结合 WebSocket 的实时 MACD 监控

WebSocket 是一种实时数据传输协议，允许客户端和服务器之间进行双向通信。通过 WebSocket，你可以实时获取股票行情数据，并实时监控 MACD 指标。

class RealTimeMACDMonitor:
    """实时MACD监控器"""
    def __init__(self, stock_codes, token, fast_period=12, slow_period=26, signal_period=9):
        self.stock_codes = stock_codes if isinstance(stock_codes, list) else [stock_codes]
        self.token = token
        self.fast_period = fast_period
        self.slow_period = slow_period
        self.signal_period = signal_period

        # 存储历史数据
        self.historical_data = {code: pd.DataFrame() for code in stock_codes}

        # MACD状态
        self.macd_states = {code: {
            'dif': None,
            'dea': None,
            'histogram': None,
            'signal': 0  # 0:无信号, 1:金叉, -1:死叉
        } for code in stock_codes}

    def update_data(self, stock_code, new_price_data):
        """更新股票数据并重新计算MACD"""
        if stock_code not in self.historical_data:
            return

        # 添加新数据
        df = self.historical_data[stock_code]
        new_df = pd.DataFrame([new_price_data])

        if len(df) == 0:
            self.historical_data[stock_code] = new_df
        else:
            self.historical_data[stock_code] = pd.concat([df, new_df])

        # 保持数据长度（例如最近100条）
        if len(self.historical_data[stock_code]) > 100:
            self.historical_data[stock_code] = self.historical_data[stock_code].iloc[-100:]

        # 计算MACD（当数据足够时）
        if len(self.historical_data[stock_code]) >= self.slow_period + 10:
            df_with_macd = calculate_macd(
                self.historical_data[stock_code],
                self.fast_period,
                self.slow_period,
                self.signal_period
            )

            # 更新MACD状态
            last_row = df_with_macd.iloc[-1]
            prev_row = df_with_macd.iloc[-2] if len(df_with_macd) > 1 else None

            self.macd_states[stock_code]['dif'] = last_row['dif']
            self.macd_states[stock_code]['dea'] = last_row['dea']
            self.macd_states[stock_code]['histogram'] = last_row['macd_hist']

            # 检测信号变化
            if prev_row is not None:
                # 金叉检测
                if last_row['dif'] > last_row['dea'] and prev_row['dif'] <= prev_row['dea']:
                    self.macd_states[stock_code]['signal'] = 1
                    print(f" {stock_code} MACD金叉信号！DIF={last_row['dif']:.2f}, DEA={last_row['dea']:.2f}")

                # 死叉检测
                elif last_row['dif'] < last_row['dea'] and prev_row['dif'] >= prev_row['dea']:
                    self.macd_states[stock_code]['signal'] = -1
                    print(f" {stock_code} MACD死叉信号！DIF={last_row['dif']:.2f}, DEA={last_row['dea']:.2f}")

    def get_macd_summary(self):
        """获取所有监控股票的MACD状态摘要"""
        summary = []
        for code, state in self.macd_states.items():
            if state['dif'] is not None:
                signal_text = "无信号"
                if state['signal'] == 1:
                    signal_text = "金叉买入"
                elif state['signal'] == -1:
                    signal_text = "死叉卖出"

                summary.append({
                    '股票代码': code,
                    'DIF': state['dif'],
                    'DEA': state['dea'],
                    '柱状图': state['histogram'],
                    '信号': signal_text
                })

        return pd.DataFrame(summary)

三、总结与建议

通过本文的对比和实战，你可以看到，接入 东京证券交易所 的数据并进行 量化分析 并非难事。

• API 选型：先从免费或低成本的方案（如 iTick 免费套餐）开始验证你的想法和策略逻辑。待策略成熟、对数据频率和稳定性有更高要求时，再考虑升级到付费服务。
• 数据是基础：无论选择哪个 股票行情 API，稳定、准确的数据都是量化策略成功的基石。建议在关键决策点，对数据源进行交叉验证。
• MACD 仅是开始：本文实现的 MACD 是指标分析世界的一扇门。你可以在此基础上，尝试将其与 RSI、布林带等其他指标结合，或接入 股票实时报价 API 开发更动态的交易策略。

温馨提示：本文仅供参考，不构成任何投资建议。市场有风险，投资需谨慎

参考文档：https://blog.itick.org/stock-api/free-japan-stock-api-comparison
GitHub：https://github.com/itick-org/