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股票数据源对接技术指南：印度尼西亚、印度、韩国

news 来源：原创 2025/5/19 5:29:34

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

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

数据结构示例

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

2. 实时数据聚合架构

3. 多时区处理策略

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

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：

# 并行获取三国指数数据
with ThreadPoolExecutor() as executor:india_nifty = executor.submit(get_nifty50)indonesia_idx = executor.submit(get_idx_composite)korea_kospi = executor.submit(get_kospi)combined_index = {"IN": india_nifty.result(),"ID": indonesia_idx.result(),"KR": korea_kospi.result()
}

数据标准化：

# 统一货币单位转换
library(priceR)normalized_data <- combined_index %>%mutate(usd_value = case_when(country == "IN" ~ convert(inr_value, "INR", "USD"),country == "ID" ~ convert(idr_value, "IDR", "USD"),country == "KR" ~ convert(krw_value, "KRW", "USD")))

可视化分析：

// 使用ECharts绘制三国指数对比
const option = {dataset: [{dimensions: ['date', 'India', 'Indonesia', 'Korea'],source: normalizedData}],xAxis: {type: 'time'},yAxis: {name: '标准化指数值'},series: [{type: 'line', name: '印度Nifty50'},{type: 'line', name: '印尼IDX'},{type: 'line', name: '韩国KOSPI'}]
};