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本文介绍一款免费的多市场股票行情API服务，支持港股(HK)、美股(US)和A股(SZ/SH)实时数据查询。该API提供JSON格式的统一数据接口，包含股票基础信息、实时Tick数据、实时报价及历史K线等功能。核心内容包括：1)通用请求规范，需携带token验证请求头；2)市场标识说明，详细解释各市场的股票代码规则；3)三个核心接口的调用方法、参数说明和示例代码，包括基础信息接口(获取公司详情)、
纳米体育数据的数据接口通过JSON拉流方式获取200多个国家的体育赛事实时数据或历史数据的编程接口，无请求次数限制，可按需购买，接口稳定高效；覆盖项目包括足球、篮球、网球、电子竞技、奥运等专题、数据内容。纳米数据API2.0版本包含http协议以及websocket协议，主要通过http获取数据，实时数据通过websocket获取。http协议支持http和https，每个接口都需要传递用户名和密
使用 WebRTC 和 WebSocket 直接推流到 RTMP 服务器并不是一个直接的流程，因为 WebRTC 和 WebSocket 是两种不同的协议，各自服务于不同的目的。不过，你可以通过一些中间步骤或技术来实现从 WebRTC 接收媒体流并将其转推到 RTMP 服务器。下面是一个概念性的步骤，展示如何将 WebRTC 流转换为 RTMP 流：1. WebRTC 客户端与服务器。
本文全面介绍了Freqtrade量化交易框架中的回测功能。回测是通过历史数据模拟策略表现的关键环节，可评估盈亏比、胜率等核心指标。文章详细讲解了backtesting命令的基本结构、参数配置、数据准备、结果分析等要点，并提供了多进程加速、Docker环境使用等进阶技巧。重点强调了回测前的数据准备和常见问题处理，同时介绍了可视化分析工具和结果导出方法。最后总结了从数据下载到策略验证的完整工作流程，帮
本文介绍了如何通过API获取虚拟货币实时行情数据。首先推荐了脉动行情数据平台作为API提供商，该平台支持WebSocket推送且数据全面。然后详细说明了授权服务器IP和获取接口文档的步骤。重点提供了一个完整的Python代码示例，演示了如何通过WebSocket连接获取比特币、以太坊等加密货币的实时行情数据，包括价格、成交量、买卖盘深度等信息。最后对返回的JSON数据格式进行了解析说明。通过本文指
私募和机构专用数据供应商，涵盖股票、可转债、ETF的行情、交易和金融数据查询功能，个人投资者收费便宜，功能也算齐全，实时行情和交易接口都有提供。
适合拉取历史数据、K线数据或新股上市清单等非实时场景。用于订阅实时推送的行情数据，包括逐笔成交、盘口和K线数据。该方式延迟极低，更适合高频交易或量化研究使用。
由于redis并非专业的MQ中间件，消息的防丢失策略并不完整，存在丢失消息的可能。该方案为在再pc web管理平台的右下角弹出，显示新接收到的消息数，哪怕没有收到这个通知，也可以自己在消息中心看看。所以对可靠性要求不高。如果业务场景要求可靠性高，还是请使用专业的MQ中间件。该方案已在多个实际项目中运行。
FireCamp是一款用来做接口测试的chrome插件，可以用来替代Postman，并且可以免登录使用全部功能，在平时开发测试时十分方便Firecamp界面功能模块Http ClientGraphqlWebSocketSocketIO支持的请求方法支持的请求方法支持的请求体格式支持的请求体格式Multipart：文件上传Form URL Encode：设置请求编码GraphQL Queries：G
从股票历史数据看市场轮廓，如果没有数据分析，你可能很难得到这些关于市场大盘中奇怪的交易现象，也就不会察觉背后到底有哪些力量导致这样的曲线出现，如果这样的曲线只是偶尔出现，并不会形成规律的曲线，但如果这样的曲线无论是长周期还是短周期，或者在也特定的区间相似出现，这背后往往意味着某种机制约束或者激发着这样的行情存在。获取股票的历史数据，可以从一般的财经网站抓取，一般k线是开放的。
推荐一个非常好用的量化交易框架：AIOQuant它是一套使用Python语言开发的真正异步事件驱动的量化交易/做市系统，底层封装了操作系统的aio*库实现异步事件循环，业务层封装了RabbitMQ消息队列实现异步事件驱动，非常适用于数字货币的高频策略和做市策略的开发。目前基础版本还进行了开源https://github.com/JiaoziMatrix/aioquant...
