股票数据源对接技术指南：印度尼西亚、印度、韩国
一、多国数据对接全景图1. 核心数据领域对比
国家金融市场数据源宏观经济指标特色数据资源印度NSE/BSE实时行情RBI经济统计库UPI支付数据/GST税务记录印尼IDX交易所数据流BPS官方统计棕榈油产业数据/群岛物流信息韩国KRX综合指数KOSTAT国家统计K-POP消费趋势/半导体出口数据2. 技术对接共性挑战
[*]时区差异：IST(UTC+5:30) / WIB(UTC+7) / KST(UTC+9)
[*]货币单位：卢比(₹) / 印尼盾(Rp) / 韩元(₩)
[*]数据规范：ESG指标/公司治理结构的差异化要求
二、分国别对接方案
获取stocktv测试apikey
1. 印度数据接口
1.1 股票市场接入
# 使用stocktv官方API包装器
def get_stock_list(self, country_id, page_size=10, page=1):
endpoint = "stock/stocks"
params = {
"countryId": country_id,
"pageSize": page_size,
"page": page
}
return self._get(endpoint, params)数据结构示例
{
"code": 200,
"message": "操作成功",
"data": {
"records": [
{
"id": 41602, //pid
"avgVolume": 441318, //平均交易量
"chg": 0, //涨跌额
"chgPct": 0, //涨跌百分比
"countryNameTranslated": "Malaysia", //国家名称
"exchangeId": 62, //交易所ID 54上海交易所 103深圳交易所 46NSE 74BSE
"flag": "MY", //国家简称
"fundamentalBeta": 0.627, //基本面Beta值
"fundamentalMarketCap": 202470000, //基本面市值
"fundamentalRatio": -5.1, //基本面比率
"fundamentalRevenue": "145.22M", //基本面收入
"high": 0.12, //最高价
"last": 0.12, //最新价
"lastPairDecimal": 3, //小数位数
"low": 0.12, //最低价
"name": "Media Chinese Int", //股票名称
"pairType": "Equities", //交易对类型
"performance3Year": -29.41, //3年业绩
"performanceDay": 0, //当天业绩
"performanceMonth": 0, //月度业绩
"performanceWeek": -4, //周业绩
"performanceYear": -25, //年度业绩
"performanceYtd": -11.11, //年初至今业绩
"symbol": "MDCH", //股票代码
"technicalDay": "strong_sell", //日线技术指标
"technicalHour": "strong_sell", //小时线技术指标
"technicalMonth": "strong_sell", //月线技术指标
"technicalWeek": "strong_sell", //周线技术指标
"time": 1716448222, //时间戳
"url": "/equities/media-chinese-international-ltd", //详情页链接
"volume": 1241700, //交易量
"countryId": 42, //国家id
"open": false, //是否开市 0 表示否, 1 表示是
"cfd": false, //是否 CFD 0 表示否, 1 表示是
"last_close": 0.12 //前收盘价格
},
...
],
"total": 1000,
"size": 2,
"current": 1,
"orders": [],
"optimizeCountSql": true,
"searchCount": true,
"countId": null,
"maxLimit": null,
"pages": 500
}
}2. 实时数据聚合架构
graph TD A[印度NSE/BSE] -->|WebSocket| B(数据采集集群) C[印尼IDX] -->|FIX协议| B D[韩国KRX] -->|Binary API| B B --> E{流处理引擎} E --> F[统一数据存储] F --> G[数据分析平台] F --> H[实时监控仪表盘]3. 多时区处理策略
// Java多时区转换工具
public class TimezoneConverter {
private static final Map<String, ZoneId> COUNTRY_ZONES = Map.of(
"IN", ZoneId.of("Asia/Kolkata"),
"ID", ZoneId.of("Asia/Jakarta"),
"KR", ZoneId.of("Asia/Seoul")
);
public static ZonedDateTime convertToUTC(LocalDateTime localTime, String countryCode) {
return localTime.atZone(COUNTRY_ZONES.get(countryCode))
.withZoneSameInstant(ZoneOffset.UTC);
}
}四、合规与安全实践
1. 数据合规要求矩阵
国家关键法规数据出境限制印度PDPB 2019金融数据需本地化存储印尼PDP Law No.27/2022公民数据禁止跨境韩国PIPA修正案需申报数据跨境传输五、典型应用场景
场景：亚洲新兴市场对比分析
[*]数据采集：
# 并行获取三国指数数据
with ThreadPoolExecutor() as executor:
india_nifty = executor.submit(get_nifty50)
indonesia_idx = executor.submit(get_idx_composite)
korea_kospi = executor.submit(get_kospi)
combined_index = {
"IN": india_nifty.result(),
"ID": indonesia_idx.result(),
"KR": korea_kospi.result()
}
[*]数据标准化：
# 统一货币单位转换
library(priceR)
normalized_data <- combined_index %>%
mutate(usd_value = case_when(
country == "IN" ~ convert(inr_value, "INR", "USD"),
country == "ID" ~ convert(idr_value, "IDR", "USD"),
country == "KR" ~ convert(krw_value, "KRW", "USD")
))
[*]可视化分析：
// 使用ECharts绘制三国指数对比
const option = {
dataset: [{
dimensions: ['date', 'India', 'Indonesia', 'Korea'],
source: normalizedData
}],
xAxis: {type: 'time'},
yAxis: {name: '标准化指数值'},
series: [
{type: 'line', name: '印度Nifty50'},
{type: 'line', name: '印尼IDX'},
{type: 'line', name: '韩国KOSPI'}
]
};
六、运维监控体系
通过本方案，企业可建立覆盖印、印尼、韩三国的标准化数据管道，实现从原始数据采集到商业洞察的全流程管理。建议采用模块化架构设计，建立多级缓存机制应对不同国家的网络特性。
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