Diferenciación de operaciones en los feeds de WebSocket de Hong Kong
Los datos de mercado en tiempo real se mueven rápido. Cuando transmites operaciones de renta variable de Hong Kong, ves diferentes tipos de registros. No todas las operaciones representan lo mismo. Algunas son órdenes de inversores. Otras son coincidencias automáticas del sistema o transacciones de lotes impares.
Necesitas clasificar estas operaciones rápidamente.
El problema
Los campos de datos estándar a menudo no ayudan. El campo de tipo de operación suele ser poco fiable. Para solucionar esto, utiliza estas tres reglas:
- Verificación de volumen: La mayoría de las acciones de Hong Kong se negocian en lotes de 100 acciones. Cualquier operación de menos de 100 acciones es un lote impar.
- Agrupación temporal: Las operaciones con coincidencia automática ocurren en ráfagas rápidas. Se ven muchas ejecuciones en milisegundos. Los lotes impares no siguen este patrón.
- Verificación de la contraparte: Observa al comprador y al vendedor. Si ambos son cuentas del sistema como SYS, se trata de una coincidencia automática.
Implementación
Puedes programar esta lógica en tu flujo de datos.
from websocket import create_connection
import json
API_TOKEN = 'your_api_token'
ws_url = f"wss://ws.alltick.co/stock?token={API_TOKEN}"
ws = create_connection(ws_url)
subscribe_msg = {
"action": "subscribe",
"symbol": "00700.HK",
"type": "transaction"
}
ws.send(json.dumps(subscribe_msg))
def check_auto_match(tick):
return tick.get('buyer') == 'SYS' and tick.get('seller') == 'SYS'
while True:
data = ws.recv()
tick = json.loads(data)
volume = tick.get('volume', 0)
if volume < 100:
tick['tag'] = 'odd_lot'
elif check_auto_match(tick):
tick['tag'] = 'auto_match'
else:
tick['tag'] = 'normal'
print(tick['time'], tick['price'], tick['volume'], tick['tag'])
Clasificar estas operaciones te ayuda a ver el movimiento real del mercado.
Comunidad de aprendizaje opcional: https://t.me/GyaanSetuAi