在全球化投資與量化交易的需求下，獲取韓國、日本、印度、新加坡等新興及成熟市場的股票行情數據成為開發者的常見需求。本文以iTick API 為例，從 API 選擇、環境準備、對接步驟到數據處理，完整講解如何合規接入多國家股票數據，內容兼顧技術細節與實操性，適合量化交易、金融分析領域的開發者參考。

一、開發環境配置

以 Python 為例，需安裝以下依賴庫（推薦 Python 3.7 及以上版本）：

# 安裝HTTP請求庫
pip install requests
# 安裝數據處理庫
pip install pandas
# 安裝時間處理庫（解決時區問題）
pip install pytz

二、數據獲取

本節以 “獲取印度 NSE 市場某股票實時行情” 和 “日本 TSE 市場歷史 K 線數據” 為例，講解完整對接流程。

第一步：API 密鑰配置與基礎請求封裝

import requests
import time
import pandas as pd
from pytz import timezone

# 配置API密鑰（替換為你的實際密鑰）
API_KEY = "your_api_key"

# 基礎URL（參考iTick API文檔，不同市場可能有子域名）
BASE_URL = "https://api.itick.org/stock"

def create_headers():
    """構造請求頭（包含密鑰驗證信息）"""
    return {
        "token": API_KEY,
        "Content-Type": "application/json"
    }

def send_request(endpoint, params=None):
    """發送API請求並處理響應"""
    url = f"{BASE_URL}/{endpoint}"
    headers = create_headers()
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, params=params, timeout=10)
        # 檢查響應狀態碼
        if response.status_code == 200:
            return response.json()
        else:
            print(f"請求失敗，狀態碼：{response.status_code}，原因：{response.text}")
            return None
    except Exception as e:
        print(f"請求異常：{str(e)}")
        return None

第二步：獲取實時行情數據

調用 quote 接口，傳入目標市場代碼和股票代碼，獲取實時成交價、成交量等數據。

def get_real_time_quote(market, symbol):
    """
    獲取實時行情
    :param market: 市場代碼（如IN代表印度NSE，JP代表日本TSE）
    :param symbol: 股票代碼（如RELIANCE.NS）
    :return: 實時行情字典
    """
    endpoint = "quote"
    params = {
        "market": market,
        "symbol": symbol,
        "fields": "open,high,low,last_price,volume,update_time"  # 指定需要返回的字段
    }
    data = send_request(endpoint, params)
    if data and "data" in data:
        # 處理時區：將返回的UTC時間轉換為目標市場時區
        update_time_utc = pd.to_datetime(data["data"]["update_time"])
        market_tz = timezone("Asia/Kolkata")  # 印度時區
        data["data"]["update_time_local"] = update_time_utc.tz_convert(market_tz).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        return data["data"]
    return None

# 調用示例：獲取印度RELIANCE股票實時行情
if __name__ == "__main__":
    real_time_data = get_real_time_quote(market="IN", symbol="RELIANCE.NS")
    if real_time_data:
        print("印度市場RELIANCE.NS實時行情：")
        print(f"最新價格：{real_time_data['last_price']}")
        print(f"成交量：{real_time_data['volume']}")
        print(f"本地更新時間：{real_time_data['update_time_local']}")

第三步：獲取歷史 K 線數據

調用 kline 接口，指定時間週期（如日 K 線）、時間範圍，獲取歷史數據並轉換為 DataFrame 便於分析。

def get_historical_kline(market, symbol, interval, start_date, end_date):
    """
    獲取歷史K線數據
    :param market: 市場代碼（如JP代表日本TSE）
    :param symbol: 股票代碼（如7203.T）
    :param interval: 時間週期（1min, 5min, 1day, 1week）
    :param start_date: 開始日期（格式：YYYY-MM-DD）
    :param end_date: 結束日期（格式：YYYY-MM-DD）
    :return: K線數據DataFrame
    """
    endpoint = "kline"
    params = {
        "market": market,
        "symbol": symbol,
        "interval": interval,
        "start_date": start_date,
        "end_date": end_date,
        "adjust_type": "post"  # 復權類型（後復權）
    }
    data = send_request(endpoint, params)
    if data and "data" in data:
        # 轉換為DataFrame
        df = pd.DataFrame(data["data"])
        # 處理時間列：轉換為日本時區
        df["datetime"] = pd.to_datetime(df["datetime"]).dt.tz_localize("UTC").tz_convert("Asia/Tokyo")
        df.set_index("datetime", inplace=True)
        return df[["open", "high", "low", "close", "volume"]]  # 保留核心字段
    return None

# 調用示例：獲取日本豐田汽車（7203.T）近30天日K線
if __name__ == "__main__":
    start_date = "2024-01-01"
    end_date = "2024-01-30"
    kline_df = get_historical_kline(
        market="JP",
        symbol="7203.T",
        interval="1day",
        start_date=start_date,
        end_date=end_date
    )
    if kline_df is not None:
        print(f"\n日本市場7203.T（豐田汽車）{start_date}至{end_date}日K線數據：")
        print(kline_df.head())

第四步：異常處理與限流控制

iTick API 訪問頻率限制，需在代碼中加入限流邏輯，避免觸發封禁。

def send_request_with_rate_limit(endpoint, params=None, max_retries=3, delay=0.5):
    """帶限流和重試的請求函數"""
    retries = 0
    while retries < max_retries:
        time.sleep(delay)  # 限流：每次請求前等待0.5秒
        response = send_request(endpoint, params)
        if response:
            return response
        else:
            retries += 1
            print(f"第{retries}次重試...")
            time.sleep(2 ** retries)  # 指數退避重試
    print("達到最大重試次數，請求失敗")
    return None

三、常見問題與解決方案

四、總結與擴展

通過 iTick API 對接韓、日、印、新等國家股票數據的核心在於熟悉 API 文檔規則、處理市場差異（時區、代碼格式）及做好異常控制。本文提供的 Python 示例代碼僅供參考，請根據實際情況進行修改。

多市場批量獲取：循環調用 get_real_time_quote 函數，傳入不同市場代碼，批量採集多隻股票數據。
數據存儲與可視化：將獲取的 K 線數據存入 MySQL 或 MongoDB，結合 matplotlib 或 Plotly 繪製行情圖表。
量化策略集成：基於實時數據觸發交易信號（如突破均線策略），對接交易接口實現自動化交易（需合規資質）。

參考文檔