在数据驱动的投资时代，一个稳定高效的金融数据接口就是你的“阿拉丁神灯”。
选择合适的金融数据 API 接口已成为构建交易系统、投资分析平台和量化策略的基础。本文汇总了 2025 年主流的股票与金融数据 API 接口。帮助你在这个信息爆炸的时代找到最适合的数据解决方案。
当前市场上的金融数据 API 各有侧重，既有侧重 A 股市场的开源接口，也有覆盖全球市场的商业服务。我们从数据覆盖范围、响应速度、易用性及成本四个核心维度进行对比。
实时行情是交易决策的基础，WebSocket API 在此场景下表现卓越。它通过持久连接和双向通信实现低延迟数据传输，使服务器能主动向客户端推送更新，无需反复请求，这对于追踪股市动态、接收实时加密货币价格推送和实现高频交易策略至关重要。
历史数据对于策略回测、模型训练和研究分析不可或缺。例如，EODHD 提供覆盖全球数十万标的的长期清洁历史数据，包括股息、拆股等公司行为调整，这对于准确的回测至关重要。
基本面数据是价值投资和公司研究的核心。FMP 等 API 提供了结构化的财务报表、财务比率和估值指标，使开发者能够构建深入的基本面分析工具。
以下示例展示如何使用 Python 调用典型的金融数据 API，并使用你提供的 headers 格式。
所有接口通用请求头规范：
注：token 需在官网注册后申请，个人开发者可快速获取免费额度。
该接口支持同时查询多只港股的最新开盘价、最高价、最低价、成交量等核心数据，适用于行情监控场景。
Tick 数据是高频交易策略的核心数据，该接口提供毫秒级别的股票成交明细，支持多只股票同时查询。
支持获取不同周期（如 1 分钟、5 分钟、日 K 等）的历史 K 线数据，用于策略回测与历史走势分析。
相较于 HTTP 接口的轮询方式，WebSocket 可实现行情数据的主动推送，降低延迟与服务器压力，适用于实时交易监控场景。
以下提供 HTTP 接口（实时报价、历史数据）与 WebSocket 接口的完整 Python 调用代码，开发者可替换 token 后直接运行。
调用 HTTP 接口需安装 requests 库，WebSocket 接口需安装 websockets 库，执行以下命令安装：
2025 年的金融数据 API 市场呈现出多元化、专业化和细分化的特点。从国际巨头 Bloomberg、Refinitiv 到国内领先的 Wind、同花顺，再到各具特色的细分领域提供商，每个 API 都有其独特的定位和优势。选择合适的金融数据 API 时，关键不是寻找“最强大”的，而是寻找“最适合”你特定需求和预算的。无论是构建实时交易系统、进行长期回测，还是开发基本面分析工具，现在都有专门优化的 API 解决方案。通过本文介绍的各类 API 和 Python 示例代码，你可以根据自己的具体需求开始构建数据驱动的金融应用。在金融市场中，优质、及时的数据往往是成功决策的基础，而选择合适的 API 就是获取这一基础的关键第一步。