𝗥𝗼𝘇𝗿ó ż𝗻𝗶𝗮𝗻𝗶𝗲 𝗧𝗿𝗮𝗻𝘀𝗮𝗸𝗰𝗷𝗶 𝘄 𝗦𝘁𝗿𝘂𝗺𝗶𝗲𝗻𝗶𝗮𝗰𝗵 𝗪𝗲𝗯𝗦𝗼𝗰𝗸𝗲𝘁 𝘇 𝗛𝗼𝗻𝗴𝗸𝗼𝗻𝗴𝘂
Dane rynkowe w czasie rzeczywistym zmieniają się bardzo szybko. Podczas strumieniowania transakcji na akcjach z Hongkongu, można zauważyć różne typy zapisów. Nie wszystkie transakcje oznaczają to samo. Niektóre to zlecenia inwestorów, inne to automatyczne dopasowania systemowe lub transakcje pakietów niepełnych (odd-lot).
Musisz szybko klasyfikować te transakcje.
Problem
Standardowe pola danych często nie wystarczają. Pole typu transakcji (trade type) bywa niewiarygodne. Aby temu zaradzić, zastosuj te trzy zasady:
- Sprawdzenie wolumenu: Większość akcji z Hongkongu jest obracana w pakietach po 100 sztuk. Każda transakcja poniżej 100 sztuk to pakiet niepełny (odd lot).
- Grupowanie czasowe: Automatyczne dopasowania występują w szybkich seriach. Wiele realizacji widać w ciągu milisekund. Pakiety niepełne nie wykazują takiego wzorca.
- Sprawdzenie strony przeciwnej: Spójrz na kupującego i sprzedającego. Jeśli obaj są kontami systemowymi, takimi jak SYS, jest to automatyczne dopasowanie.
Implementacja
Możesz zaimplementować tę logikę w swoim strumieniu danych.
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'])
Sortowanie tych transakcji pomaga dostrzec rzeczywisty ruch rynkowy.
Opcjonalna społeczność edukacyjna: https://t.me/GyaanSetuAi