印度尼西亚数据源对接技术指南

一、数据源全景概述

印度尼西亚作为东南亚最大经济体，其数据生态覆盖金融、产业、人口等多个维度。StockTV提供全链路印尼数据解决方案，涵盖以下核心领域：
数据类型覆盖范围更新频率典型应用场景金融市场数据IDX交易所股票/债券/衍生品实时量化交易、资产监控宏观经济指标GDP/CPI/外汇储备等日/月经济分析、政策研究企业工商信息700万+注册企业每日风险控制、商业尽调行业数据包矿业/农业/制造业等28个行业季度市场趋势分析地理空间数据行政区划/基础设施图层年GIS系统开发二、技术对接方案

1. 认证与初始化

1.1 获取访问凭证

1. # 通过OAuth2.0获取访问令牌
2. curl -X POST https://auth.stocktv.top/token
3.   -H "Content-Type: application/json"
4.   -d '{
5.     "client_id": "YOUR_CLIENT_ID",
6.     "client_secret": "YOUR_SECRET",
7.     "grant_type": "client_credentials"
8.   }'

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1.2 环境配置

1. # Python SDK初始化
2. from stocktv import IndonesiaDataClient
4. client = IndonesiaDataClient(
5.     api_key="your_api_key",
6.     region="id_ID",  # 本地化配置
7.     timeout=30,
8.     retries=3
9. )

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2. 核心数据接口

2.1 金融市场数据流

WebSocket实时订阅协议

1. // 建立实时数据连接
2. const ws = new WebSocket('wss://realtime.stocktv.top/id?token=YOUR_TOKEN');
4. ws.onmessage = (event) => {
5.   const data = JSON.parse(event.data);
6.   // 数据结构示例
7.   {
8.     "ticker": "BBCA.JK",    // 股票代码
9.     "exchange": "IDX",      // 交易所
10.     "last_price": 7850,     // 最新价格（印尼盾）
11.     "volume": 1250000,      // 成交量
12.     "bid_ask": [            // 十档盘口
13.       {price:7845, qty:2500},
14.       {price:7840, qty:1800},
15.       ...
16.     ],
17.     "timestamp": 1719984000 // 纳秒级时间戳
18.   }
19. };

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2.2 批量获取历史数据

1. # 获取上市公司财务数据
2. response = client.get_financials(
3.     symbols=["BBCA.JK", "TLKM.JK"],
4.     fields=["revenue", "net_income", "eps"],
5.     frequency="quarterly",
6.     start_date="2023-01-01",
7.     end_date="2024-03-31"
8. )
10. # 数据结构
11. {
12.   "BBCA.JK": [
13.     {
14.       "period": "2023Q1",
15.       "revenue": 32.5,      // 单位：万亿印尼盾
16.       "net_income": 7.2,
17.       "eps": 320.5
18.     },
19.     {...}
20.   ]
21. }

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2.3 企业信息检索

1. -- 使用GraphQL查询企业图谱
2. query {
3.   company(search: "PT Telekomunikasi Indonesia") {
4.     legal_id
5.     business_license
6.     shareholders {
7.       name
8.       percentage
9.     }
10.     subsidiaries {
11.       name
12.       registered_capital
13.     }
14.     risk_factors {
15.       litigation_count
16.       credit_rating
17.     }
18.   }
19. }

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三、数据处理规范

1. 数据标准化

数据类型处理规则示例货币金额转换为IDR基础单位（无小数位）1.2万盾 → 12000日期时间ISO8601格式带时区2024-05-20T15:30:00+07:00企业名称保留原始印尼语名称+英文对照PT Gudang Garam Tbk (盐仓集团)2. 异常值处理策略

1. // Java数据校验示例
2. public class DataValidator {
3.   private static final Map<String, Range> VALID_RANGES = Map.of(
4.     "stock_price", new Range(50, 1000000),   // IDX股票合理价格区间
5.     "gdp_growth", new Range(-10.0, 15.0)     // GDP波动阈值
6.   );
8.   public boolean validate(String dataType, double value) {
9.     return VALID_RANGES.get(dataType).contains(value);
10.   }
11. }

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四、合规性要求

1. 数据使用授权

• 金融数据需签署《IDX Market Data Agreement》
  
• 企业数据遵守《印尼个人数据保护法》（PDP Law）
  
• 地理数据遵循BIG（印尼地理信息局）许可
  

2. 存储规范

数据类型保留期限加密要求交易数据7年AES-256+HSM企业敏感信息3年同态加密地理数据永久数字水印五、最佳实践案例

场景：构建印尼零售业分析系统

• 数据接入：
  1. # 获取零售行业数据集
  2. retail_data = client.get_industry_data(
  3.     sector="retail",
  4.     metrics=["foot_traffic", "same_store_sales"],
  5.     geography_level="province"
  6. )

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• 数据增强：
  1. # 合并宏观经济指标
  2. merged_data <- retail_data %>%
  3.   left_join(macro_data, by=c("province", "year")) %>%
  4.   mutate(purchasing_power = gdp_per_capita * 0.3 + inflation * (-0.2))

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• 智能分析：
  1. # 使用Prophet进行销售预测
  2. from prophet import Prophet
  4. model = Prophet(interval_width=0.95)
  5. model.fit(retail_data[['ds', 'y']])
  6. forecast = model.make_future_dataframe(periods=365)

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• 可视化呈现：
  1. // 使用ECharts绘制热力图
  2. echarts.registerMap('IDN', indonesiaGeoJSON);
  3. const option = {
  4.   visualMap: {min: 0, max: 1e6},
  5.   series: [{
  6.     type: 'map',
  7.     map: 'IDN',
  8.     data: provinceSalesData
  9.   }]
  10. };

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六、技术支持

• 官方文档中心：developer.stocktv.id
  

通过本方案，开发者可在3个工作日内完成印尼多源数据的集成对接，满足从实时监控到深度分析的全场景需求。建议采用模块化架构设计，结合本地缓存和流处理技术，以应对印尼网络基础设施的特殊性。

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