2026 最新法國股票 API 推薦：即時行情、歷史資料與財務指標

iTick
2026-02-04
教程

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！

延伸閱讀：