股票行情接口,接入方法对比

Websocket和Http接入方式区别

股票行情数据对投资者和交易员而言极其重要。借助股票行情接口,能够便捷获取实时股票行情数据,从而及时做出决策。股票行情接口通常分为两种,分别是 WebSocket 和 http。

通过 WebSocket 能够获取逐笔的股票 tick 数据,具备实时性且高效;而通过 http 接口则可以获取股票行情接口中的股票历史数据。

例如采用Http轮询的方式获取行情,假设最低每100ms请求一次服务器,在并发获取多个股票数据时可能会发生请求超时,或者服务器拒绝响应。

获取到行情发生变化的最低响应时间为100ms,0.1秒的时延已经跑输大部分对手盘。

所以,Http接口轮询方式并不适合低延时行情获取的场景。Websocket协议转发交易所的实时行情延时几乎可以忽略不计,是做实时量化的必用方式。

Websocket行情接入方法

PYTHON 示例代码

#!python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import websocket
import zlib


# 发送订阅
def on_open(ws):
    ws.send("all=lv2_600519,lv1_000001")


# 接收推送
def on_message(ws, message, type, flag):
    # 命令返回文本消息
    if type == websocket.ABNF.OPCODE_TEXT:
        print(time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime(time.time())), "Text响应:", message)
    # 行情推送压缩二进制消息,在此解压缩
    if type == websocket.ABNF.OPCODE_BINARY:
        rb = zlib.decompress(message, -zlib.MAX_WBITS)
        print(time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime(time.time())), "Binary响应:", rb.decode("utf-8"))


def on_error(ws, error):
    print(error)


def on_close(ws, code, msg):
    print(time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime(time.time())), "连接已断开")


wsUrl = "ws://<服务器地址>?token=<jvQuant token>"
ws = websocket.WebSocketApp(wsUrl,
                            on_open=on_open,
                            on_data=on_message,
                            on_error=on_error,
                            on_close=on_close)
ws.run_forever()

JAVA/C++/Golang/PHP

 更多示例代码:GitHub - jvQuant/OpenAPIDemo

 

### 将大模型集成到股票交易或分析软件中的方法 #### 1. 数据收集与预处理 为了有效利用大模型进行股票预测,首先需要获取高质量的数据集。这些数据可以来自多个渠道,包括但不限于历史股价、公司财报、宏观经济指标以及社交媒体上的公众情绪等。 对于文本类数据(如新闻报道和社会媒体帖子),可以通过网络爬虫工具自动抓取并存储下来;而对于结构化数值型数据,则可以从专业的金融数据库API接口处获得授权访问权限[^1]。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_news(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') articles = [] for article in soup.find_all('article'): title = article.h2.a.text.strip() content = article.p.text.strip() if article.p else '' articles.append((title, content)) return articles ``` #### 2. 特征工程 一旦拥有了足够的原始输入材料之后,下一步就是对其进行特征提取和转换操作。这一步骤至关重要,因为它直接影响着后续建模的效果好坏与否。针对不同类型的信息源采取不同的策略: - **时间序列数据**:采用滑动窗口机制来创建滞后变量,并计算移动平均数或其他统计量作为额外维度; - **文本资料**:运用词袋模型(BOW),TF-IDF向量化表示法或者是更高级别的嵌入层(embedding layer)来进行编码工作,以便于机器理解语义含义; - **情感评分**:借助现成的情感分析库对每篇文档打分,从而得到正负面倾向程度得分。 ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=5000) X_text = vectorizer.fit_transform(text_data).toarray() # 对于时间序列数据 window_size = 7 lagged_vars = [df['close'].shift(i) for i in range(1, window_size + 1)] df_lagged = pd.concat([df] + lagged_vars, axis=1).dropna() ``` #### 3. 构建与训练大模型 选择合适的大规模预训练语言模型(例如BERT、RoBERTa 或者 GPT系列)作为基础架构,在此基础上微调参数使其适应特定任务需求——即股市行情变化趋势判断。此过程涉及到定义损失函数、优化器设置等方面的知识点。 此外还可以考虑引入其他类型的神经网络组件比如LSTM/GRU单元用于捕捉长期依赖关系;Attention机制帮助聚焦重要部分忽略无关紧要之处等等。 ```python from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification from torch.utils.data import DataLoader tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True) optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5) for epoch in range(num_epochs): model.train() total_loss = 0 for step, batch in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(**batch) loss = outputs.loss loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() ``` #### 4. 集成至交易平台 完成上述准备工作后就可以着手开发实际应用了。通常情况下会先搭建一个本地测试环境用来验证整个流程是否顺畅无误,然后再部署上线供真实用户使用。具体来说可能涉及以下几个方面的工作: - 开发图形界面(GUI)/命令行(CLIENT-SERVER ARCHITECTURE)让用户能够方便快捷地提交查询请求查看结果反馈; - 实现自动化交易功能允许程序按照预定规则执行买卖指令而无需人工干预; - 提供详细的绩效评估报告展示投资组合表现情况对比基准指数收益水平差异所在。 通过以上四个阶段的努力便能成功地把强大的AI能力注入传统的证券市场研究当中去创造出更加智能化高效化的解决方案出来。
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