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

1. # 基础配置
2. API_KEY = "your_japan_api_key"  # 通过StockTV官网申请
3. BASE_URL = "https://api.stocktv.top"
4. JAPAN_ID = 35  # 日本国家代码
5. TSE_EXCHANGE = "TSE"  # 东京证券交易所代码
7. # 时区设置
8. import pytz
9. jst = pytz.timezone('Asia/Tokyo')

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2. 安装必要库

1. pip install requests websocket-client pandas plotly python-dotenv

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三、K线数据专业对接方案

1. 多周期K线获取接口

1. def get_japan_kline(stock_code, interval="1d", market="TSE1"):
2.     """
3.     获取日本股票K线数据
4.     :param stock_code: 股票代码(如7203.T)
5.     :param interval: 时间间隔(1m/5m/15m/1h/1d)
6.     :param market: 市场类型(TSE1/TSE2/Mothers/JASDAQ)
7.     """
8.     url = f"{BASE_URL}/stock/kline"
9.     params = {
10.         "symbol": stock_code,
11.         "market": market,
12.         "interval": interval,
13.         "countryId": JAPAN_ID,
14.         "key": API_KEY
15.     }
16.     response = requests.get(url, params=params)
17.     data = response.json()
18.    
19.     # 转换为DataFrame并处理时区
20.     df = pd.DataFrame(data['data'])
21.     df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='ms').dt.tz_localize('UTC').dt.tz_convert(jst)
22.     return df
24. # 获取丰田汽车(7203.T)日K数据
25. toyota_kline = get_japan_kline("7203.T", interval="1d")

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2. 专业K线可视化（日本特色）

1. import plotly.graph_objects as go
2. from plotly.subplots import make_subplots
4. def plot_japanese_stock(df, title):
5.     # 创建带成交量的子图
6.     fig = make_subplots(rows=2, cols=1, shared_xaxes=True,
7.                        vertical_spacing=0.05,
8.                        row_heights=[0.7, 0.3])
9.    
10.     # K线主图（日本常用红色表示下跌）
11.     fig.add_trace(go.Candlestick(
12.         x=df['time'],
13.         open=df['open'],
14.         high=df['high'],
15.         low=df['low'],
16.         close=df['close'],
17.         name='K线',
18.         increasing_line_color='blue',  # 日本市场通常用蓝色表示上涨
19.         decreasing_line_color='red'    # 红色表示下跌
20.     ), row=1, col=1)
21.    
22.     # 添加日本常用的25日均线（月线）
23.     df['MA25'] = df['close'].rolling(25).mean()
24.     fig.add_trace(go.Scatter(
25.         x=df['time'],
26.         y=df['MA25'],
27.         name='MA25',
28.         line=dict(color='orange', width=1.5)
29.     ), row=1, col=1)
30.    
31.     # 成交量柱状图（日本常用单位：千股）
32.     df['volume_1000'] = df['volume'] / 1000
33.     fig.add_trace(go.Bar(
34.         x=df['time'],
35.         y=df['volume_1000'],
36.         name='成交量(千股)',
37.         marker_color='grey'
38.     ), row=2, col=1)
39.    
40.     fig.update_layout(
41.         title=f'{title} - 日本市场',
42.         xaxis_title='东京时间(JST)',
43.         yaxis_title='价格(JPY)',
44.         template="plotly_white",
45.         hovermode="x unified",
46.         height=600
47.     )
48.    
49.     # 隐藏周末和非交易时间
50.     fig.update_xaxes(
51.         rangeslider_visible=False,
52.         rangebreaks=[
53.             {'bounds': ['sat', 'mon']},  # 隐藏周末
54.             {'bounds': [11.5, 12.5, 'hour']}  # 隐藏午间休市
55.         ]
56.     )
57.    
58.     fig.show()
60. plot_japanese_stock(toyota_kline, "丰田汽车(7203.T)")

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四、实时行情数据对接

1. WebSocket实时数据订阅

[code]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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