StockTV全球股票數據API對接實戰：構建智能金融分析系統
一、StockTV API核心功能解析
StockTV作為覆蓋200+國家證券市場的數據平臺，其API提供三大核心模塊的對接能力：
- 市場列表查詢 - 獲取指定國家的股票基礎數據
- 個股詳情檢索 - 查詢實時行情與技術指標
- 股票指數監控 - 跟蹤大盤指數動態變化
數據字段價值解讀（以馬來西亞市場為例）
{"id": 41602, // 唯一標識符（用于關聯K線數據）"symbol": "MDCH", // 股票代碼（全球標準格式）"last": 0.12, // 最新價（含自動匯率換算）"chgPct": 0, // 漲跌幅（機構策略制定關鍵指標）"technicalDay": "strong_sell", // AI技術分析信號（量化模型輸入）"fundamentalMarketCap": 202470000 // 基本面市值（價值投資參考）
}
二、開發環境搭建
1. 基礎依賴安裝
# 安裝HTTP請求庫與實時數據組件
pip install requests websocket-client
# 高性能緩存支持（可選）
pip install redis
2. API密鑰配置
# config.py 安全存儲密鑰
API_KEY = "MY5975e1aeceed4245905b72dc9aee02fa" # 測試環境密鑰
BASE_URL = "https://api.stocktv.top/stock"
三、核心功能實現代碼
1. 市場列表分頁查詢模塊
import requests
from config import API_KEYdef fetch_stock_list(country_id=42, page=1, page_size=10):"""獲取指定國家股票列表（支持分頁）"""params = {"key": API_KEY,"countryId": country_id,"page": page,"pageSize": page_size}response = requests.get(f"{BASE_URL}/stocks", params=params)response.raise_for_status()# 數據結構化處理stocks = response.json()['data']['records']return [{'symbol': s['symbol'],'name': s['name'],'price': s['last'],'change': f"{s['chgPct']}%",'volume': s['volume']} for s in stocks]# 示例：獲取馬來西亞市場第一頁股票
msia_stocks = fetch_stock_list()
print(f"馬來西亞Top10股票：{msia_stocks}")
2. 個股實時行情查詢
def get_stock_detail(pid):"""根據股票PID獲取深度數據"""params = {"key": API_KEY, "id": pid}response = requests.get(f"{BASE_URL}/queryStocks", params=params)data = response.json()['data'][0]# 構建技術面分析報告tech_analysis = {'day_trend': data['technicalDay'],'hour_trend': data['technicalHour'],'risk_level': "高風險" if data['performanceYtd'] < -10 else "中低風險"}return {'symbol': data['symbol'],'price': data['last'],'52_week_high': data['high'],'analyst_rating': tech_analysis}# 示例：查詢PID為7310的股票
stock_detail = get_stock_detail(7310)
print(f"個股深度數據：{stock_detail}")
3. 股票指數實時監控
def monitor_indices(country_id=42):"""獲取指定國家大盤指數"""params = {"key": API_KEY, "countryId": country_id}response = requests.get(f"{BASE_URL}/indices", params=params)indices = response.json()['data']return [{'index_name': idx['name'],'current': idx['last'],'change': idx['chg'],'status': "開市中" if idx['isOpen'] else "已閉市"} for idx in indices]# 示例：監控馬來西亞指數
market_indices = monitor_indices()
print(f"大盤指數：{market_indices}")
四、生產環境高級配置
1. 異常處理機制
from requests.exceptions import RequestException
import logging# 配置日志記錄
logging.basicConfig(filename='stock_api.log', level=logging.ERROR)def safe_api_call(func):"""API調用異常處理裝飾器"""def wrapper(*args, **kwargs):try:return func(*args, **kwargs)except RequestException as e:logging.error(f"API請求失敗: {str(e)}")return {"error": "數據服務暫不可用"}return wrapper# 使用裝飾器增強穩定性
@safe_api_call
def get_stock_list_safe(country_id):return fetch_stock_list(country_id)
2. 性能優化方案
import redis
from datetime import timedelta# Redis緩存連接
cache = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)def cached_stock_data(country_id):"""帶緩存的市場數據查詢"""cache_key = f"stock_list_{country_id}"cached_data = cache.get(cache_key)if not cached_data:fresh_data = fetch_stock_list(country_id)cache.setex(cache_key, timedelta(minutes=30), str(fresh_data))return fresh_datareturn eval(cached_data)
五、行業應用場景
1. 量化交易信號生成
def generate_trading_signal(stock_data):"""基于技術指標生成交易信號"""if stock_data['technicalDay'] == 'strong_buy':return {"action": "買入", "confidence": 0.85}elif stock_data['technicalWeek'] == 'strong_sell':return {"action": "賣出", "confidence": 0.78}return {"action": "持有", "confidence": 0.65}
2. 財經資訊自動播報
import pandas as pddef create_market_report():"""生成市場日報自動化模板"""df = pd.DataFrame(fetch_stock_list())report = f"""## {pd.Timestamp.now().date()} 馬來西亞股市日報**漲幅前三**： {df.nlargest(3, 'change').to_markdown()}**交易量異動**： {df.nlargest(3, 'volume').to_markdown()}"""return report
六、調試與錯誤排查指南
| 問題現象 | 可能原因 | 解決方案 |
|---|---|---|
| 返回403錯誤 | API密鑰失效 | 檢查密鑰有效期并聯系StockTV更換 |
| 數據延遲超過5秒 | 本地網絡抖動 | 啟用WebSocket實時推送功能 |
| 分頁數據重復 | 未處理時區差異 | 在請求頭添加X-TimeZone: Asia/Kuala_Lumpur |
版權聲明：本文示例代碼遵循 StockTV API 使用條款，商業應用需獲取正式授權。
技術咨詢：聯系StockTV開發者支持
