金融交易世界中,获取准确及时的 tick 数据至关重要。抓住交易良机的关键在于掌握实时 tick 数据。数据更新越快,可发现的赚钱机会就越多。这也是为何在高频数据交易领域,tick 数据备受重视。与传统的行情数据相比,tick 数据提供了更细致的市场变化记录,为交易者提供了更全面的视角。
一、首先,让我们简单了解一下什么是 Tick 数据
我们日常看到的 K 线行情数据是基于时间单位的,而 tick 数据则记录了更细致的维度,即每次价格变化都被记录。举例来说:假设一个股票在一分钟内变动了 30 次价格,那么在一分钟的行情数据中,你只会看到 4 个价格:
开盘价
收盘价
最高价
最低价
一般情况下,以下是简称:O=开盘价,L=最低价,H=最高价,C=收盘价
二、Tick 数据的用途
1 、量化交易
在量化交易中,Tick 数据可以用于分析市场行情、制定交易策略和执行交易,Tick 数据可以用于开发和测试量化交易策略。交易者可以根据 Tick 数据构建技术指标、价格模型和交易信号,以便自动化执行交易。通过分析历史的 Tick 数据,交易者可以评估策略的有效性和盈利潜力。
2 、价格盯盘工具
Tick 数据用于跟踪和监控特定交易品种的价格变动。交易者可以使用 Tick 数据来实时监测价格的波动和交易量的变化,以便及时做出决策。价格盯盘通常是基于实时的 Tick 数据进行操作,以帮助交易者捕捉到价格的波动和市场机会。
三、获取 tick 数据方法以及代码实例
以 AllTick 的 API 为例,这家的 Tick 数据经过封装,可随时方便调用。
官网:
https://alltick.co/代码实例推荐阅读这篇文章:
https://blog.alltick.co/what-is-tick-data/四、从 Tick 到 K 线:数据转换和计算方法
1 、k 线计算方法
时间窗口设定,首先,需要确定 K 线图的周期,即每个 K 线代表的时间段,例如 1 分钟、15 分钟、1 小时等。这决定了我们在实时 Tick 数据中取样的时间间隔。
K 线数据计算 在每个时间窗口内,根据实时 Tick 数据计算 K 线数据的各个价格点。
开盘价( Open ):时间窗口的第一个 Tick 的价格。
最高价( High ):时间窗口内的最高价格。
最低价( Low ):时间窗口内的最低价格。
收盘价( Close ):时间窗口的最后一个 Tick 的价格。
更新 K 线数据 随着时间的推移,每个时间窗口都会滑动,新的 Tick 数据进入计算范围。在每个时间窗口结束时,根据新的 Tick 数据更新 K 线数据。
其他指标计算 除了开盘价、最高价、最低价和收盘价,您还可以根据 K 线数据计算其他指标,如成交量、均线等。这些指标可以提供更深入的市场分析。
2 、示例公式
1. 初始化 K 线数据:
初始开盘价( Initial Open ):第一个 Tick 的价格
初始最高价( Initial High ):第一个 Tick 的价格
初始最低价( Initial Low ):第一个 Tick 的价格
初始收盘价( Initial Close ):第一个 Tick 的价格
2. 更新 K 线数据:
如果当前 Tick 的时间戳不在当前时间窗口内,表示时间窗口结束,需要更新 K 线数据。
更新 K 线数据的开盘价( Open ):上一个时间窗口的收盘价( Previous Close )
更新 K 线数据的最高价( High ):时间窗口内的最高价格
更新 K 线数据的最低价( Low ):时间窗口内的最低价格
更新 K 线数据的收盘价( Close ):当前 Tick 的价格