当前位置:首页>行情>港股美股实时 Level-2 行情解析

港股美股实时 Level-2 行情解析

  • 2026-11-01 18:12:54
港股美股实时 Level-2 行情解析

 前言

普通行情(Level-1)只能看到最新价、开盘价、最高价、最低价和成交量。

但 Level-2 行情能告诉你:

  • 谁在买,谁在卖? —— 十档买卖盘

  • 大单还是小单? —— 逐笔成交明细

  • 资金在流入还是流出? —— 主动买卖方向

本文将用 LongPort API 获取并解析这些深度数据。


Level-1 vs Level-2 对比

前置准备

1. 开通 Level-2 权限

  • 长桥 APP → 「我的」→ 「行情商店」→ 订阅「港股 Level-2」或「美股 Nasdaq Basic」

  • 费用:港股约 20-30 HKD/月,美股约 10 USD/月

2. 确认订阅类型

from longport.openapi import QuoteContext, SubType# Level-2 订阅类型SubType.Depth        # 十档买卖盘SubType.Broker       # 经纪商席位SubType.Trade        # 逐笔成交

第一部分:十档买卖盘(Order Book)

关键指标:

  • 买一卖一价差(Spread):流动性指标,越小越好

  • 买卖盘深度:大单堆积位置,支撑/阻力位

from longport.openapi import Config, QuoteContext, SubType, PushDepthfrom rich.console import Consolefrom rich.table import Tablefrom rich.live import Livefrom decimal import Decimalimport timeconsole = Console()class DepthAnalyzer:    """买卖盘分析器"""    def __init__(self):        self.config = Config(            app_key="你的_app_key",            app_secret="你的_app_secret",            access_token="你的_access_token"        )        self.ctx = QuoteContext(self.config)        self.depth_data = {}    def on_depth(self, symbol: str, event: PushDepth):        """深度数据回调"""        self.depth_data[symbol] = {            "asks": event.asks,  # 卖盘 [(价格, 数量), ...]            "bids": event.bids,  # 买盘 [(价格, 数量), ...]            "timestamp": event.timestamp        }    def analyze_depth(self, symbol: str):        """分析买卖盘结构"""        if symbol not in self.depth_data:            return None        data = self.depth_data[symbol]        asks = data["asks"]  # 卖盘,价格从低到高        bids = data["bids"]  # 买盘,价格从高到低        # 计算关键指标        best_ask = asks[0] if asks else (Decimal("0"), 0)  # 卖一        best_bid = bids[0] if bids else (Decimal("0"), 0)  # 买一        spread = best_ask[0] - best_bid[0]  # 价差        spread_pct = (spread / best_bid[0] * 100) if best_bid[0] > 0 else 0        # 买卖盘总量        total_ask_vol = sum(qty for _, qty in asks)        total_bid_vol = sum(qty for _, qty in bids)        # 买卖比        bid_ask_ratio = total_bid_vol / total_ask_vol if total_ask_vol > 0 else 0        return {            "spread": spread,            "spread_pct": spread_pct,            "bid_ask_ratio": bid_ask_ratio,            "best_ask": best_ask,            "best_bid": best_bid,            "total_ask_vol": total_ask_vol,            "total_bid_vol": total_bid_vol        }    def display_depth(self, symbol: str):        """可视化展示买卖盘"""        if symbol not in self.depth_data:            return Table(title="无数据")        data = self.depth_data[symbol]        analysis = self.analyze_depth(symbol)        table = Table(            title=f"[bold cyan]{symbol} 十档买卖盘[/bold cyan]",            box=box.ROUNDED        )        table.add_column("档位", justify="center", width=8)        table.add_column("买价", justify="right", style="green", width=12)        table.add_column("买量", justify="right", style="green", width=10)        table.add_column("卖价", justify="right", style="red", width=12)        table.add_column("卖量", justify="right", style="red", width=10)        asks = list(reversed(data["asks"]))  # 卖盘从高到低显示        for i in range(10):            row = [f"Lv{i+1}"]            # 买盘            if i < len(data["bids"]):                price, vol = data["bids"][i]                row.extend([f"{price:.3f}", f"{vol:,}"])            else:                row.extend(["-", "-"])            # 卖盘            if i < len(asks):                price, vol = asks[i]                row.extend([f"{price:.3f}", f"{vol:,}"])            else:                row.extend(["-", "-"])            table.add_row(*row)        # 添加分析摘要        if analysis:            summary = (                f"价差: {analysis['spread']:.3f} ({analysis['spread_pct']:.3f}%) | "                f"买卖比: {analysis['bid_ask_ratio']:.2f} | "                f"买盘总量: {analysis['total_bid_vol']:,} | "                f"卖盘总量: {analysis['total_ask_vol']:,}"            )            table.title = f"[bold cyan]{symbol} 十档买卖盘[/bold cyan]\n[dim]{summary}[/dim]"        return table    def start(self, symbols):        """启动监控"""        self.ctx.set_on_depth(self.on_depth)        self.ctx.subscribe(symbols, [SubType.Depth])        console.print(f"[bold green]🔍 启动 Level-2 买卖盘监控: {', '.join(symbols)}[/bold green]")        with Live(refresh_per_second=2) as live:            while True:                for symbol in symbols:                    table = self.display_depth(symbol)                    live.update(table)                time.sleep(0.5)# 使用if __name__ == "__main__":    analyzer = DepthAnalyzer()    analyzer.start(["700.HK", "TSLA.US"])

第二部分:逐笔成交(Time & Sales)

什么是逐笔成交?

Level-1 只告诉你这一分钟成交了1000股,Level-2 告诉你:

  • 10:00:01 成交 100股,价格 423.50,主动买入

  • 10:00:02 成交 200股,价格 423.48,主动卖出

  • 10:00:03 成交 50股,价格 423.52,主动买入

关键判断:主动买入 vs 主动卖出

  • 成交价 = 卖一价 → 主动买入(资金流入)

  • 成交价 = 买一价 → 主动卖出(资金流出)

from longport.openapi import PushTradefrom collections import dequefrom datetime import datetimeclass TradeAnalyzer:    """逐笔成交分析器"""    def __init__(self, max_history=1000):        self.trades = deque(maxlen=max_history)  # 固定长度,防止内存溢出        self.buy_volume = 0        self.sell_volume = 0    def on_trade(self, symbol: str, event: PushTrade):        """处理逐笔成交"""        # 判断主动方向(简化版:与上一笔价格比较)        trade = {            "symbol": symbol,            "price": event.price,            "volume": event.volume,            "timestamp": event.timestamp,            "side": self._judge_side(event)        }        self.trades.append(trade)        # 统计资金流向        if trade["side"] == "BUY":            self.buy_volume += event.volume        else:            self.sell_volume += event.volume    def _judge_side(self, event: PushTrade) -> str:        """        判断主动买卖方向        实际应该用当时的买卖盘数据对比,这里简化处理        """        # 如果有深度数据,对比成交价与买卖一价        # 这里简化为随机(实际项目中需要接入深度数据)        return "BUY" if event.price >= event.prev_price else "SELL"    def get_flow_analysis(self, window_seconds=60):        """分析最近 N 秒资金流向"""        cutoff = datetime.now().timestamp() - window_seconds        recent_trades = [t for t in self.trades if t["timestamp"].timestamp() > cutoff]        buy_vol = sum(t["volume"] for t in recent_trades if t["side"] == "BUY")        sell_vol = sum(t["volume"] for t in recent_trades if t["side"] == "SELL")        net_flow = buy_vol - sell_vol        flow_ratio = buy_vol / (buy_vol + sell_vol) if (buy_vol + sell_vol) > 0 else 0.5        return {            "buy_volume": buy_vol,            "sell_volume": sell_vol,            "net_flow": net_flow,            "flow_ratio": flow_ratio,            "signal": "流入" if net_flow > 0 else "流出"        }    def detect_big_orders(self, threshold=10000):        """检测大单"""        big_orders = [t for t in self.trades if t["volume"] >= threshold]        return big_orders    def display_trades(self, n=20):        """展示最近 N 笔成交"""        table = Table(title="逐笔成交明细")        table.add_column("时间", width=12)        table.add_column("价格", justify="right", width=10)        table.add_column("数量", justify="right", width=10)        table.add_column("方向", justify="center", width=8)        table.add_column("标记", width=10)        for trade in list(self.trades)[-n:]:            color = "green" if trade["side"] == "BUY" else "red"            marker = "🟢" if trade["side"] == "BUY" else "🔴"            big_flag = " [bold]大单[/bold]" if trade["volume"] >= 10000 else ""            table.add_row(                trade["timestamp"].strftime("%H:%M:%S"),                f"{trade['price']:.2f}",                f"{trade['volume']:,}",                f"[{color}]{trade['side']}[/{color}]",                f"{marker}{big_flag}"            )        return table

第三部分:完整整合 - Level-2 行情终端

#!/usr/bin/env python3"""LongPort Level-2 行情终端功能:实时展示十档买卖盘 + 逐笔成交 + 资金流向"""from longport.openapi import (    Config, QuoteContext, TradeContext,    SubType, PushQuote, PushDepth, PushTrade)from rich.console import Consolefrom rich.layout import Layoutfrom rich.panel import Panelfrom rich.table import Tablefrom rich.live import Livefrom decimal import Decimalfrom datetime import datetimeimport timeconsole = Console()class Level2Terminal:    """Level-2 行情终端"""    def __init__(self):        self.config = Config(            app_key="你的_app_key",            app_secret="你的_app_secret",            access_token="你的_access_token"        )        self.quote_ctx = QuoteContext(self.config)        # 数据存储        self.quotes = {}      # 最新报价        self.depths = {}      # 买卖盘        self.trades = {}      # 逐笔成交        # 统计        self.trade_stats = {}    def on_quote(self, symbol: str, event: PushQuote):        """报价回调"""        self.quotes[symbol] = event    def on_depth(self, symbol: str, event: PushDepth):        """深度回调"""        self.depths[symbol] = event    def on_trade(self, symbol: str, event: PushTrade):        """成交回调"""        if symbol not in self.trades:            self.trades[symbol] = []            self.trade_stats[symbol] = {"buy_vol": 0, "sell_vol": 0}        self.trades[symbol].append({            "price": event.price,            "volume": event.volume,            "time": datetime.now()        })        # 简化判断主动方向(实际应用需结合深度数据)        # 这里假设价格>=昨收为主动买入        if event.price >= (self.quotes.get(symbol, event)).prev_close:            self.trade_stats[symbol]["buy_vol"] += event.volume        else:            self.trade_stats[symbol]["sell_vol"] += event.volume    def create_layout(self, symbol: str) -> Layout:        """创建界面布局"""        layout = Layout()        # 分割为上下两部分        layout.split_column(            Layout(name="upper", ratio=2),            Layout(name="lower", ratio=1)        )        # 上半部分左右分割:报价 + 买卖盘        layout["upper"].split_row(            Layout(name="quote_info"),            Layout(name="depth")        )        # 下半部分:逐笔成交        layout["lower"].update(self._make_trade_panel(symbol))        # 填充数据        layout["quote_info"].update(self._make_quote_panel(symbol))        layout["depth"].update(self._make_depth_panel(symbol))        return layout    def _make_quote_panel(self, symbol: str) -> Panel:        """报价信息面板"""        if symbol not in self.quotes:            return Panel("等待数据...", title="报价")        q = self.quotes[symbol]        change = q.last_done - q.prev_close        change_pct = (change / q.prev_close) * 100        color = "green" if change >= 0 else "red"        content = f"""[bold {color}]{symbol}[/bold {color}]最新价: {q.last_done:.3f}涨跌额: {change:+.3f}涨跌幅: {change_pct:+.2f}%开盘:   {q.open:.3f}最高:   {q.high:.3f}最低:   {q.low:.3f}成交量: {q.volume:,}时间:   {q.timestamp}        """        return Panel(content, title="[bold]实时报价[/bold]", border_style=color)    def _make_depth_panel(self, symbol: str) -> Panel:        """买卖盘面板"""        if symbol not in self.depths:            return Panel("等待深度数据...", title="买卖盘")        d = self.depths[symbol]        table = Table(show_header=False, box=None)        table.add_column("买量", justify="right", style="green")        table.add_column("买价", justify="right", style="green")        table.add_column("卖价", justify="right", style="red")        table.add_column("卖量", justify="right", style="red")        # 合并显示5档        for i in range(5):            bid_price = bid_vol = "-"            ask_price = ask_vol = "-"            if i < len(d.bids):                bid_price, bid_vol = d.bids[i]                bid_price = f"{bid_price:.3f}"                bid_vol = f"{bid_vol:,}"            if i < len(d.asks):                ask_price, ask_vol = d.asks[i]                ask_price = f"{ask_price:.3f}"                ask_vol = f"{ask_vol:,}"            table.add_row(bid_vol, bid_price, ask_price, ask_vol)        return Panel(table, title="[bold]五档买卖盘[/bold]")    def _make_trade_panel(self, symbol: str) -> Panel:        """逐笔成交面板"""        if symbol not in self.trades or not self.trades[symbol]:            return Panel("等待成交数据...", title="逐笔成交")        stats = self.trade_stats.get(symbol, {"buy_vol": 0, "sell_vol": 0})        total_vol = stats["buy_vol"] + stats["sell_vol"]        buy_ratio = stats["buy_vol"] / total_vol if total_vol > 0 else 0.5        table = Table(title=f"主动买占比: {buy_ratio*100:.1f}%")        table.add_column("时间", width=10)        table.add_column("价格", justify="right", width=10)        table.add_column("数量", justify="right", width=10)        # 显示最近5笔        for t in self.trades[symbol][-5:]:            color = "green" if t["price"] >= self.quotes.get(symbol, t).prev_close else "red"            table.add_row(                t["time"].strftime("%H:%M:%S"),                f"[{color}]{t['price']:.2f}[/{color}]",                f"{t['volume']:,}"            )        return Panel(table, title="[bold]逐笔成交[/bold]")    def start(self, symbols):        """启动终端"""        # 设置回调        self.quote_ctx.set_on_quote(self.on_quote)        self.quote_ctx.set_on_depth(self.on_depth)        self.quote_ctx.set_on_trade(self.on_trade)        # 订阅数据        for symbol in symbols:            self.quote_ctx.subscribe([symbol], [SubType.Quote, SubType.Depth, SubType.Trade])        console.print(f"[bold green]🚀 Level-2 终端启动 | 监控: {', '.join(symbols)}[/bold green]")        # 实时刷新        with Live(refresh_per_second=2, screen=True) as live:            while True:                # 显示第一个标的(可扩展为多标的切换)                layout = self.create_layout(symbols[0])                live.update(layout)                time.sleep(0.5)if __name__ == "__main__":    terminal = Level2Terminal()    terminal.start(["700.HK", "TSLA.US"])

第四部分:Level-2 数据的应用策略

1. 盘口异动策略

def detect_abnormal_depth(depth_data):    """检测盘口异常"""    asks = depth_data["asks"]    bids = depth_data["bids"]    # 检测大单压盘/托单    big_threshold = 50000    ask_big = [(p, v) for p, v in asks if v > big_threshold]    bid_big = [(p, v) for p, v in bids if v > big_threshold]    if len(ask_big) >= 2:        return "WARNING", f"卖盘堆积大单: {ask_big}"    if len(bid_big) >= 2:        return "OPPORTUNITY", f"买盘托单: {bid_big}"    return "NORMAL", ""

2. 资金流向策略

def money_flow_signal(trade_stats, window=5):    """基于资金流向的交易信号"""    buy_vol = trade_stats["buy_vol"]    sell_vol = trade_stats["sell_vol"]    if buy_vol + sell_vol == 0:        return "HOLD"    ratio = buy_vol / (buy_vol + sell_vol)    if ratio > 0.7:        return "STRONG_BUY"  # 资金大幅流入    elif ratio > 0.6:        return "BUY"    elif ratio < 0.3:        return "STRONG_SELL"    elif ratio < 0.4:        return "SELL"    return "HOLD"

文章信息

  • 难度:⭐⭐⭐⭐ 高级

  • 需要权限:Level-2 行情订阅

  • 适用市场:港股、美股

最新文章

随机文章