印度股票数据API对接指南：从基础到高阶实战（2025最新版）

📊 印度股票数据API对接指南：从基础到高阶实战（2025最新版）

适用场景：量化交易、金融数据监控、投资分析系统开发
技术栈：Python + StockTV API + Pandas + WebSocket

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🔍 一、印度股市数据特点与难点

1. 双交易所体系

   • NSE（国家交易所）：占全印交易量90%，核心指数Nifty 50
   • BSE（孟买交易所）：亚洲最老交易所，代表指数Sensex 30
   • 交易时段：09:15-15:30 IST（UTC+5:30），含午休12:00-12:15

2. 数据特殊性

   • 期权链（Option Chain）：隐含波动率计算需特殊处理
   • 机构持仓：FII（外国机构）/DII（本土机构）数据需独立接口
   • 时区问题：所有时间戳需转换为Asia/Kolkata时区

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官方文档

⚙️ 二、环境准备与API初始化

1. 安装依赖库

pip install requests websocket-client pandas pytz

2. 获取API Key

1. 访问 https://api.stocktv.top 注册账号
2. 在开发者中心获取API Key（格式：MY4b781f618e3f43c4b055f25fa61941ad）

3. 初始化工具类（utils.py）

import requests

class StockTVAPI:
    def __init__(self, api_key):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.stocktv.top"
    
    def _get(self, endpoint, params=None):
        params = params or {}
        params['key'] = self.api_key
        response = requests.get(f"{self.base_url}/{endpoint}", params=params)
        response.raise_for_status()  # 自动抛出HTTP错误
        return response.json()

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💻 三、核心接口调用实战

1. 获取印度股票列表（含NSE/BSE）

from utils import StockTVAPI

class IndiaStockAPI(StockTVAPI):
    def get_stock_list(self, country_id=14, page_size=50):
        """国家ID固定14=印度"""
        return self._get("stock/stocks", params={
            "countryId": country_id, 
            "pageSize": page_size
        })

# 示例：获取NSE全部股票
api = IndiaStockAPI("YOUR_API_KEY")
nse_stocks = api.get_stock_list()
print(nse_stocks["data"]["records"][0]["symbol"])  # 输出：RELIANCE

2. 实时行情批量获取（最多50只）

def get_batch_quotes(self, symbols: list, exchange="NSE"):
    """支持NSE/BSE双市场"""
    return self._get("stock/batchQuotes", params={
        "symbols": ",".join(symbols),
        "exchange": exchange
    })

# 示例：获取Sensex30成分股实时价
sensex_symbols = ["RELIANCE", "TCS", "HDFCBANK", "INFY"]
quotes = api.get_batch_quotes(sensex_symbols)
for stock in quotes["data"]:
    print(f"{stock['symbol']}: {stock['last_price']} INR")

3. 历史K线数据获取（支持多粒度）

def get_historical_kline(self, pid, interval="P1D"):
    """
    pid: 股票唯一ID（通过股票列表接口获取）
    interval: PT1M(1分钟)/PT15M(15分钟)/P1D(日线)
    """
    return self._get("stock/kline", params={"pid": pid, "interval": interval})

# 示例：获取TATA Motors(pid=7310)日线数据
tata_kline = api.get_historical_kline(7310, "P1D")
df = pd.DataFrame(tata_kline["data"])
df["time"] = pd.to_datetime(df["time"], unit="ms").dt.tz_localize("Asia/Kolkata")

4. WebSocket实时行情订阅

import asyncio
import websockets

async def subscribe_realtime():
    uri = f"wss://ws-api.stocktv.top/connect?key=YOUR_API_KEY"
    async with websockets.connect(uri) as ws:
        while True:
            data = await ws.recv()
            print(f"实时行情: {json.loads(data)['symbol']} @ {data['price']}")

# 订阅Nifty50指数和头部个股
asyncio.get_event_loop().run_until_complete(subscribe_realtime())

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🚀 四、高阶功能实现

1. 印度期权链数据解析（Nifty指数）

def get_nifty_option_chain(self, expiry="2025-12-25"):
    """获取指定到期日的期权链"""
    return self._get("option/chain", params={
        "index": "NIFTY", 
        "expiry": expiry
    })

# 分析沽购比(PCR)与隐含波动率
chain = api.get_nifty_option_chain()
pcr = chain["PCR"]  # 沽购比
call_iv = chain["strikes"][18000]["call_iv"]  # 看涨隐含波动率

2. 监控机构持仓变化

def get_institutional_holding(self, symbol, holder_type="fii"):
    """holder_type: fii(外国机构)/dii(本土机构)"""
    return self._get("institutional/holding", params={
        "symbol": symbol, 
        "holder_type": holder_type,
        "period": "q"  # 季度数据
    })

# 获取信实工业FII持仓变化
reliance_fii = api.get_institutional_holding("RELIANCE")
last_q_change = reliance_fii["holdings"][-1]["change_pct"]

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⚠️ 五、避坑指南与最佳实践

1. 高频请求优化

   • 连接池配置：使用requests.Session()复用连接
   • 熔断机制：当HTTP状态码=429（限流）时自动休眠重试

   from time import sleep
   try:
       response = self._get(endpoint, params)
   except requests.exceptions.HTTPError as e:
       if e.response.status_code == 429:
           sleep(60)  # 等待1分钟后重试
   

2. 数据完整性校验

   • 时区转换：所有时间戳必须转印度时区

   from pytz import timezone
   ist = timezone('Asia/Kolkata')
   df["trade_time"] = df["timestamp"].dt.tz_convert(ist)
   

   • 交易日历对齐：对比https://www.nseindia.com/holiday-calendar补缺失数据

3. 安全加固措施

   • API密钥管理：环境变量存储密钥（非代码硬编码）
   • 传输加密：强制使用HTTPS + TLS 1.3协议

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💎 六、完整实战案例：Nifty50成分股分析

# 获取Nifty50成分股实时数据
nifty_stocks = api.get_index_constituents("NIFTY_50")  # 指数ID通过get_indices获取
symbols = [stock["symbol"] for stock in nifty_stocks["data"]]
quotes = api.get_batch_quotes(symbols)

# 计算当日涨跌幅TOP10
top_gainers = sorted(quotes["data"], key=lambda x: x["chgPct"], reverse=True)[:10]
print("当日涨幅榜:")
for stock in top_gainers:
    print(f"{stock['name']}({stock['symbol']}): {stock['chgPct']}%")

# 保存到CSV
pd.DataFrame(top_gainers).to_csv("nifty_top_gainers.csv", index=False)

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