2026 最新法国股票 API 推荐：实时行情、历史数据与财务指标

iTick
2026-02-04
教程

在全球量化交易与智能投顾快速发展的 2026 年，欧洲市场尤其是法国巴黎泛欧交易所（Euronext Paris）的股票数据价值愈发凸显。从 LVMH、欧莱雅到道达尔、空客，法国龙头股不仅是全球资产配置的核心标的，更是跨境套利与多因子模型的重要数据源。本文将为您深度解析如何通过iTick API一站式获取法国股票的实时行情、历史 K 线和财务指标，并提供完整的 Python 接入实战代码。

一、为什么需要专业的法国股票 API？

法国作为欧洲第二大股市，其 CAC 40 指数成分股吸引了全球投资者的目光。但在实际开发中，获取精准、低延迟的法国股票数据面临三大挑战：

数据源分散：欧洲交易所数据格式多样，整合难度大
实时性要求高：量化策略对延迟敏感，免费接口往往延迟达分钟级
历史数据缺失：回测需要长周期高质量历史数据，普通 API 难以满足

iTick API 正是为解决这些痛点而设计，提供从实时报价到深度财务数据的全方位覆盖。

二、为什么 iTick 是 2026 年法国股票数据的最佳选择？

在对比了主流金融数据 API 服务商后，iTick 凭借以下优势脱颖而出，尤其适合需要欧洲市场数据的开发者和量化团队：

对比维度	iTick API	传统免费 API	机构级数据服务
法国市场覆盖	CAC 40 及泛欧交易所全股票	通常无或仅延时数据	覆盖全面但价格高昂
实时延迟	<50ms (WebSocket)	15 分钟延时	<10ms 但成本极高
历史数据长度	超 15 年	仅 1-2 年	全历史但收费
财务指标	完整基本面数据	无或非常有限	需额外付费
免费套餐	基础行情无限调用	有次数限制	无免费套餐

iTick 的核心优势

真正的欧洲市场覆盖：iTick 支持包括法国在内的全球主要交易所，提供巴黎泛欧交易所（Euronext Paris）全部股票的实时与历史数据。无论是 CAC 40 蓝筹股，还是中小盘股票，均可通过统一的 API 接口获取。
开发者友好设计：iTick 提供标准易用的 REST API 和 WebSocket 协议，文档简洁清晰，并配有各类语言的示例代码，帮助开发者快速接入。
灵活的部署方案：从个人学习、轻量级量化团队到专业分析机构，iTick 都能提供匹配的数据方案。免费版足以满足日常测试和基础分析需求，付费版性价比极高。
数据精准可靠：iTick 的数据经过严格审核，提供专业的数据来源和多地区加速链路的热备份技术，确保数据的实时和稳定可靠。

三、Python 实战：从零接入法国股票数据

接下来，我们将通过具体的 Python 代码示例，演示如何使用 iTick API 获取法国股票数据。所有代码均基于 requests 和 websocket-client 库，请确保已安装：

      pip install requests websocket-client pandas

第一步：获取 API Token

访问 iTick 官网注册账号，在个人中心即可找到您的专属 API Token。注册过程 30 秒完成，无需信用卡。

第二步：REST API 获取实时报价

以法国 LVMH 集团（股票代码：MC，泛欧交易所代码格式通常为"MC$FR"）为例，获取其实时行情数据：

      import requests
import datetime

# 配置您的API Token
API_TOKEN = "your_api_token_here"  # 替换为您的实际Token
BASE_URL = "https://api.itick.org"

def get_french_stock_quote(symbol):
    """
    获取法国股票实时报价
    :param symbol: 股票代码，如LVMH在法国的代码为"MC"
    """
    url = f"{BASE_URL}/stock/quote"
    params = {
        "region": "FR",      # 法国市场代码
        "code": symbol       # 股票代码，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"股票名称: {data.get('n', 'N/A')}")
            print(f"股票代码: {data.get('s', 'N/A')}")
            print(f"最新价: {data.get('ld', 'N/A')} EUR")
            print(f"开盘价: {data.get('o', 'N/A')} EUR")
            print(f"最高价: {data.get('h', 'N/A')} EUR")
            print(f"最低价: {data.get('l', 'N/A')} EUR")
            print(f"成交量: {data.get('v', 'N/A')} 股")
            print(f"涨跌幅: {data.get('chp', 'N/A')}%")

            # 转换时间戳
            timestamp = data.get('t', 0) / 1000
            dt = datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp)
            print(f"数据时间: {dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
            return data
        else:
            print(f"API错误: {result.get('msg', 'Unknown error')}")
            return None

    except Exception as e:
        print(f"请求异常: {str(e)}")
        return None

# 调用示例：获取LVMH实时行情
quote = get_french_stock_quote("MC")

    

执行上述代码，即可获取 LVMH 的实时交易数据。返回的 JSON 结构包含完整的报价信息，可直接用于量化策略的输入。

第三步：获取历史 K 线数据（策略回测必备）

历史数据是量化回测的基础。以下示例获取法国道达尔能源（股票代码：TTE）的日线历史数据：

      import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def get_french_stock_kline(symbol, ktype=8, limit=100):
    """
    获取法国股票历史K线数据
    :param symbol: 股票代码
    :param ktype: K线类型 (1:1分钟, 2:5分钟, 3:15分钟, 4:30分钟, 5:60分钟, 8:日线, 9:周线, 10:月线)
    :param limit: 获取K线数量
    """
    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", [])

            # 转换为Pandas DataFrame便于分析
            df = pd.DataFrame(kline_data)
            if df.empty:
                print("未获取到数据")
                return None

            # 转换时间戳并设置索引
            df['datetime'] = pd.to_datetime(df['t'], unit='ms')
            df.set_index('datetime', inplace=True)

            # 重命名列
            df.rename(columns={
                'o': 'open', 'h': 'high', 'l': 'low',
                'c': 'close', 'v': 'volume'
            }, inplace=True)

            # 转换为数值类型
            for col in ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']:
                df[col] = pd.to_numeric(df[col])

            print(f"获取到 {len(df)} 条K线数据")
            print(df[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']].head())

            # 简单可视化
            df['close'].plot(figsize=(12, 6), title=f"{symbol} 收盘价走势")
            plt.grid(True)
            plt.show()

            return df
        else:
            print(f"API错误: {result.get('msg')}")
            return None

    except Exception as e:
        print(f"异常: {str(e)}")
        return None

# 获取道达尔能源最近100个交易日数据
df_total = get_french_stock_kline("TTE", ktype=8, limit=100)

    

这段代码不仅获取了历史数据，还展示了如何使用 Pandas 进行数据处理和简单可视化，方便直接用于策略回测。

第四步：获取财务指标（基本面分析）

除了行情数据，iTick 还提供丰富的财务指标接口，帮助您进行基本面分析：

      def get_french_stock_financials(symbol):
    """
    获取法国股票财务指标
    """
    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"获取到 {symbol} 财务数据")
            for item in financials[:3]:  # 打印最近3期
                print(f"总市值: {item.get('mcb')}")
                print(f"总股本: {item.get('tso')} EUR")
                print(f"市盈率: {item.get('pet')} EUR")
                print("-" * 40)
            return financials
        else:
            print(f"API错误: {result.get('msg')}")
            return None

    except Exception as e:
        print(f"异常: {str(e)}")
        return None

# 获取欧莱雅财务数据
financials = get_french_stock_financials("OR")

    

第五步：WebSocket 实时行情订阅（低延迟策略）

对于需要实时监控的高频交易策略，WebSocket 是更好的选择。以下示例展示如何订阅法国股票实时行情：

      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):
    """处理接收到的消息"""
    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}] 最新价: {market_data.get('ld')} EUR, "
                  f"涨跌: {market_data.get('chp')}%")
        elif data_type == "depth":
            # 盘口数据
            bids = market_data.get("b", [])[:3]  # 买三档
            asks = market_data.get("a", [])[:3]  # 卖三档
            print(f"[{symbol}] 买盘: {bids}, 卖盘: {asks}")

def on_open(ws):
    """连接建立后订阅数据"""
    print("WebSocket连接成功")

    # 订阅法国股票LVMH和欧莱雅的实时报价
    subscribe_msg = {
        "ac": "subscribe",
        "params": "MC$FR,OR$FR",  # 注意法国股票格式：代码$FR
        "types": "quote,depth"     # 订阅报价和盘口数据
    }
    ws.send(json.dumps(subscribe_msg))
    print(f"已订阅: {subscribe_msg['params']}")

def on_error(ws, error):
    print(f"WebSocket错误: {error}")

def on_close(ws, close_status_code, close_msg):
    print(f"WebSocket连接关闭: {close_msg}")

def send_heartbeat(ws):
    """发送心跳保持连接"""
    while True:
        time.sleep(30)
        ping_msg = {
            "ac": "ping",
            "params": str(int(time.time() * 1000))
        }
        ws.send(json.dumps(ping_msg))
        print("心跳已发送")

# 创建WebSocket连接
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
)

# 启动心跳线程
heartbeat_thread = threading.Thread(target=send_heartbeat, args=(ws,))
heartbeat_thread.daemon = True
heartbeat_thread.start()

# 运行WebSocket连接
ws.run_forever()

    

运行这段代码后，您将实时接收到 LVMH 和欧莱雅的报价更新和盘口变化，延迟低于 50ms。

四、法国市场特有的注意事项

在使用 iTick API 对接法国股票数据时，有几个实用技巧值得留意：

1. 股票代码格式

法国泛欧交易所的股票代码通常采用本地代码，但在 iTick API 中需要通过region=FR参数指定市场。WebSocket 订阅时，格式为代码$FR，例如MC$FR代表 LVMH，OR$FR代表欧莱雅。

2. 主流法国股票代码参考

公司名称	股票代码	所属板块
LVMH (路易威登)	MC	奢侈品
L'Oréal (欧莱雅)	OR	化妆品
TotalEnergies (道达尔)	TTE	能源
Airbus (空客)	AIR	航空航天
Sanofi (赛诺菲)	SAN	医药
BNP Paribas (巴黎银行)	BNP	金融