期货API数据与脉动数据行情对接指南

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在量化交易和金融应用开发领域，稳定、实时的行情数据是系统运行的基石。脉动数据作为专业的行情服务提供商，为开发者提供了完整的WebSocket和HTTP接口解决方案。本文将详细介绍脉动数据API的特性，并通过实战代码演示如何快速对接全球期货市场数据。

一、脉动数据平台概述

脉动数据专注于提供全球金融市场的实时行情数据服务，涵盖外汇、国际期货、国内期货、数字货币、国际股指期货等多个品种。其API接口具有以下核心特性：

• 数据时效性：WebSocket实时推送，行情更新即推送
• 接入方式：同时支持WebSocket实时推送和HTTP REST接口
• 数据格式：统一的JSON格式，便于解析和处理
• 授权机制：服务器IP白名单授权，确保数据安全

1.1 接入前准备

1. 官网：http://39.107.99.235:1008/market

二、API接口体系

脉动数据提供五大类接口，满足不同的数据需求：

接口类型	功能描述	适用场景
WebSocket实时推送	实时分笔明细数据推送	高频交易、实时监控
获取实时数据接口	HTTP方式获取实时行情	中低频查询、应用集成
获取K线图接口	历史K线数据查询	技术分析、回测
查询产品分类接口	获取产品分类ID	数据浏览、分类查询
查询产品订阅代码	获取产品代码列表	订阅准备、代码映射

三、WebSocket实时数据推送实战

WebSocket接口适合需要实时监控行情的高频交易场景

3.1 WebSocket连接与心跳维持

import asyncio
import websockets
import json
import time

class PulseDataWebSocket:
    def __init__(self, uri="ws://39.107.99.235/ws"):
        self.uri = uri
        self.websocket = None
        self.subscribed_symbols = []
        self.running = False
    
    async def connect(self):
        """建立WebSocket连接"""
        try:
            self.websocket = await websockets.connect(self.uri)
            self.running = True
            print(f"WebSocket连接成功: {self.uri}")
            
            # 启动心跳任务
            asyncio.create_task(self.heartbeat())
            
            # 如果有之前订阅的代码，重新订阅
            if self.subscribed_symbols:
                await self.subscribe(self.subscribed_symbols)
                
            # 开始接收消息
            await self.receive_messages()
            
        except Exception as e:
            print(f"连接失败: {e}")
            await self.reconnect()
    
    async def heartbeat(self):
        """每10秒发送心跳"""
        while self.running:
            if self.websocket:
                try:
                    ping_msg = {"ping": int(time.time())}
                    await self.websocket.send(json.dumps(ping_msg))
                    print(f"发送心跳: {ping_msg}")
                    await asyncio.sleep(10)
                except Exception as e:
                    print(f"心跳发送失败: {e}")
                    break
    
    async def subscribe(self, symbols):
        """订阅产品代码"""
        self.subscribed_symbols = symbols
        if self.websocket:
            subscribe_msg = {"Key": ",".join(symbols)}
            await self.websocket.send(json.dumps(subscribe_msg))
            print(f"订阅产品: {subscribe_msg}")
    
    async def receive_messages(self):
        """接收服务器推送的消息"""
        while self.running:
            try:
                message = await self.websocket.recv()
                data = json.loads(message)
                
                # 处理pong响应
                if "pong" in data:
                    print(f"收到心跳响应: {data}")
                else:
                    # 处理行情数据
                    self.process_market_data(data)
                    
            except websockets.exceptions.ConnectionClosed:
                print("连接关闭，尝试重连...")
                await self.reconnect()
                break
            except Exception as e:
                print(f"接收消息错误: {e}")
    
    def process_market_data(self, data):
        """处理行情数据"""
        if "body" in data:
            body = data["body"]
            print(f"""
            产品代码: {body.get('StockCode')}
            最新价: {body.get('Price')}
            开盘价: {body.get('Open')}
            最高价: {body.get('High')}
            最低价: {body.get('Low')}
            时间: {body.get('Time')}
            """)
            
            # 处理深度数据
            if "Depth" in body:
                depth = body["Depth"]
                if "Buy" in depth and depth["Buy"]:
                    print(f"买一价: {depth['Buy'][0].get('BP1')}, 买一量: {depth['Buy'][0].get('BV1')}")
                if "Sell" in depth and depth["Sell"]:
                    print(f"卖一价: {depth['Sell'][0].get('SP1')}, 卖一量: {depth['Sell'][0].get('SV1')}")
    
    async def reconnect(self):
        """断线重连机制"""
        self.running = False
        if self.websocket:
            await self.websocket.close()
        
        # 指数退避重连
        retry_count = 0
        while True:
            retry_count += 1
            wait_time = min(30, 2 ** retry_count)
            print(f"{wait_time}秒后尝试第{retry_count}次重连...")
            await asyncio.sleep(wait_time)
            
            try:
                await self.connect()
                print("重连成功")
                break
            except Exception as e:
                print(f"重连失败: {e}")
    
    async def close(self):
        """关闭连接"""
        self.running = False
        if self.websocket:
            await self.websocket.close()

# 使用示例
async def main():
    client = PulseDataWebSocket()
    
    # 连接并订阅产品
    await client.connect()
    await client.subscribe(["btcusdt", "ethusdt"])
    
    # 运行60秒后关闭
    await asyncio.sleep(60)
    await client.close()

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

四、HTTP实时数据接口实战

对于不需要实时推送的应用场景，可以使用HTTP接口获取实时行情。需要注意请求频率限制：每个产品每秒最大支持请求3次。

4.1 获取实时行情

import requests
import gzip
import json
from io import BytesIO
import time
from functools import lru_cache

class PulseDataHTTP:
    def __init__(self, base_url="http://39.107.99.235:1008"):
        self.base_url = base_url
        self.session = requests.Session()
        # 启用gzip压缩
        self.session.headers.update({
            'Accept-Encoding': 'gzip',
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (compatible; PulseDataClient/1.0)'
        })
    
    def _handle_response(self, response):
        """处理gzip压缩的响应"""
        if response.headers.get('Content-Encoding') == 'gzip':
            buf = BytesIO(response.content)
            with gzip.GzipFile(fileobj=buf) as f:
                return json.loads(f.read().decode('utf-8'))
        return response.json()
    
    def get_quote(self, code):
        """
        获取实时行情
        :param code: 产品代码，如 btcusdt
        :return: 行情数据
        """
        url = f"{self.base_url}/getQuote.php"
        params = {'code': code}
        
        try:
            response = self.session.get(url, params=params, timeout=10)
            response.raise_for_status()
            
            data = self._handle_response(response)
            
            if data.get('code') == 200:
                return data.get('data', {})
            else:
                print(f"API错误: {data.get('msg')}")
                return None
                
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"请求失败: {e}")
            return None
    
    @lru_cache(maxsize=128)
    def get_cached_quote(self, code, cache_seconds=1):
        """
        带缓存的行情查询，减少API调用
        :param code: 产品代码
        :param cache_seconds: 缓存时间（秒）
        """
        # 通过lru_cache实现简单缓存，实际应用建议使用Redis等
        return self.get_quote(code)
    
    def parse_quote_data(self, data):
        """解析行情数据"""
        if not data or 'body' not in data:
            return None
        
        body = data['body']
        
        quote_info = {
            'code': body.get('StockCode'),
            'price': body.get('Price'),
            'open': body.get('Open'),
            'high': body.get('High'),
            'low': body.get('Low'),
            'last_close': body.get('LastClose'),
            'time': body.get('Time'),
            'timestamp': body.get('LastTime'),
            'volume': body.get('TotalVol'),
            'diff': data.get('Diff'),
            'diff_rate': data.get('DiffRate')
        }
        
        # 解析盘口数据
        if 'Depth' in body:
            depth = body['Depth']
            quote_info['bid'] = depth.get('Buy', [])
            quote_info['ask'] = depth.get('Sell', [])
        
        # 解析实时成交
        if 'BS' in body:
            quote_info['trades'] = body.get('BS', [])
        
        return quote_info

# 使用示例
def demo_http_api():
    client = PulseDataHTTP()
    
    # 查询BTCUSDT行情
    data = client.get_quote('btcusdt')
    if data:
        quote = client.parse_quote_data(data)
        if quote:
            print(f"""
            === {quote['code']} 实时行情 ===
            最新价: {quote['price']}
            开盘价: {quote['open']}
            最高价: {quote['high']}
            最低价: {quote['low']}
            成交量: {quote['volume']}
            涨跌额: {quote['diff']}
            涨跌幅: {quote['diff_rate']}%
            更新时间: {quote['time']}
            """)
            
            # 打印盘口
            if quote.get('bid'):
                print("\n买盘:")
                for i, bid in enumerate(quote['bid'][:3]):
                    print(f"买{i+1}: {bid.get(f'BP{i+1}')} @ {bid.get(f'BV{i+1}')}")
            
            if quote.get('ask'):
                print("\n卖盘:")
                for i, ask in enumerate(quote['ask'][:3]):
                    print(f"卖{i+1}: {ask.get(f'SP{i+1}')} @ {ask.get(f'SV{i+1}')}")

if __name__ == "__main__":
    demo_http_api()

五、K线数据获取与处理

K线数据是技术分析的基础，脉动数据支持多种时间周期的K线查询。

5.1 K线数据接口封装

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime

class PulseDataKLine(PulseDataHTTP):
    """K线数据查询类，继承基础HTTP客户端"""
    
    # 时间周期映射
    TIME_FRAMES = {
        '1m': '1分钟',
        '5m': '5分钟',
        '15m': '15分钟',
        '30m': '30分钟',
        '1h': '1小时',
        '1d': '日线',
        '1M': '月线'
    }
    
    # 最大条数限制
    MAX_ROWS = {
        '1m': 600,
        '5m': 300,
        '15m': 300,
        '30m': 300,
        '1h': 300,
        '1d': 300,
        '1M': 100
    }
    
    def get_kline(self, code, timeframe='1m', rows=100):
        """
        获取K线数据
        :param code: 产品代码
        :param timeframe: 时间周期，支持 1m,5m,15m,30m,1h,1d,1M
        :param rows: 获取条数，不能超过对应周期的最大限制
        :return: K线数据列表
        """
        # 参数验证
        if timeframe not in self.TIME_FRAMES:
            raise ValueError(f"不支持的时间周期: {timeframe}，支持: {list(self.TIME_FRAMES.keys())}")
        
        max_rows = self.MAX_ROWS.get(timeframe, 100)
        if rows > max_rows:
            print(f"警告: {timeframe}周期最大支持{max_rows}条数据，将使用{max_rows}")
            rows = max_rows
        
        url = f"{self.base_url}/redis.php"
        params = {
            'code': code,
            'time': timeframe,
            'rows': rows
        }
        
        try:
            response = self.session.get(url, params=params, timeout=10)
            response.raise_for_status()
            
            data = self._handle_response(response)
            
            if isinstance(data, list):
                return self._parse_kline_data(data)
            else:
                print(f"API返回异常: {data}")
                return None
                
        except Exception as e:
            print(f"K线查询失败: {e}")
            return None
    
    def _parse_kline_data(self, raw_data):
        """解析K线原始数据"""
        klines = []
        for item in raw_data:
            if len(item) >= 7:
                kline = {
                    'timestamp': item[0],  # 毫秒时间戳
                    'open': float(item[1]),
                    'high': float(item[2]),
                    'low': float(item[3]),
                    'close': float(item[4]),
                    'time_str': item[5],    # 格式化时间字符串
                    'volume': float(item[6]) if item[6] else 0  # 成交量
                }
                klines.append(kline)
        return klines
    
    def kline_to_dataframe(self, klines):
        """将K线数据转换为Pandas DataFrame"""
        if not klines:
            return None
        
        df = pd.DataFrame(klines)
        df['datetime'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
        df.set_index('datetime', inplace=True)
        
        # 计算常用技术指标
        df['ma5'] = df['close'].rolling(window=5).mean()
        df['ma10'] = df['close'].rolling(window=10).mean()
        df['ma20'] = df['close'].rolling(window=20).mean()
        
        return df
    
    def plot_kline(self, df, title=None):
        """绘制K线图（简化版，仅显示收盘价）"""
        if df is None or df.empty:
            return
        
        plt.figure(figsize=(12, 6))
        
        # 绘制收盘价
        plt.subplot(2, 1, 1)
        plt.plot(df.index, df['close'], label='Close', color='black')
        plt.plot(df.index, df['ma5'], label='MA5', color='blue', alpha=0.7)
        plt.plot(df.index, df['ma10'], label='MA10', color='orange', alpha=0.7)
        plt.plot(df.index, df['ma20'], label='MA20', color='red', alpha=0.7)
        plt.title(title or 'K线图')
        plt.legend()
        plt.grid(True, alpha=0.3)
        
        # 绘制成交量
        plt.subplot(2, 1, 2)
        plt.bar(df.index, df['volume'], color='gray', alpha=0.5)
        plt.title('成交量')
        plt.grid(True, alpha=0.3)
        
        plt.tight_layout()
        plt.show()

# 使用示例
def demo_kline():
    client = PulseDataKLine()
    
    # 获取BTCUSDT 15分钟K线，最近50条
    klines = client.get_kline('btcusdt', timeframe='15m', rows=50)
    
    if klines:
        # 转换为DataFrame
        df = client.kline_to_dataframe(klines)
        print(f"获取到 {len(df)} 条K线数据")
        print(df[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']].tail())
        
        # 绘制K线图
        client.plot_kline(df, title='BTCUSDT 15分钟K线')
        
        # 简单分析
        latest = df.iloc[-1]
        print(f"""
        最新K线:
        时间: {latest.name}
        开盘: {latest['open']}
        最高: {latest['high']}
        最低: {latest['low']}
        收盘: {latest['close']}
        成交量: {latest['volume']}
        涨跌幅: {(latest['close'] - df.iloc[-2]['close']) / df.iloc[-2]['close'] * 100:.2f}%
        """)

if __name__ == "__main__":
    demo_kline()

六、产品分类与代码查询

在实际应用中，需要先查询产品分类和订阅代码。

6.1 产品分类查询

class PulseDataSymbol(PulseDataHTTP):
    """产品代码查询类"""
    
    def get_categories(self):
        """获取产品分类"""
        url = f"{self.base_url}/getCategory.php"
        
        try:
            response = self.session.get(url, timeout=10)
            response.raise_for_status()
            
            data = self._handle_response(response)
            
            if data.get('code') == 200:
                return data.get('data', {}).get('list', [])
            else:
                print(f"获取分类失败: {data.get('msg')}")
                return []
                
        except Exception as e:
            print(f"分类查询异常: {e}")
            return []
    
    def get_symbols(self, category_id, page=1, page_size=10):
        """
        获取产品订阅代码
        :param category_id: 分类ID（从get_categories获取）
        :param page: 页码
        :param page_size: 每页条数
        :return: 产品列表
        """
        url = f"{self.base_url}/getSymbolList.php"
        params = {
            'category': category_id,
            'page': page,
            'pageSize': page_size
        }
        
        try:
            response = self.session.get(url, params=params, timeout=10)
            response.raise_for_status()
            
            data = self._handle_response(response)
            
            if data.get('code') == 200:
                return data.get('data', {})
            else:
                print(f"获取产品列表失败: {data.get('msg')}")
                return {}
                
        except Exception as e:
            print(f"产品查询异常: {e}")
            return {}
    
    def search_symbols_by_name(self, keyword):
        """根据名称搜索产品（遍历所有分类）"""
        results = []
        
        # 获取所有分类
        categories = self.get_categories()
        
        for category in categories:
            cat_id = category['id']
            cat_name = category['name']
            
            # 获取第一页数据
            data = self.get_symbols(cat_id, page=1, page_size=50)
            
            if data and 'list' in data:
                for symbol in data['list']:
                    if keyword.lower() in symbol['name'].lower() or keyword.lower() in symbol['code'].lower():
                        symbol['category'] = cat_name
                        results.append(symbol)
        
        return results

# 使用示例
def demo_symbol_query():
    client = PulseDataSymbol()
    
    # 1. 获取所有分类
    print("=== 产品分类 ===")
    categories = client.get_categories()
    for cat in categories:
        print(f"ID: {cat['id']}, 名称: {cat['name']}")
    
    # 2. 查询数字货币分类下的产品
    print("\n=== 数字货币产品（第1页）===")
    data = client.get_symbols('4', page=1, page_size=5)
    if data:
        print(f"总条数: {data.get('total')}")
        for symbol in data.get('list', []):
            print(f"代码: {symbol['code']}, 名称: {symbol['name']}")
    
    # 3. 搜索比特币相关产品
    print("\n=== 搜索 'BTC' 相关产品 ===")
    results = client.search_symbols_by_name('BTC')
    for symbol in results:
        print(f"[{symbol['category']}] {symbol['code']} - {symbol['name']}")

if __name__ == "__main__":
    demo_symbol_query()

七、总结

脉动数据API为开发者提供了完整的期货、数字货币等金融产品行情数据接入方案。通过本文的实战指南，您可以快速掌握：

1. WebSocket实时数据推送：适用于高频交易和实时监控场景，需实现心跳维持和断线重连机制
2. HTTP接口调用：适用于中低频查询，需注意请求频率限制，建议配合缓存使用
3. K线数据获取：支持多种时间周期，可用于技术分析和策略回测
4. 产品分类与代码查询：便于动态获取可订阅的产品列表
5. 系统集成最佳实践：包括限流、缓存、错误处理等关键机制

脉动数据的主要优势包括：

• 多市场覆盖：外汇、期货、数字货币等全球品种
• 双通道接入：WebSocket实时推送 + HTTP查询
• 数据丰富：不仅包含基础行情，还有深度盘口、实时成交等
• 开发者友好：统一的JSON格式，清晰的字段说明

无论是构建量化交易系统、开发行情分析工具，还是创建风险管理平台，脉动数据API都能提供稳定可靠的数据支持。建议开发者根据实际需求选择合适的接入方式，并合理设计限流、缓存和错误处理机制，确保系统的稳定性和性能。

注：期货和数字货币交易具有高风险，投资者应充分了解相关风险并谨慎决策。本文示例代码仅供参考，实际使用时请根据具体需求进行调整优化。

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