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

1. # 使用stocktv官方API包装器
2. def get_stock_list(self, country_id, page_size=10, page=1):
3.         endpoint = "stock/stocks"
4.         params = {
5.             "countryId": country_id,
6.             "pageSize": page_size,
7.             "page": page
8.         }
9.         return self._get(endpoint, params)

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数据结构示例

1. {
2.   "code": 200,
3.   "message": "操作成功",
4.   "data": {
5.     "records": [
6.       {
7.         "id": 41602, //pid
8.         "avgVolume": 441318, //平均交易量
9.         "chg": 0, //涨跌额
10.         "chgPct": 0, //涨跌百分比
11.         "countryNameTranslated": "Malaysia", //国家名称
12.         "exchangeId": 62, //交易所ID 54上海交易所 103深圳交易所 46NSE 74BSE
13.         "flag": "MY", //国家简称
14.         "fundamentalBeta": 0.627, //基本面Beta值
15.         "fundamentalMarketCap": 202470000, //基本面市值
16.         "fundamentalRatio": -5.1, //基本面比率
17.         "fundamentalRevenue": "145.22M", //基本面收入
18.         "high": 0.12, //最高价
19.         "last": 0.12, //最新价
20.         "lastPairDecimal": 3, //小数位数
21.         "low": 0.12, //最低价
22.         "name": "Media Chinese Int", //股票名称
23.         "pairType": "Equities", //交易对类型
24.         "performance3Year": -29.41, //3年业绩
25.         "performanceDay": 0, //当天业绩
26.         "performanceMonth": 0, //月度业绩
27.         "performanceWeek": -4, //周业绩
28.         "performanceYear": -25, //年度业绩
29.         "performanceYtd": -11.11, //年初至今业绩
30.         "symbol": "MDCH", //股票代码
31.         "technicalDay": "strong_sell", //日线技术指标
32.         "technicalHour": "strong_sell", //小时线技术指标
33.         "technicalMonth": "strong_sell", //月线技术指标
34.         "technicalWeek": "strong_sell", //周线技术指标
35.         "time": 1716448222, //时间戳
36.         "url": "/equities/media-chinese-international-ltd", //详情页链接
37.         "volume": 1241700, //交易量
38.         "countryId": 42, //国家id
39.         "open": false, //是否开市 0 表示否, 1 表示是
40.         "cfd": false, //是否 CFD 0 表示否, 1 表示是
41.         "last_close": 0.12 //前收盘价格
42.       },
43.       ...
44.     ],
45.     "total": 1000,
46.     "size": 2,
47.     "current": 1,
48.     "orders": [],
49.     "optimizeCountSql": true,
50.     "searchCount": true,
51.     "countId": null,
52.     "maxLimit": null,
53.     "pages": 500
54.   }
55. }

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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

1. // Java多时区转换工具
2. public class TimezoneConverter {
3.   private static final Map<String, ZoneId> COUNTRY_ZONES = Map.of(
4.     "IN", ZoneId.of("Asia/Kolkata"),
5.     "ID", ZoneId.of("Asia/Jakarta"),
6.     "KR", ZoneId.of("Asia/Seoul")
7.   );
9.   public static ZonedDateTime convertToUTC(LocalDateTime localTime, String countryCode) {
10.     return localTime.atZone(COUNTRY_ZONES.get(countryCode))
11.                    .withZoneSameInstant(ZoneOffset.UTC);
12.   }
13. }

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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：
  1. # 并行获取三国指数数据
  2. with ThreadPoolExecutor() as executor:
  3.     india_nifty = executor.submit(get_nifty50)
  4.     indonesia_idx = executor.submit(get_idx_composite)
  5.     korea_kospi = executor.submit(get_kospi)
  6.    
  7. combined_index = {
  8.     "IN": india_nifty.result(),
  9.     "ID": indonesia_idx.result(),
  10.     "KR": korea_kospi.result()
  11. }

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• 数据标准化：
  1. # 统一货币单位转换
  2. library(priceR)
  4. normalized_data <- combined_index %>%
  5.   mutate(usd_value = case_when(
  6.     country == "IN" ~ convert(inr_value, "INR", "USD"),
  7.     country == "ID" ~ convert(idr_value, "IDR", "USD"),
  8.     country == "KR" ~ convert(krw_value, "KRW", "USD")
  9.   ))

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• 可视化分析：
  1. // 使用ECharts绘制三国指数对比
  2. const option = {
  3.   dataset: [{
  4.     dimensions: ['date', 'India', 'Indonesia', 'Korea'],
  5.     source: normalizedData
  6.   }],
  7.   xAxis: {type: 'time'},
  8.   yAxis: {name: '标准化指数值'},
  9.   series: [
  10.     {type: 'line', name: '印度Nifty50'},
  11.     {type: 'line', name: '印尼IDX'},
  12.     {type: 'line', name: '韩国KOSPI'}
  13.   ]
  14. };

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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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