從零開始搭建你的金融數據系統:用 API 把財經世界搬進本地項目
在資訊密度極高的金融市場中,數據已成為投資者與分析師最寶貴的資產。從每日行情、公司公告、財報分析,到各類宏觀經濟數據,若沒有一套高效、可靠且自動化的系統來收集與處理這些信息,猶如“盲人摸象”,無法看清全貌。
過去,許多投資人依賴手動操作,例如複製貼上資料、使用 Excel 匯入等方式管理數據,不僅效率低,還容易出錯。而隨著 API(應用程式介面)技術的普及,尤其是在金融科技(FinTech)領域,一種更自動化、更精準的方式已成為趨勢——使用金融數據 API,讓你的投資系統與市場實時同步。
本篇文章將引導你從零開始,打造一個面向個人或小型團隊的金融數據採集系統,並透過一個真實範例:利用 Luckdata 提供的 Yahu Financials API 獲取即時美股行情數據,構建你的第一套金融資料庫。
為什麼我們需要一個自己的金融數據系統?
無論你是剛接觸投資的新手,還是在金融機構工作的專業分析師,都會面臨以下幾個核心挑戰:
數據碎片化:行情、新聞、財報等信息分散於不同平台,數據格式不統一;
資訊延遲:傳統金融網站資料更新不即時,可能錯過第一手行情;
資料不結構化:大多數公開資料以網頁形式呈現,不利於直接分析或建模;
難以實現自動化:若想做定時監控、程式化策略,人工操作根本無法應付。
這些問題的最根本解法,就是透過 API 接口,直接從資料源取得結構化、標準化、可編程處理的數據,再整合至你自己的工作流程與投資系統中。
金融數據來源選擇:傳統方式 vs API 化
我們來比較一下傳統的數據擷取方式與現代 API 技術的優劣差異:
特性 | 網頁擷取(Web Scraping) | 金融數據 API |
---|---|---|
穩定性 | 易因網站改版導致失效 | 長期穩定,由官方維護 |
上手難度 | 需理解 HTML 結構與網頁邏輯 | 簡單 HTTP 請求即可 |
數據格式 | 非結構化(需額外處理) | 標準 JSON 格式,直接可用 |
實時性 | 延遲較高,非即時更新 | 支援即時或準即時數據 |
自動化程度 | 整合困難,維護成本高 | 易於與腳本或系統整合 |
由此可見,若你希望將財經數據真正納入你的決策系統、投資模型或監控機制中,採用 API 幾乎是唯一可行且可持續的方式。
項目目標:用 API 即時抓取美股行情並保存至本地資料庫
我們將構建一個簡易實作項目,目標如下:
從 API 取得多家美股公司的即時行情數據(如價格與報價時間);
使用 SQLite 將數據儲存至本地資料庫;
預留擴充空間,例如自動化更新、定時任務等。
這將成為你打造量化投資系統、風控模組、或金融資料儀表板的第一步。
API 工具選擇:Luckdata 的 Yahu Financials API
在眾多金融數據提供方中,Luckdata 提供的 Yahu Financials API 是一個上手容易、功能全面且價格合理的選擇。以下是其主要特點:
資料覆蓋廣泛:涵蓋即時行情(market)、股票資料(stock)、財經新聞(news)、篩選器(screener)、研究對話等模組;
返回格式一致:所有數據皆為 JSON 格式,利於直接解析與存儲;
開發者友好:提供 Python、JavaScript 等語言範例;
免費配額充足:免費方案每天可進行 500 次 API 請求,足以應付個人或小型項目需求。
在本次範例中,我們將使用 market/quotes
這個端點來獲取指定股票的即時價格與時間資訊。
實戰演示:取得美股行情並儲存至 SQLite 資料庫
以下為完整實作程式碼,透過 Python 語言實現:
import requestsimport sqlite3
from datetime import datetime
# 1. 初始化 SQLite 資料庫
conn = sqlite3.connect('quotes.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS quotes (
symbol TEXT,
price REAL,
time TEXT
)
''')
conn.commit()
# 2. 設定 API 請求參數
headers = {
'X-Luckdata-Api-Key': 'your-luckdata-key' # 請替換為你實際的 API 金鑰
}
symbols = 'AAPL,GOOG,TSLA'
url = f'https://luckdata.io/api/yahu-financials/0h6ilfhtvlta?region=US&symbols={symbols}'
response = requests.get(url, headers=headers)
data = response.json()
# 3. 寫入資料至資料庫
for quote in data.get('quotes', []):
symbol = quote.get('symbol')
price = quote.get('regularMarketPrice')
timestamp = quote.get('regularMarketTime')
readable_time = datetime.fromtimestamp(timestamp).isoformat()
cursor.execute(
'INSERT INTO quotes (symbol, price, time) VALUES (?, ?, ?)',
(symbol, price, readable_time)
)
conn.commit()
conn.close()
執行後,資料庫 quotes.db
將包含 AAPL、GOOG、TSLA 三支股票的最新報價。你可以搭配如 Excel Power Query、Python 的 matplotlib
或 pandas
做資料視覺化與分析。
擴充建議:從小項目走向自動化金融數據平台
當你成功實現基本功能後,可以考慮如下擴展方向:
使用如
schedule
或APScheduler
套件,實現每小時或每日自動更新數據;擴充股票池,覆蓋整個自選股清單或 ETF;
整合
market/movers
接口,取得當日漲跌幅排行榜;使用
news
模組,自動抓取與持股相關的新聞標題與摘要;利用
screener
,篩選符合特定財務指標的潛力個股(如市盈率 < 15,ROE > 20%);打通資料視覺化工具,如建置 Dash 或 Streamlit 資訊儀表板。
這一切的背後,只需要調用對應 API 接口,無須手動抓網頁資料,效率與可擴展性大幅提升。
小結
金融世界正以 API 為核心進入全面數位化時代。對於每一位投資人、分析師、甚至開發者而言,擁有一套屬於自己的金融數據平台不再是遙不可及的夢想,而是現實可行的實踐。
Yahu Financials API 提供了開發者友善的數據接口,無論你是構建簡單的即時行情顯示,還是進階的量化模型與風控平台,它都能作為穩定的數據引擎。
現在就開始行動,到 Luckdata 官網申請 API Key,打造你專屬的金融數據系統。
數據改變決策,決策改變結果。讓我們用數據,做更好的投資。