最近在做一個小專案，想更細緻地觀察市場的價格波動，尤其是短時間內的微觀行情。
Tick 資料是每一筆成交或報價的更新，比傳統 K 線資料更細緻，非常適合用來做高頻策略或價格微結構分析。
實務上遇到的挑戰主要有：

• 資料量大：每秒可能上千筆更新
• 格式一致性：每筆資料都要有時間戳、價格、數量
• 即時性要求：延遲太高就無法捕捉微觀波動
  經過測試，一個穩定的 Websocket API 可以大幅降低資料接收的負擔，資料幾乎即時推送，不必自己輪詢，還支援多個市場。透過 Python，很直覺地就能把資料整理成 DataFrame 進行統計或可視化。
  下面是概念性的 Python 範例：

import websocket
import json

def on_tick(ws, message):
    tick = json.loads(message)
    # 打印 Tick 資料
    print(f"{tick['symbol']} | 時間: {tick['ts']} | 價格: {tick['price']} | 成交量: {tick['volume']}")

# 建立 Websocket 連線
ws = websocket.WebSocketApp(
    "wss://realtime.alltick.co/ws",
    on_message=on_tick,
    header=["Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"]  # 替換成你的 Token
)
ws.run_forever()

這段程式碼重點：

• Websocket 即時推送資料，比 HTTP 輪詢更省資源
• 支援訂閱多個標的，例如股票、外匯或加密貨幣
• 每筆資料都有時間戳、價格與成交量，方便直接統計或可視化
  資料接收後，我會先存到緩存，再做統計或可視化，確保即使瞬間資料暴增，也不會影響主流程。
  對我來說，一個穩定的資料來源非常重要。像 AllTick API 這類接口，設定簡單、支援多市場，能讓開發者專注在策略分析，而不用擔心資料斷線或格式問題。
  開發觀察：
• Tick 資料最適合做短期波動分析，捕捉微觀行情
• Websocket 推送比 HTTP 輪詢省資源，實時性更好
• 一開始先訂閱自己關注的市場代碼即可，避免資料量過大
  用這種方式，不只是抓資料，更可以對每個市場的微觀行為有清楚的觀察，對策略開發或市場分析都有實際幫助。