2026 最新法國股票 API 推薦:即時行情、歷史資料與財務指標

在全球量化交易與智能投顧快速發展的 2026 年,歐洲市場尤其是法國巴黎泛歐交易所(Euronext Paris)的股票資料價值日益凸顯。從 LVMH、歐萊雅到道達爾、空客,法國龍頭股不僅是全球資產配置的核心標的,更是跨境套利與多因子模型的重要資料來源。本文將為您深度解析如何透過 iTick API 一站式獲取法國股票的即時行情、歷史 K 線與財務指標,並提供完整的 Python 接入實戰程式碼。
一、為什麼需要專業的法國股票 API?
法國作為歐洲第二大股市,其 CAC 40 指數成分股吸引了全球投資者的目光。但在實際開發中,獲取精準、低延遲的法國股票資料面臨三大挑戰:
- 資料來源分散:歐洲交易所資料格式多樣,整合難度大
- 即時性要求高:量化策略對延遲極為敏感,免費介面往往延遲達分鐘級
- 歷史資料缺失:回測需要長週期高品質歷史資料,一般 API 難以滿足
iTick API 正是為解決這些痛點而設計,提供從即時報價到深度財務資料的全方位覆蓋。
二、為什麼 iTick 是 2026 年法國股票資料的最佳選擇?
在比較了主流金融資料 API 服務商後,iTick 憑藉以下優勢脫穎而出,特別適合需要歐洲市場資料的開發者與量化團隊:
| 比較維度 | iTick API | 傳統免費 API | 機構級資料服務 |
|---|---|---|---|
| 法國市場覆蓋 | CAC 40 及泛歐交易所全股票 | 通常無或僅延時資料 | 覆蓋全面但價格高昂 |
| 即時延遲 | <50ms (WebSocket) | 15 分鐘延遲 | <10ms 但成本極高 |
| 歷史資料長度 | 超過 15 年 | 僅 1-2 年 | 全歷史但需付費 |
| 財務指標 | 完整基本面資料 | 無或非常有限 | 需額外付費 |
| 免費方案 | 基礎行情無限呼叫 | 有次數限制 | 無免費方案 |
iTick 的核心優勢
- 真正的歐洲市場覆蓋:iTick 支援包括法國在內的全球主要交易所,提供巴黎泛歐交易所全部股票的即時與歷史資料。無論 CAC 40 藍籌股還是中小型股票,皆可透過統一的 API 介面獲取。
- 開發者友善設計:提供標準易用的 REST API 與 WebSocket 協議,文件簡潔清晰,並附各語言範例程式碼,幫助開發者快速上手。
- 靈活的部署方案:從個人學習、輕量級量化團隊到專業分析機構,iTick 皆能提供匹配的資料方案。免費版足以滿足日常測試與基礎分析,付費版性價比極高。
- 資料精準可靠:iTick 的資料經過嚴格審核,提供專業資料來源與多地區加速鏈路的熱備份技術,確保資料即時且穩定可靠。
三、Python 實戰:從零接入法國股票資料
接下來,我們將透過具體的 Python 程式碼範例,展示如何使用 iTick API 獲取法國股票資料。所有程式碼均基於 requests 與 websocket-client 套件,請確保已安裝:
pip install requests websocket-client pandas
第一步:取得 API Token
訪問 iTick 官網 註冊帳號,於個人中心即可找到您的專屬 API Token。註冊過程僅需 30 秒,無需信用卡。
第二步:REST API 獲取即時報價
以法國 LVMH 集團(股票代碼:MC,泛歐交易所格式通常為 MC$FR)為例,獲取其實時行情資料:
import requests
import datetime
# 配置您的 API Token
API_TOKEN = "your_api_token_here" # 請替換為您的實際 Token
BASE_URL = "https://api.itick.org"
def get_french_stock_quote(symbol):
"""
獲取法國股票即時報價
:param symbol: 股票代碼,例如 LVMH 在法國為 "MC"
"""
url = f"{BASE_URL}/stock/quote"
params = {
"region": "FR", # 法國市場代碼
"code": symbol # 股票代碼,例如 "MC"
}
headers = {
"accept": "application/json",
"token": API_TOKEN
}
try:
response = requests.get(url, params=params, headers=headers, timeout=5)
response.raise_for_status()
result = response.json()
if result["code"] == 0: # 0 表示成功
data = result["data"]
print(f"股票名稱: {data.get('n', 'N/A')}")
print(f"股票代碼: {data.get('s', 'N/A')}")
print(f"最新價: {data.get('ld', 'N/A')} EUR")
print(f"開盤價: {data.get('o', 'N/A')} EUR")
print(f"最高價: {data.get('h', 'N/A')} EUR")
print(f"最低價: {data.get('l', 'N/A')} EUR")
print(f"成交量: {data.get('v', 'N/A')} 股")
print(f"漲跌幅: {data.get('chp', 'N/A')}%")
# 轉換時間戳
timestamp = data.get('t', 0) / 1000
dt = datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp)
print(f"資料時間: {dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
return data
else:
print(f"API 錯誤: {result.get('msg', '未知錯誤')}")
return None
except Exception as e:
print(f"請求異常: {str(e)}")
return None
# 範例呼叫:獲取 LVMH 即時行情
quote = get_french_stock_quote("MC")
執行上述程式碼,即可取得 LVMH 的即時交易資料。返回的 JSON 結構包含完整報價資訊,可直接用於量化策略輸入。
第三步:獲取歷史 K 線資料(策略回測必備)
歷史資料是量化回測的基礎。以下範例獲取法國道達爾能源(股票代碼:TTE)的日線歷史資料:
import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
def get_french_stock_kline(symbol, ktype=8, limit=100):
"""
獲取法國股票歷史 K 線資料
:param symbol: 股票代碼
:param ktype: K 線類型 (1:1分鐘, 2:5分鐘, ..., 8:日線, 9:週線, 10:月線)
:param limit: 獲取 K 線數量
"""
url = f"{BASE_URL}/stock/kline"
params = {
"region": "FR",
"code": symbol,
"kType": ktype,
"limit": limit
}
headers = {
"accept": "application/json",
"token": API_TOKEN
}
try:
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
result = response.json()
if result["code"] == 0:
kline_data = result.get("data", [])
# 轉換為 Pandas DataFrame 便於分析
df = pd.DataFrame(kline_data)
if df.empty:
print("未獲取到資料")
return None
# 轉換時間戳並設定索引
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['t'], unit='ms')
df.set_index('datetime', inplace=True)
# 重新命名欄位
df.rename(columns={
'o': 'open', 'h': 'high', 'l': 'low',
'c': 'close', 'v': 'volume'
}, inplace=True)
# 轉換為數值型態
for col in ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']:
df[col] = pd.to_numeric(df[col])
print(f"獲取到 {len(df)} 條 K 線資料")
print(df[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']].head())
# 簡單視覺化
df['close'].plot(figsize=(12, 6), title=f"{symbol} 收盤價走勢")
plt.grid(True)
plt.show()
return df
else:
print(f"API 錯誤: {result.get('msg')}")
return None
except Exception as e:
print(f"異常: {str(e)}")
return None
# 獲取道達爾能源最近 100 個交易日資料
df_total = get_french_stock_kline("TTE", ktype=8, limit=100)
第四步:獲取財務指標(基本面分析)
def get_french_stock_financials(symbol):
"""
獲取法國股票財務指標
"""
url = f"{BASE_URL}/stock/info"
params = {
"region": "FR",
"code": symbol,
"type": "stock"
}
headers = {
"accept": "application/json",
"token": API_TOKEN
}
try:
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
result = response.json()
if result["code"] == 0:
financials = result.get("data", [])
print(f"獲取到 {symbol} 財務資料")
for item in financials[:3]: # 顯示最近 3 期
print(f"總市值: {item.get('mcb')}")
print(f"總股本: {item.get('tso')} EUR")
print(f"本益比: {item.get('pet')} EUR")
print("-" * 40)
return financials
else:
print(f"API 錯誤: {result.get('msg')}")
return None
except Exception as e:
print(f"異常: {str(e)}")
return None
# 範例:獲取歐萊雅財務資料
financials = get_french_stock_financials("OR")
第五步:WebSocket 即時行情訂閱(低延遲策略)
import websocket
import json
import threading
import time
WS_URL = "wss://api.itick.org/stock"
API_TOKEN = "your_api_token_here"
def on_message(ws, message):
"""處理接收到的訊息"""
data = json.loads(message)
if data.get("data"):
market_data = data["data"]
data_type = market_data.get("type")
symbol = market_data.get("s")
if data_type == "quote":
print(f"[{symbol}] 最新價: {market_data.get('ld')} EUR, "
f"漲跌: {market_data.get('chp')}%")
elif data_type == "depth":
bids = market_data.get("b", [])[:3] # 買三檔
asks = market_data.get("a", [])[:3] # 賣三檔
print(f"[{symbol}] 買盤: {bids}, 賣盤: {asks}")
def on_open(ws):
"""連線建立後訂閱資料"""
print("WebSocket 連線成功")
# 訂閱法國 LVMH 與歐萊雅的即時報價與盤口
subscribe_msg = {
"ac": "subscribe",
"params": "MC$FR,OR$FR", # 注意法國股票格式:代碼$FR
"types": "quote,depth" # 訂閱報價與盤口資料
}
ws.send(json.dumps(subscribe_msg))
print(f"已訂閱: {subscribe_msg['params']}")
def on_error(ws, error):
print(f"WebSocket 錯誤: {error}")
def on_close(ws, close_status_code, close_msg):
print(f"WebSocket 連線關閉: {close_msg}")
def send_heartbeat(ws):
"""發送心跳維持連線"""
while True:
time.sleep(30)
ping_msg = {
"ac": "ping",
"params": str(int(time.time() * 1000))
}
ws.send(json.dumps(ping_msg))
print("心跳已發送")
# 建立 WebSocket 連線
ws = websocket.WebSocketApp(
WS_URL,
header={"token": API_TOKEN},
on_open=on_open,
on_message=on_message,
on_error=on_error,
on_close=on_close
)
# 啟動心跳執行緒
heartbeat_thread = threading.Thread(target=send_heartbeat, args=(ws,))
heartbeat_thread.daemon = True
heartbeat_thread.start()
# 執行 WebSocket 連線
ws.run_forever()
四、法國市場特有的注意事項
- 股票代碼格式
法國泛歐交易所股票通常使用本地代碼,在 iTick API 中需透過region=FR指定市場。WebSocket 訂閱格式為代碼$FR,例如MC$FR代表 LVMH,OR$FR代表歐萊雅。 - 主流法國股票代碼參考
| 公司名稱 | 股票代碼 | 所屬板塊 |
|---|---|---|
| LVMH (路易威登) | MC | 奢侈品 |
| L'Oréal (歐萊雅) | OR | 化妝品 |
| TotalEnergies (道達爾) | TTE | 能源 |
| Airbus (空客) | AIR | 航空航天 |
| Sanofi (賽諾菲) | SAN | 醫藥 |
| BNP Paribas (巴黎銀行) | BNP | 金融 |
- 交易時間
法國股市交易時間為當地時間 09:00–17:30(夏令時對應北京時間 15:00–23:30,冬令時順延一小時)。獲取即時資料時請注意時區轉換。
五、免費方案與付費升級建議
iTick 為新用戶提供慷慨的免費方案,包含:
- 基礎即時行情無限呼叫
- 歷史日線資料存取
- WebSocket 連線支援
對於個人學習與輕量級開發,免費版完全足夠。若您需要:
- 更高頻次的呼叫(專業量化策略)
- Level 2 深度資料
- 更長週期的歷史資料(超過 15 年)
- 專屬技術支援
建議升級至付費方案,其性價比在同類產品中極具競爭力。
六、總結
2026 年的金融資料生態已從「拼品種」轉向「拼體驗」。對於需要法國股票資料的開發者而言,iTick API 提供了一個集即時行情、歷史資料、財務指標於一體的完美解決方案:
- 資料覆蓋全面:支援巴黎泛歐交易所全部股票
- 效能優異:WebSocket 延遲 <50ms,歷史資料超過 30 年
- 開發者友善:官方文件 完善,對接極簡
- 性價比高:免費版夠用,付費版實惠
無論您是建構量化交易系統、開發智能投顧應用,還是進行金融資料分析,iTick 都能提供穩定可靠的資料支撐。現在就訪問 iTick 官網 註冊帳號,開啟您的法國股市資料之旅吧!
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