对接日本金融市场数据全指南：K线、实时行情与IPO新股
一、日本金融市场特色与数据价值
日本作为全球第三大经济体，其金融市场具有以下显著特点：
[*]成熟稳定：日经225指数包含日本顶级蓝筹股
[*]独特交易时段：上午9:00-11:30，下午12:30-15:00（JST）
[*]高流动性：TOPIX指数成分股日均成交额超3万亿日元
[*]IPO特色：新兴成长股集中在Mothers和JASDAQ市场
[*]外资参与度高：占东京证券交易所交易量约70%
二、环境配置与基础对接
1. API密钥与基础配置
# 基础配置
API_KEY = "your_japan_api_key"# 通过StockTV官网申请
BASE_URL = "https://api.stocktv.top"
JAPAN_ID = 35# 日本国家代码
TSE_EXCHANGE = "TSE"# 东京证券交易所代码
# 时区设置
import pytz
jst = pytz.timezone('Asia/Tokyo')2. 安装必要库
pip install requests websocket-client pandas plotly python-dotenv三、K线数据专业对接方案
1. 多周期K线获取接口
def get_japan_kline(stock_code, interval="1d", market="TSE1"):
"""
获取日本股票K线数据
:param stock_code: 股票代码(如7203.T)
:param interval: 时间间隔(1m/5m/15m/1h/1d)
:param market: 市场类型(TSE1/TSE2/Mothers/JASDAQ)
"""
url = f"{BASE_URL}/stock/kline"
params = {
"symbol": stock_code,
"market": market,
"interval": interval,
"countryId": JAPAN_ID,
"key": API_KEY
}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()
# 转换为DataFrame并处理时区
df = pd.DataFrame(data['data'])
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='ms').dt.tz_localize('UTC').dt.tz_convert(jst)
return df
# 获取丰田汽车(7203.T)日K数据
toyota_kline = get_japan_kline("7203.T", interval="1d")2. 专业K线可视化（日本特色）
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
def plot_japanese_stock(df, title):
# 创建带成交量的子图
fig = make_subplots(rows=2, cols=1, shared_xaxes=True,
vertical_spacing=0.05,
row_heights=)
# K线主图（日本常用红色表示下跌）
fig.add_trace(go.Candlestick(
x=df['time'],
open=df['open'],
high=df['high'],
low=df['low'],
close=df['close'],
name='K线',
increasing_line_color='blue',# 日本市场通常用蓝色表示上涨
decreasing_line_color='red' # 红色表示下跌
), row=1, col=1)
# 添加日本常用的25日均线（月线）
df['MA25'] = df['close'].rolling(25).mean()
fig.add_trace(go.Scatter(
x=df['time'],
y=df['MA25'],
name='MA25',
line=dict(color='orange', width=1.5)
), row=1, col=1)
# 成交量柱状图（日本常用单位：千股）
df['volume_1000'] = df['volume'] / 1000
fig.add_trace(go.Bar(
x=df['time'],
y=df['volume_1000'],
name='成交量(千股)',
marker_color='grey'
), row=2, col=1)
fig.update_layout(
title=f'{title} - 日本市场',
xaxis_title='东京时间(JST)',
yaxis_title='价格(JPY)',
template="plotly_white",
hovermode="x unified",
height=600
)
# 隐藏周末和非交易时间
fig.update_xaxes(
rangeslider_visible=False,
rangebreaks=[
{'bounds': ['sat', 'mon']},# 隐藏周末
{'bounds': }# 隐藏午间休市
]
)
fig.show()
plot_japanese_stock(toyota_kline, "丰田汽车(7203.T)")四、实时行情数据对接
1. WebSocket实时数据订阅
class JapanRealtimeData: def __init__(self): self.symbol_map = { "7203.T": "丰田汽车", "9984.T": "软银集团", "9433.T": "KDDI" } def on_message(self, ws, message): data = json.loads(message) # 处理股票行情 if data.get('type') == 'stock': symbol = data['symbol'] name = self.symbol_map.get(symbol, symbol) change = data.get('chgPct', 0) # 日本市场特殊颜色表示 color = "
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