以往做策略回測，多半用 K 線資料：開高收低、均線交叉、成交量分析。
但我發現有些瞬間波動，K 線完全看不到。例如新聞發布的瞬間，價格在幾百毫秒內的跳動，可能影響策略的微調或高頻套利判斷。
這時候就需要 Tick 資料：每筆成交或報價都有完整紀錄，能看到價格、成交量瞬間變化。這種細節在 K 線裡被「壓縮掉」，對微觀策略很重要。
我用 Python 接了 Websocket API，把多個標的的 Tick 直接推到自己的分析流程中。概念示例如下：

import asyncio, websockets, json

async def tick_stream():
    url = "wss://realtime.alltick.co/ws"
    async with websockets.connect(url) as ws:
        # 訂閱多個標的
        await ws.send(json.dumps({
            "action": "subscribe",
            "symbols": ["AAPL.US", "BTC.USD"]
        }))
        while True:
            tick = json.loads(await ws.recv())
            # 打印 Tick 觀察波動
            print(f"{tick['symbol']} | {tick['price']} | {tick['volume']}")

asyncio.run(tick_stream())

這裡的重點：

• Websocket 推送資料，資料幾乎無延遲
• 支援多標的同時訂閱
• 每筆資料都有時間、價格、成交量
  開發經驗分享：

1. Tick 資料適合捕捉瞬間波動，K 線無法呈現的策略細節。
2. 訂閱多標的時要注意資料排序和緩存設計。
3. 一個穩定的資料來源（例如 AllTick API）能讓開發者專注分析策略，而不被資料斷線或格式問題打斷。
   用這種方式，我可以快速觀察重大新聞前後幾秒內的價格抖動，甚至用來做微觀套利或短線策略驗證。對開發者而言，從 K 線跨到 Tick 資料，不只是工具升級，更是策略視野的提升。