日本股票数据API对接完整指南：从基础到实战应用
本文将详细介绍如何通过StockTV API对接日本股票市场数据，涵盖实时行情、历史K线、市场指数等核心功能的实现方案。
一、日本股票市场概述
日本拥有全球重要的金融市场，主要包括东京证券交易所和大阪交易所。日本股市的交易时间（日本标准时间）为早盘9:00-11:30和午盘12:30-15:00，所有股票价格均以**日元(JPY)**为单位。
日本市场的特色包括：成熟的投资者结构、高外资参与度（占东证所交易量约70%），以及独特的涨跌停制度（根据股价分30%/20%/10%/5%四档）。
二、API基础配置
1. 认证方式
所有API请求都需要在URL参数中包含API Key：
key=您的API密钥
2. 国家代码标识
日本国家ID在不同系统中可能有所不同，常见的有16、14、35等，具体需要根据API文档确认。
3. 环境配置（Python示例）
import requests
import pandas as pd
# 基础配置
API_KEY = "您的API密钥"
BASE_URL = "https://api.stocktv.top"
JAPAN_ID = 16 # 日本国家ID，根据实际情况调整
# 设置请求头
headers = {
"Content-Type": "application/json"
}
三、核心API接口详解
1. 获取日本股票市场列表
获取日本股市的股票列表，支持分页查询。
请求示例：
def get_japan_stocks(page=1, page_size=50):
url = f"{BASE_URL}/stock/stocks"
params = {
"countryId": JAPAN_ID,
"page": page,
"pageSize": page_size,
"key": API_KEY
}
response = requests.get(url, params=params)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
return None
# 使用示例
stocks_data = get_japan_stocks(1, 10)
if stocks_data and stocks_data["code"] == 200:
for stock in stocks_data["data"]["records"]:
print(f"{stock['symbol']} - {stock['name']}: {stock['last']} JPY")
响应字段说明：
symbol: 股票代码（通常为4位数字）name: 公司名称last: 最新价chg: 涨跌额chgPct: 涨跌幅volume: 成交量
2. 查询特定股票信息
通过股票ID、名称或代码查询特定日本股票的详细信息。
请求示例：
GET https://api.stocktv.top/stock/queryStocks?countryId=16&symbol=7203&key=您的API密钥
参数说明：
id: 股票PID（可选）name: 股票名称（可选）symbol: 股票代码（可选）
3. 获取K线数据
获取日本股票的历史K线数据，支持多种时间粒度。
请求示例：
def get_kline_data(pid, interval="P1D"):
"""获取K线数据
interval: PT5M(5分钟)/PT15M(15分钟)/PT1H(1小时)/P1D(1天)等
"""
url = f"{BASE_URL}/stock/kline"
params = {
"pid": pid,
"interval": interval,
"key": API_KEY
}
response = requests.get(url, params=params)
if response.status_code == 200:
return response.json()
return None
# 获取丰田汽车日线数据
toyota_kline = get_kline_data("7310", "P1D")
4. 获取日本市场指数
获取日经225指数等重要日本股票指数的实时行情。
请求示例：
def get_japan_indices():
url = f"{BASE_URL}/stock/indices"
params = {
"countryId": JAPAN_ID,
"key": API_KEY
}
response = requests.get(url, params=params)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
# 查找日经225指数
for index in data["data"]:
if index["symbol"] == "N225":
return index
return None
# 使用示例
nikkei_index = get_japan_indices()
if nikkei_index:
print(f"日经225指数: {nikkei_index['last']} ({nikkei_index['chgPct']}%)")
5. 涨跌排行榜
获取日本股票的涨跌幅排行榜。
请求示例：
GET https://api.stocktv.top/stock/updownList?countryId=16&type=1&key=您的API密钥
类型参数：
1: 涨幅榜2: 跌幅榜3: 涨停榜4: 跌停榜
四、高级功能实现
1. WebSocket实时数据订阅
通过WebSocket获取日本股票的实时价格数据，实现毫秒级数据更新。
JavaScript示例：
const ws = new WebSocket("wss://ws-api.stocktv.top/connect?key=您的API密钥");
ws.onopen = function() {
console.log("WebSocket连接已建立");
// 订阅日本股票
const subscribeMsg = {
"action": "subscribe",
"countryId": 16,
"symbols": ["7203", "9984"] // 丰田汽车、软银集团
};
ws.send(JSON.stringify(subscribeMsg));
};
ws.onmessage = function(event) {
const data = JSON.parse(event.data);
console.log(`实时行情: ${data.symbol} - ${data.last} JPY`);
};
ws.onclose = function() {
console.log("WebSocket连接已关闭");
};
2. 日本IPO数据获取
获取日本市场的IPO新股信息和上市日程。
请求示例：
def get_japan_ipo_list(status="upcoming"):
"""获取日本IPO列表
status: upcoming(即将上市)/recent(近期上市)
"""
url = f"{BASE_URL}/stock/getIpo"
params = {
"countryId": JAPAN_ID,
"status": status,
"key": API_KEY
}
response = requests.get(url, params=params)
return response.json()
# 获取即将上市的IPO
upcoming_ipos = get_japan_ipo_list()
五、实战应用案例
1. 日本股票数据监控系统
以下示例展示如何构建一个简单的日本股票监控系统：
import requests
import time
import pandas as pd
from datetime import datetime
class JapanStockMonitor:
def __init__(self, api_key):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.stocktv.top"
def get_stock_list(self, page_size=100):
"""获取日本股票列表"""
url = f"{self.base_url}/stock/stocks"
params = {
"countryId": 16,
"pageSize": page_size,
"page": 1,
"key": self.api_key
}
response = requests.get(url, params=params)
if response.status_code == 200:
return response.json()["data"]["records"]
return []
def get_realtime_price(self, symbol):
"""获取单个股票实时价格"""
url = f"{self.base_url}/stock/queryStocks"
params = {
"symbol": symbol,
"countryId": 16,
"key": self.api_key
}
response = requests.get(url, params=params)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
if data["code"] == 200 and len(data["data"]) > 0:
return data["data"][0]
return None
def monitor_top_stocks(self, top_n=10):
"""监控前N只股票"""
stocks = self.get_stock_list(top_n)
monitor_results = []
for stock in stocks:
realtime_data = self.get_realtime_price(stock["symbol"])
if realtime_data:
monitor_results.append({
"symbol": stock["symbol"],
"name": stock["name"],
"price": realtime_data["last"],
"change": realtime_data["chg"],
"change_percent": realtime_data["chgPct"],
"volume": realtime_data["volume"],
"update_time": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
})
time.sleep(0.5) # 避免请求过于频繁
return pd.DataFrame(monitor_results)
# 使用示例
monitor = JapanStockMonitor("您的API密钥")
df = monitor.monitor_top_stocks(5)
print(df)
2. 日本股票数据可视化
使用Plotly创建日本市场特色的K线图：
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
def plot_japanese_candlestick(df, title):
"""绘制日本股票K线图（日本常用蓝色表示上涨，红色表示下跌）"""
fig = make_subplots(rows=2, cols=1, shared_xaxes=True,
vertical_spacing=0.05,
row_heights=[0.7, 0.3])
# K线主图
fig.add_trace(go.Candlestick(
x=df['time'],
open=df['open'],
high=df['high'],
low=df['low'],
close=df['close'],
name='K线',
increasing_line_color='blue', # 日本市场通常用蓝色表示上涨
decreasing_line_color='red' # 红色表示下跌
), row=1, col=1)
# 添加25日均线（月线）
df['MA25'] = df['close'].rolling(25).mean()
fig.add_trace(go.Scatter(
x=df['time'],
y=df['MA25'],
name='MA25',
line=dict(color='orange', width=1.5)
), row=1, col=1)
# 成交量柱状图（日本常用单位：千股）
df['volume_1000'] = df['volume'] / 1000
fig.add_trace(go.Bar(
x=df['time'],
y=df['volume_1000'],
name='成交量(千股)',
marker_color='grey'
), row=2, col=1)
fig.update_layout(
title=f'{title} - 日本市场',
xaxis_title='东京时间(JST)',
yaxis_title='价格(JPY)',
template="plotly_white",
height=600
)
# 隐藏周末和非交易时间
fig.update_xaxes(
rangeslider_visible=False,
rangebreaks=[
{'bounds': ['sat', 'mon']}, # 隐藏周末
{'bounds': [11.5, 12.5, 'hour']} # 隐藏午间休市
]
)
fig.show()
六、错误处理与最佳实践
1. 完善的错误处理机制
import requests
from requests.exceptions import RequestException
import time
def safe_api_call(url, params, max_retries=3):
"""带重试机制的API调用"""
for attempt in range(max_retries):
try:
response = requests.get(url, params=params, timeout=10)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.HTTPError as err:
print(f"HTTP错误: {err.response.status_code}")
if attempt == max_retries - 1:
return {"code": err.response.status_code, "message": "HTTP错误"}
except requests.exceptions.ConnectionError:
print("网络连接失败")
if attempt == max_retries - 1:
return {"code": -1, "message": "网络连接失败"}
except requests.exceptions.Timeout:
print("请求超时")
if attempt == max_retries - 1:
return {"code": -2, "message": "请求超时"}
except RequestException as e:
print(f"请求异常: {e}")
if attempt == max_retries - 1:
return {"code": -3, "message": "请求异常"}
# 指数退避重试
sleep_time = (2 ** attempt) + 1
time.sleep(sleep_time)
return {"code": -4, "message": "最大重试次数已用完"}
2. 日本市场特殊处理
from datetime import datetime
import pytz
def is_japan_trading_time():
"""检查当前是否为日本交易时间"""
jst = pytz.timezone('Asia/Tokyo')
now_jst = datetime.now(jst)
# 检查是否为周末
if now_jst.weekday() >= 5:
return False
# 检查是否为日本假期（示例假期）
jp_holidays = ['2024-01-01', '2024-01-08', '2024-02-12']
if now_jst.strftime('%Y-%m-%d') in jp_holidays:
return False
# 检查交易时间
hour = now_jst.hour
minute = now_jst.minute
# 早盘 9:00-11:30
if (hour == 9 and minute >= 0) or (hour == 10) or (hour == 11 and minute < 30):
return True
# 午盘 12:30-15:00
if (hour == 12 and minute >= 30) or (hour == 13 or hour == 14) or (hour == 15 and minute == 0):
return True
return False
七、常见问题与解决方案
1. 国家ID不一致问题
不同文档中日本国家ID可能显示为16、14或35，这可能是由于API版本更新或不同数据源导致的。建议在实际调用前验证接口有效性，或联系API提供商获取准确的国家ID。
2. 数据延迟处理
日本股市实时数据通常有1-5秒的延迟。对于需要实时交易的场景，建议：
- 使用WebSocket连接获取实时数据
- 在客户端添加时间戳验证
- 设置合理的数据更新频率
3. 请求频率限制
免费版API通常有每分钟100次请求的限制。建议：
- 合理设置请求间隔
- 缓存静态数据（如股票列表）
- 使用批量查询接口减少请求次数
八、总结
通过StockTV API，开发者可以快速构建功能完善的日本股票数据应用。本文介绍了从基础接口调用到高级功能实现的完整流程，包括实时行情、历史数据、指数信息等核心功能。
日本作为全球重要金融市场，其股票数据对于量化交易、投资分析和金融科技应用开发具有重要价值。通过本文的指南，开发者可以快速上手日本股票数据对接，构建专业的金融分析工具。
注意：本文示例代码仅供参考，实际使用时请替换为有效的API密钥，并遵守API提供商的使用条款。金融市场数据具有时效性，建议在生产环境中添加适当的错误处理和数据验证机制。
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