使用Go高效对接印度金融市场数据:K线、新股与实时行情开发指南
印度国家交易所(NSE)日均交易额超79亿美元,孟买交易所(BSE)覆盖上市公司超5000家,双交易所体系为投资者提供了丰富机会。本文基于**StockTV官方API文档**,结合Go语言高并发特性,详细解析印度市场数据对接全流程。
一、环境配置与核心依赖
- 依赖安装
go get github.com/gorilla/websocket # WebSocket支持
go get github.com/jmoiron/sqlx # 数据库操作优化
- 关键配置常量
const (
API_KEY = "IN_3a8b7c2d4e5f" // 替换为实际Key
BASE_URL = "https://api.stocktv.top/stock"
INDIA_ID = 14 // 印度国家代码[citation:6]
NSE_EXCHANGE = "NSE" // 国家证券交易所代码
)
二、核心接口Go语言实现
1. 市场数据获取
- 股票列表查询
type Stock struct {
ID int `json:"id"`
Symbol string `json:"symbol"`
Name string `json:"name"`
Last float64 `json:"last"`
ChgPct float64 `json:"chgPct"`
}
func GetIndianStocks(page int) ([]Stock, error) {
url := fmt.Sprintf("%s/stocks", BASE_URL)
params := map[string]string{
"countryId": strconv.Itoa(INDIA_ID),
"page": strconv.Itoa(page),
"key": API_KEY,
}
// HTTP请求与JSON解析(略)
}
- 指数数据获取(Nifty 50)
// 响应结构体
type Index struct {
Symbol string `json:"symbol"`
Name string `json:"name"`
Last float64 `json:"last"`
}
2. K线数据对接
type KlineData struct {
Time int64 `json:"time"` // 毫秒级时间戳
Open float64 `json:"open"`
Close float64 `json:"close"`
High float64 `json:"high"`
Low float64 `json:"low"`
}
func FetchKline(pid int, interval string) ([]KlineData, error) {
url := fmt.Sprintf("%s/kline", BASE_URL)
params := map[string]string{
"pid": strconv.Itoa(pid),
"interval": interval, // PT15M/P1D[citation:6]
"key": API_KEY,
}
// 请求与错误处理(略)
}
关键点:时间戳需转换为IST时区(UTC+5:30)[citation:1]
func ConvertToIST(t time.Time) time.Time {
loc, _ := time.LoadLocation("Asia/Kolkata")
return t.In(loc)
}
3. IPO新股数据解析
type IPO struct {
Company string `json:"company"`
Symbol string `json:"symbol"`
Price float64 `json:"ipoPrice,string"` // 字符串转浮点
Date int64 `json:"ipoListing"` // 上市时间戳
}
func GetUpcomingIPOs() ([]IPO, error) {
url := fmt.Sprintf("%s/getIpo", BASE_URL)
params := map[string]string{
"countryId": strconv.Itoa(INDIA_ID),
"type": "1", // 1=未上市[citation:3]
"key": API_KEY,
}
// 数据请求逻辑(略)
}
4. WebSocket实时行情
func ConnectRealtime() {
conn, _, err := websocket.DefaultDialer.Dial(
fmt.Sprintf("wss://ws-api.stocktv.top/connect?key=%s", API_KEY), nil)
// 订阅Nifty指数和成分股
subscribeMsg := map[string]interface{}{
"action": "subscribe",
"indices": []string{"NSEI"}, // Nifty 50代码[citation:6]
"pids": []int{41602, 7310}, // 股票PID
}
_ = conn.WriteJSON(subscribeMsg)
// 数据接收循环
for {
_, msg, _ := conn.ReadMessage()
var data map[string]interface{}
_ = json.Unmarshal(msg, &data)
fmt.Printf("实时更新: %s %.2f\n", data["symbol"], data["last"])
}
}
三、生产环境优化策略
- 高频数据处理
// SQLX批量插入K线数据
_, err := db.NamedExec(`INSERT INTO kline_data
(symbol, open, close, time) VALUES (:symbol, :open, :close, :time)`,
klineBatch)
- 错误重试机制
import "github.com/avast/retry-go"
retry.Do(
func() error { return FetchKline(pid, "PT15M") },
retry.Attempts(3),
retry.Delay(time.Second),
)
- 交易时间控制
// 印度交易时间9:15-15:30(IST)[citation:6]
func IsTradingTime() bool {
now := time.Now().In(istLoc)
return now.Weekday() != time.Sunday &&
now.After(time.Date(now.Year(), now.Month(), now.Day(), 9, 15, 0, 0, istLoc)) &&
now.Before(time.Date(now.Year(), now.Month(), now.Day(), 15, 30, 0, 0, istLoc))
}
四、关键注意事项
项目 | 说明 |
---|---|
频率限制 | 默认10QPS,超限返回429错误[citation:6] |
时区处理 | API返回UTC时间,必须转换为IST(+5:30) |
数据标识 | 股票使用PID而非代码,需先查询映射表[citation:6] |
假期处理 | 避开共和国日(1/26)、甘地诞辰(10/2)等非交易日[citation:5] |
五、总结与资源
- Go语言优势:协程机制可同时处理数千只股票实时数据流,适合量化交易场景
- 扩展建议:
- 集成Prometheus监控API延迟指标
- 使用Kafka解耦数据生产与消费流程
- 官方资源: