股票数据源对接技术指南：印度尼西亚、印度、韩国

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

python 复制代码

# 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

python 复制代码

{
  "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

WebSocket FIX协议 Binary API 印度NSE/BSE 数据采集集群印尼IDX 韩国KRX 流处理引擎统一数据存储数据分析平台实时监控仪表盘

3. 多时区处理策略

java 复制代码

// 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：

python 复制代码

# 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：

r 复制代码

# 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：

javascript 复制代码

// 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'}
  ]
};

六、运维监控体系

通过本方案，企业可建立覆盖印、印尼、韩三国的标准化数据管道，实现从原始数据采集到商业洞察的全流程管理。建议采用模块化架构设计，建立多级缓存机制应对不同国家的网络特性。