功能介绍 · 历史数据 API
历史行情数据API：股票、外汇、加密货币K线（OHLCV）一键下载
通过统一的REST接口获取1分钟到月线的OHLCV历史K线，用于策略回测、模型训练和图表回填，覆盖股票、外汇、指数、期货、基金与加密货币。
- 覆盖全球50+交易所，提供10年以上股票历史数据
- 1分钟至月线多周期K线，JSON格式毫秒级返回
- 股票、外汇、加密货币、指数、期货、基金统一数据结构
- 注册即得免费API Key，几行代码导出CSV / pandas
import requests
import pandas as pd
# kType = bar interval (1 = 1-minute ... 10 = monthly, see docs)
url = "https://api.itick.org/stock/kline"
params = {"region": "US", "code": "AAPL", "kType": 8, "limit": 500}
headers = {"accept": "application/json", "token": "YOUR_API_TOKEN"}
bars = requests.get(url, params=params, headers=headers, timeout=10).json()["data"]
df = pd.DataFrame(bars).rename(columns={
"t": "time", "o": "open", "h": "high", "l": "low", "c": "close", "v": "volume"
})
df["time"] = pd.to_datetime(df["time"], unit="ms")
df.to_csv("AAPL_ohlcv.csv", index=False)
print(df.tail())一个历史行情数据API满足全部需求
为量化团队、数据科学家和金融科技公司打造，无需爬虫即可获得可靠的历史价格数据。
OHLCV K线数据
每根K线包含开盘、最高、最低、收盘、成交量与成交额，直接适配主流回测框架。
分钟线到月线
支持1/5/15/30/60分钟线用于日内研究，也支持日线、周线、月线用于长周期分析。
全球股票历史数据
美股（NYSE、NASDAQ、AMEX）、港股、A股、日股、新加坡股等，一个接口全部获取。
外汇历史数据
150+货币对及贵金属的日线与分钟级历史数据，适用于外汇策略回测与风险建模。
加密货币历史价格
比特币、以太坊等2000+币种的分钟级历史数据，聚合主流交易所。
批量下载
通过结束时间参数向前翻页，批量下载股票历史数据并保存为CSV、Parquet或写入数据库。
历史数据覆盖范围
所有资产类别使用相同的请求格式，通过 kType 参数选择K线周期。
| 资产类别 | 市场 | 周期 | 典型用途 |
|---|---|---|---|
| 股票 | 美股、港股、A股、日股、新加坡等50+交易所 | 1/5/15/30/60分钟、日、周、月 | 股票回测、因子研究 |
| 外汇 | 150+货币对、黄金、白银 | 1分钟至月线 | 外汇策略回测、风险模型 |
| 加密货币 | 2000+币种及交易对 | 1分钟至月线 | 加密量化、价格研究 |
| 指数 | 300+全球股票、商品、波动率指数 | 1分钟至月线 | 基准对比、资产配置 |
| 期货 | 能源、金属、农产品（CME、ICE、上期所等） | 1分钟至月线 | 大宗商品研究、套期保值 |
| 基金 | 公募基金与ETF | 日线至月线 | 基金业绩分析 |
不同市场与标的的历史深度略有差异，具体请查看接口文档。
用 Python 下载股票历史数据
携带Token请求OHLCV K线，载入pandas并保存为CSV。只需修改资产路径即可在股票、外汇、加密货币之间切换。
- 注册账号并复制免费API Token
- 调用 /{asset}/kline，传入 region、code、kType、limit
- 使用 et（结束时间）参数向前翻页获取更早的数据
import requests
import pandas as pd
# kType = bar interval (1 = 1-minute ... 10 = monthly, see docs)
url = "https://api.itick.org/stock/kline"
params = {"region": "US", "code": "AAPL", "kType": 8, "limit": 500}
headers = {"accept": "application/json", "token": "YOUR_API_TOKEN"}
bars = requests.get(url, params=params, headers=headers, timeout=10).json()["data"]
df = pd.DataFrame(bars).rename(columns={
"t": "time", "o": "open", "h": "high", "l": "low", "c": "close", "v": "volume"
})
df["time"] = pd.to_datetime(df["time"], unit="ms")
df.to_csv("AAPL_ohlcv.csv", index=False)
print(df.tail())谁在使用历史行情数据
策略回测
上线前用多年干净的OHLCV数据验证交易策略。
机器学习
构建价格预测与波动率模型的训练数据集。
行情图表
用深度历史数据快速回填K线图。
投研报告
跨市场计算收益率、回撤与相关性。
历史行情数据API常见问题
什么是OHLCV数据？
OHLCV即开盘价（Open）、最高价（High）、最低价（Low）、收盘价（Close）和成交量（Volume），是描述一根K线内价格变化的五个字段。iTick每根K线同时返回成交额，可直接用于pandas、Backtrader等工具。
可以免费获取股票历史数据吗？
可以。注册即可获得免费API Key，用于个人学习与评估查询股票历史数据；付费套餐提供更高调用频率、更多市场和商业使用授权。
股票历史数据最早能追溯到什么时候？
美股、港股等主要市场提供10年以上的日线历史数据；分钟级数据及部分小型市场的历史深度因标的而异，请以文档为准。
是否提供外汇和加密货币历史数据？
提供。同一个K线接口同样适用于外汇、贵金属、加密货币、指数、期货和基金，一次对接即可搭建多资产历史数据管道。
如何批量下载股票历史数据？
每次请求设置最大条数，再把返回数据中最早的时间戳作为 et 参数请求上一页，循环直到起始日期，最后写入CSV或数据库即可。