获取印度股票数据API实战指南：NSE与BSE双市场对接

获取印度股票数据API实战指南：NSE与BSE双市场对接

一、印度股票市场核心特点

1. 双交易所体系

   • NSE（国家交易所）：占全国交易量90%，Nifty 50指数为核心基准
   • BSE（孟买交易所）：亚洲最老交易所，Sensex 30指数代表传统企业
   • 交易时段：09:15-15:30 IST（UTC+5:30），午休12:00-12:15

2. 特色数据类型

   • IPO发行文件（DRHP/Prospectus）
   • 机构持仓变化（FII/DII数据）
   • 期权链（Option Chain）隐含波动率

二、API对接全流程（StockTV示例）

1. 环境准备

# 安装必要库（Python示例）
pip install stocktv-sdk pandas pytz

# 初始化客户端
from stocktv import Client
client = Client(api_key="YOUR_API_KEY")

2. 基础数据获取

• 获取NSE/BSE股票列表

# 获取NSE全部股票
nse_stocks = client.get_stocks(exchange="NSE")

# 获取BSE Sensex30成分股
sensex30 = client.get_index_constituents(index_code="SENSEX")

• 解析返回数据（JSON结构示例）

{
  "symbol": "RELIANCE", 
  "name": "Reliance Industries Ltd",
  "exchange": "NSE",
  "isin": "INE002A01018",
  "industry": "Oil & Gas",
  "last_price": 2856.15,
  "currency": "INR"
}

3. 实时行情获取

# 单只股票实时报价（支持NSE/BSE双市场）
reliance_quote = client.get_quote(symbol="RELIANCE", exchange="NSE")
print(f"信实工业实时价: {reliance_quote['last_price']} INR")

# 批量获取报价（最多50只）
symbols = ["TCS", "INFY", "HDFCBANK", "ICICIBANK"]
quotes = client.get_batch_quotes(symbols=symbols, exchange="NSE")

4. 历史K线获取

// Java示例（需SDK 3.1+）
import com.stocktv.client.StockClient;
import com.stocktv.model.HistoricalData;

public class NseDataFetcher {
    public static void main(String[] args) {
        StockClient client = new StockClient("YOUR_API_KEY");
        HistoricalData data = client.getHistoricalData(
            "RELIANCE", 
            "NSE", 
            "2025-01-01", 
            "2025-07-10", 
            "1d"  // 日线数据
        );
        
        // 转换为DataFrame
        System.out.println(data.toDF().show());
    }
}

5. 实时行情订阅（WebSocket）

# WebSocket实时推送（Nifty 50成分股）
def on_message(message):
    print(f"实时更新: {message['symbol']} @ {message['price']}")

client.subscribe_realtime(
    symbols=["^NSEI", "RELIANCE", "HDFCBANK"], 
    callback=on_message,
    data_type="quote"  # 可选trade/quote/option_chain
)

三、高级数据场景实现

1. 印度期权链获取

# 获取Nifty期权链数据
option_chain = client.get_option_chain(index="NIFTY", expiry="2025-07-25")

# 解析关键数据
put_call_ratio = option_chain["PCR"]  # 沽购比
iv = option_chain["strikes"][18000]["call_iv"]  # 行权价18000的看涨隐含波动率

2. 机构持仓数据

# 获取外国机构投资者(FII)持仓变化
fii_data = client.get_institutional_holding(
    symbol="RELIANCE", 
    period="q",  # 季度数据
    holder_type="fii"
)

# 最近季度增持比例
last_q_change = fii_data["holdings"][-1]["change_pct"]

3. IPO数据获取

# 获取近期IPO列表
ipos = client.get_ipos(country="IN", status="upcoming")

# 提取关键信息
for ipo in ipos:
    print(f"{ipo['company_name']}: {ipo['price_range_low']}-{ipo['price_range_high']} INR")

四、避坑指南与最佳实践

1. 关键参数说明

   参数	必填	示例值	注意事项
   exchange	是	NSE 或 BSE	BSE股票需加.BO后缀
   currency	否	INR	默认返回印度卢比计价
   adjust_splits	否	true	自动复权除息数据

2. 时区处理规范

   # 所有时间戳转换为IST时区
   from pytz import timezone
   ist = timezone('Asia/Kolkata')
   trade_time = data["timestamp"].astimezone(ist)
   

3. 错误处理示例

   try:
       data = client.get_quote("INVALID_SYMBOL", "NSE")
   except StockTVError as e:
       if e.code == 404:
           print("股票代码不存在")
       elif e.code == 429:
           print("请求超频，等待60秒重试")
   

五、应用场景扩展

1. 量化交易信号生成

   # 计算Nifty50 RSI指标
   from stocktv.ta import rsi
   nifty_data = client.get_historical_data("^NSEI", "NSE", period="1y")
   rsi_values = rsi(nifty_data["close"], window=14)
   

2. 跨市场套利监控

   # 监控ADR与本地股溢价
   infy_nse = client.get_quote("INFY", "NSE")["last_price"]
   infy_nyse = client.get_quote("INFY", "NYSE")["last_price"] * 82  # 汇率换算
   premium = (infy_nyse - infy_nse) / infy_nse
   

资源汇总：

• StockTV印度接口文档
• NSE官方数据API
• 完整代码示例GitHub仓库

注：本文代码基于StockTV API v3.2（2025-07），实际开发请以最新文档为准。遇到技术问题可在官方论坛提问，平均响应时间<2小时。